本发明专利技术提供一种无线光通信系统中一种自适应最小二乘信道估计方法及接收机，利用最小二乘方法获得信道初始估计值；计算信道噪声方差估计量和信道抽头功率；根据信道噪声方差估计量和信道抽头功率；计算最优判决门限以及当前信道估计量；利用最优判决门限对当前的信道估计量中的每个分量进行判决，并计算信道抽头位置；根据信道抽头位置计算信道稀疏度，更新信道噪声方差估计量和信道抽头功率，更新最优判决门限，进行稀疏最小二乘方法估计，得到最终的信道估计结果。本发明专利技术利用最大正确判别概率准则下的最优判决门限，用于区分非零值信道抽头和零值信道抽头，进行稀疏最小二乘方法估计，在室内无线光传输环境下，获得更低估计误差和系统误码率；随着信噪比的增大，其性能优势明显，能够改善系统的通信性能。能够改善系统的通信性能。能够改善系统的通信性能。
【技术实现步骤摘要】
communication systems using adaptive channel estimation algorithm”,IET Commun.,9(4)(2015)501-507]中，假设通信信道具有稀疏性，基于最小二乘离散傅里叶变换(LS-DFT)方法和OMP方法(LS-DFT-OMP)的混合方法被用于提高OFDM无线光通信系统的性能。然而，LS-DFT-OMP方法中的信道阈值和信噪比(SNR)阈值的选择完全来自实验数据，缺乏理论分析。
技术实现思路
[0006]本专利技术的目的是：解决现有最小二乘和LS-DFT-OMP信道估计方法精度不足，运算量、存储量大的问题。
[0007]为了实现以上目的，本专利技术提出的方案是：
[0008]第一方面，无线光通信系统中基于信道抽头检测的自适应最小二乘信道估计方法，包括：
[0009]利用最小二乘方法获得信道初始估计值
[0010]基于所述信道初始估计值，计算信道噪声方差估计量和信道抽头功率p
i
：
[0011]根据所述信道噪声方差估计量和信道抽头功率p
i
，计算最大正确判别概率准则下的最优判决门限T
opt，i
，用于区分非零值信道抽头和零值信道抽头；
[0012]计算当前的信道估计量；
[0013]利用所述最优判决门限T
opt，i
对当前的信道估计量中的每个分量进行判决，并计算信道抽头位置：
[0014]根据信道抽头位置计算信道稀疏度s，并更新信道噪声方差估计量和信道抽头功率p
i
，进而更新最优判决门限T
opt，i
，进行稀疏最小二乘方法估计，得到最终的信道估计结果。
[0015]第二方面，一种DCO-OFDM无线光通信系统的接收机，包括处理器和存储器，所述储存器中存储有若干程序，其特殊之处在于，所述若干程序被处理器加载时实现以下步骤：
[0016]首先将接收到的光信号转换为电信号；
[0017]再去除OFDM信号中的CP并进行快速傅立叶变换(FFT)；
[0018]然后利用接收到的信号，按照上述的无线光通信系统中基于信道抽头检测的自适应最小二乘信道估计方法，进行信道估计；
[0019]最后利用信道估计结果和接收信号恢复出原始信号。
[0020]本专利技术相比现有技术，具有以下有益效果：
[0021]本专利技术利用最大正确判别概率准则下的最优判决门限，用于区分非零值信道抽头和零值信道抽头，然后进行稀疏最小二乘方法估计，从而在室内无线光传输环境下，该信道估计方法性能上明显优于已有的最小二乘信道估计方法和LS-DFT-OMP方法，获得了更低的估计误差和系统误码率；随着信噪比的增大，其性能优势更加明显，因此能够有效改善系统的通信性能。
附图说明
[0022]图1是无线光通信系统的室内LED灯和接收机布局图。
[0023]图2是SNR＝20dB时接收信号的星座图；其中，(a)LS-DFT-OMP方法(b)本实施例的信道估计方法。
[0024]图3是表征均方误差性能的曲线图。
[0025]图4是表征误码率性能的曲线图。
具体实施方式
[0026]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，
[0027]本实施例考虑了具有多个子载波用于并行传输的通用DCO-OFDM无线光通信系统。在该系统工作过程中，首先将输入数据的比特流映射到M元调制方案对应的星座点，即多级相移键控(M-PSK)，多级脉冲幅度调制(M-PAM)或多级正交幅度调制(M-QAM)。然后，在发射信号中加入导频符号，并进行Hermitian对称变换。在快速傅里叶逆变换(IFFT)操作和加入循环前缀(CP)后，最终的发送信号被转换为其光信号，并通过无线光信道发送。在接收机处，首先将接收到的光信号转换为电信号，再去除OFDM信号中的CP并进行快速傅立叶变换(FFT)。然后，利用接收到的信号进行信道估计，再利用信道估计结果和接收信号恢复出原始信号。
[0028]具体步骤如下：
[0029]步骤1：
[0030](1-1)利用最小二乘信道估计方法估计结果获得信道初始估计。同时，令参数,l＝0,S＝1；这里的最小二乘信道估计方法，即前面
技术介绍
所说的通常用于OFDM无线光通信系统中以获得信道冲激响应(CIR)的最小二乘方法；
[0031](1-2)通过下式分别计算信道噪声方差估计量和信道抽头功率p
i
：
[0032][0033][0034]其中，diag(
·
)表示对角线矩阵；
[0035](1-3)通过下式计算最大正确判别概率下的最优判决门限T
opt，i
，用于区分非零值信道抽头和零值信道抽头；
[0036]即
[0037]上式中：表示使得抽头错误判决概率P
e，i
最小值的门限值T为最优判决门限T
opt，i
。依据条件概率公式可得P
e，i
＝Pr(H0|H1)Pr(H1)+Pr(H1|H0)Pr(H0)。
[0038]且
[0039][0040]令P1＝Pr(H1)and P0＝Pr(H0)，稀疏度S依据获得.
[0041]求得：
[0042]上式中：稀疏度S可以表示零值信道抽头和非零值信道抽头的比值，即其中，L表示信道长度，D表示非零值信道抽头总数。
[0043]步骤2：
[0044](2-1)通过下式计算信道估计量
[0045][0046]其中，r表示导频处接收信号的向量，R
pd
表示光电探测器的响应度，以安/瓦(A/W)为单位；表示矩阵M的伪逆运算；
[0047](2-2)用获得的最优判决门限T
opt，i
对信道估计量中的每个分量进行判决，并通过下式计算信道抽头位置：
[0048][0049]其中，表示信道抽头位置向量b的元素，其值等于0或1；
[0050](2-3)计算非零值信道抽头总数和信道稀疏度其中L表示信道长度，D表示非零值信道抽头总数；
[0051](2-4)通过下式更新计算和p
i
；
[0052][0053][0054](2-5)通过更新计算T
opt，i
；
[0055](2-6)循环次数l加1，进入下一次循环，即l＝l+1。
[0056]如果当前循环信道估计结果与上一次循环信道估计结果之间的误差小于误差值ε，即则将返回的信道估计结果作为最终的信道估计结果。
[0057]以下为本实施例的仿真实验及结果。
[0058]仿真实验的主要参数如表1所示。
[0059]表1主要实验参数
[0060][0061]图1显示了无线光通信系统的室内LED灯和接收机本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.无线光通信系统中一种自适应最小二乘信道估计方法，其特征在于，包括：利用最小二乘方法获得信道初始估计值基于所述信道初始估计值，计算信道噪声方差估计量和信道抽头功率p
i
；根据所述信道噪声方差估计量和信道抽头功率p
i
，计算最大正确判别概率准则下的最优判决门限T
opt，i
，用于区分非零值信道抽头和零值信道抽头；计算当前的信道估计量利用所述最优判决门限T
opt，i
对当前的信道估计量中的每个分量进行判决，并计算信道抽头位置根据信道抽头位置计算信道稀疏度s，并更新信道噪声方差估计量和信道抽头功率p
i
，进而更新最优判决门限T
opt，i
，进行稀疏最小二乘方法估计，得到最终的信道估计结果。2.根据权利要求1所述的无线光通信系统中基于信道抽头检测的自适应最小二乘信道估计方法，其特征在于，具体实现步骤如下：步骤1：(1-1)利用最小二乘信道估计方法估计结果获得信道初始估计即同时，令参数l＝0，s＝1；(1-2)通过下式分别计算信道噪声方差估计量和信道抽头功率p
i
：：其中，diag(
·
)表示对角线矩阵；(1-3)通过下式计算最大正确判别概率下的最优判决门限T
opt，i
，用于区分非零值信道抽头和零值信道抽头；即上式中：表示使得抽头错误判决概率P
e，i
最小值的门限值T为最优判决门限T
opt，i
；依据条件概率公式可得P
e，i
＝P...
【专利技术属性】
技术研发人员：师小琳，
申请(专利权)人：西安邮电大学，
类型：发明
国别省市：
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