OFDM系统中的信道和异步脉冲噪声联合估计方法技术方案

本发明专利技术公开了一种OFDM系统中的信道和异步脉冲噪声联合估计方法，其首先将信道冲激响应和冲激噪声看作一个未知的稀疏向量；然后提出基于稀疏贝叶斯学习(SBL)和前向

【技术实现步骤摘要】
OFDM系统中的信道和异步脉冲噪声联合估计方法


[0001]本专利技术涉及一种信道和脉冲噪声联合估计技术，尤其是涉及一种OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)系统中的信道和异步脉冲噪声联合估计方法，其基于压缩感知技术和卡尔曼滤波技术。

技术介绍

[0002]在无线通信技术的若干应用中，例如车辆网络、智能电网和浅海水下网络等，数据信号的传输将因脉冲噪声(IN)而严重恶化。脉冲噪声的来源多种多样，如汽车点火噪声、电气设备开关、各种海上作业等。与加性高斯白噪声(AWGN)相比，脉冲噪声具有随机产生、持续时间短、脉冲功率高的特点。
[0003]正交频分复用(OFDM)技术已被大多数现代无线通信标准广泛采用。在传统的OFDM接收机中，通过离散傅里叶变换(DFT)将时域接收信号转换为频域，然后独立解调每个子载波，这种逐个子载波解调在加性高斯白噪声和完美信道状态信息中实现了最佳的最大似然检测，然而，当存在脉冲噪声时，相应的频域噪声样本将高度依赖，并且逐个子载波解调不再可行，因为在OFDM接收机处执行联合检测的复杂性会随着子载波的数量呈指数增加。在存在脉冲噪声的情况下，有效的脉冲噪声抑制方法对于提高OFDM通信系统的性能具有重要作用，由于脉冲噪声的振幅通常远高于背景噪声(即加性高斯白噪声)，因此可以通过设置阈值来确定脉冲噪声的存在，然后设计无记忆非线性预处理器(例如：削波、消隐或其组合)以消除脉冲噪声的影响。然而，这种方法存在以下问题：1)虽然通过设置多个阈值，脉冲噪声的非线性估计器可以提高OFDM接收机的信噪比，但是需要噪声先验统计信息来获得最佳的阈值，然而当噪声先验统计信息与时变噪声统计信息不匹配时，性能会下降，且噪声先验统计信息在现实中也不容易获得；2)设计的无记忆非线性预处理器可能会破坏OFDM接收机中的子载波之间的正交性，从而会导致频域中的载波间干扰。
[0004]在现实情况中，许多通信信道的多径特性和脉冲噪声的影响是同时存在的，其实在研究中应该将信道估计与脉冲噪声估计结合起来一起估计，在意识到此问题之后，联合估计信道和脉冲噪声逐步引起了研究者的重视。有研究者提出了一种基于最小二乘方法(LS)的算法来联合估计OFDM通信系统的信道和脉冲噪声的方法，该方法需要在接收的OFDM信号中准确定位脉冲噪声的位置，但一般脉冲噪声都是随机发生的，很难事先去定位脉冲噪声的位置。最近，人们对开发基于压缩感知(CS)的脉冲噪声缓解方法越来越感兴趣，这种方法利用了脉冲噪声的时域稀疏性。尽管基于压缩感知的脉冲噪声缓解方法与基于无记忆非线性预处理器的方法相比具有明显的优势，但基于压缩感知的脉冲噪声缓解方法的性能主要受到空子载波数量的限制。通过增加空子载波的数量，可以提高脉冲噪声的非线性估计器的性能，然而，有更多的空子载波意味着吞吐量降低。当空子载波的数量有限时，期望利用所有子载波中可用的信息来改进脉冲噪声的估计性能，然而，利用所有子载波的困难在于如何同时估计信道和脉冲噪声。考虑到利用全子载波联合估计问题，有研究者利用稀疏贝叶斯学习方法对每个OFDM符号进行联合信道和脉冲噪声估计，该方法将两者进行了联
合估计，但没有利用OFDM帧中的时变信道的相关性，估计精度有待提高。

技术实现思路

[0005]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种OFDM系统中的信道和异步脉冲噪声联合估计方法，其基于压缩感知技术和卡尔曼滤波技术，能够联合估计出信道和异步脉冲噪声，且估计准确度高。
[0006]本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为：一种OFDM系统中的信道和异步脉冲噪声联合估计方法，其特征在于包括以下步骤：
[0007]步骤1：设定OFDM系统具有N个子载波，OFDM系统的信道为慢时变信道；在OFDM系统的发送端，在每个子载波上发送由N
b
个OFDM符号组成的一个OFDM帧；在OFDM系统的接收端，在每个子载波上接收到N
b
个频域信号，将在任意一个子载波上接收到的第m个频域信号记为r
m
，r
m
＝D
m
F
L
h
m
+Fi
m
+w
m
；其中，N、N
b
、m均为正整数，N≥1，N
b
≥1，m的初始值为1，1≤m≤N
b
，D
m
表示维数为N
×
N的对角矩阵，D
m
＝diag(d
m
)，d
m
表示OFDM系统的发送端在任一个子载波上发送的OFDM帧中的第m个OFDM符号的列向量表示形式，d
m
的维数为N
×
1，diag()表示矩阵对角线上的元素，F
L
表示由F的第1列至第L列构成的子矩阵，F
L
的维数为N
×
L，L为正整数，1≤L＜N，L表示h
m
的长度，F表示归一化后的离散傅里叶变换矩阵，F的维数为N
×
N，h
m
表示OFDM系统的发送端在任一个子载波上发送的OFDM帧中的第m个OFDM符号经历的信道脉冲响应，h
m
的维数为L
×
1，i
m
表示OFDM系统的发送端在任一个子载波上发送的OFDM帧中的第m个OFDM符号在发送过程中叠加的异步脉冲噪声，i
m
的维数为N
×
1，w
m
表示OFDM系统的发送端在任一个子载波上发送的OFDM帧中的第m个OFDM符号在发送过程中叠加的背景噪声，w
m
为高斯白噪声，w
m
的维数为N
×
1，w
m
服从表示高斯分布，β
‑1的值为w
m
的功率的标量，β表示精度，β作为后续的超参数，β
‑1中上标
“‑
1”表示倒数；
[0008]步骤2：在r
m
＝D
m
F
L
h
m
+Fi
m
+w
m
的基础上，引入一个维数为(L+N)
×
1的向量θ
m
，引入一个维数为N
×
(L+N)的矩阵Φ
m
，Φ
m
＝[D
m
F
L F]；然后将r
m
＝D
m
F
L
h
m
+Fi
m
+w
m
简化为r
m
＝Φ
m
θ
m
+w
m
；其中，符号“[]”为向量或矩阵的表示符号，上标“T”表示向量或矩阵的转置，θ
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种OFDM系统中的信道和异步脉冲噪声联合估计方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1：设定OFDM系统具有N个子载波，OFDM系统的信道为慢时变信道；在OFDM系统的发送端，在每个子载波上发送由N
b
个OFDM符号组成的一个OFDM帧；在OFDM系统的接收端，在每个子载波上接收到N
b
个频域信号，将在任意一个子载波上接收到的第m个频域信号记为r
m
，r
m
＝D
m
F
L
h
m
+Fi
m
+w
m
；其中，N、N
b
、m均为正整数，N≥1，N
b
≥1，m的初始值为1，1≤m≤N
b
，D
m
表示维数为N
×
N的对角矩阵，D
m
＝diag(d
m
)，d
m
表示OFDM系统的发送端在任一个子载波上发送的OFDM帧中的第m个OFDM符号的列向量表示形式，d
m
的维数为N
×
1，diag()表示矩阵对角线上的元素，F
L
表示由F的第1列至第L列构成的子矩阵，F
L
的维数为N
×
L，L为正整数，1≤L＜N，L表示h
m
的长度，F表示归一化后的离散傅里叶变换矩阵，F的维数为N
×
N，h
m
表示OFDM系统的发送端在任一个子载波上发送的OFDM帧中的第m个OFDM符号经历的信道脉冲响应，h
m
的维数为L
×
1，i
m
表示OFDM系统的发送端在任一个子载波上发送的OFDM帧中的第m个OFDM符号在发送过程中叠加的异步脉冲噪声，i
m
的维数为N
×
1，w
m
表示OFDM系统的发送端在任一个子载波上发送的OFDM帧中的第m个OFDM符号在发送过程中叠加的背景噪声，w
m
为高斯白噪声，w
m
的维数为N
×
1，w
m
服从服从表示高斯分布，β
‑1的值为w
m
的功率的标量，β表示精度，β作为后续的超参数，β
‑1中上标
“‑
1”表示倒数；步骤2：在r
m
＝D
m
F
L
h
m
+Fi
m
+w
m
的基础上，引入一个维数为(L+N)
×
1的向量θ
m
，引入一个维数为N
×
(L+N)的矩阵Φ
m
，Φ
m
＝[D
m
F
L F]；然后将r
m
＝D
m
F
L
h
m
+Fi
m
+w
m
简化为r
m
＝Φ
m
θ
m
+w
m
；其中，符号“[]”为向量或矩阵的表示符号，上标“T”表示向量或矩阵的转置，θ
m
服从服从服从表示h
m
的协方差矩阵，表示i
m
的协方差矩阵；步骤3_1：将应用r
m
＝Φ
m
θ
m
+w
m
来估计未知的向量θ
m
视作线性动态系统的状态估计问题，将r
m
＝Φ
m
θ
m
+w
m
作为线性动态系统的观测方程，将θ
m
＝θ
m
‑1+v
m
作为线性动态系统的状态方程；其中，m≠1时h
m
‑1表示OFDM系统的发送端在任一个子载波上发送的OFDM帧中的第m
‑
1个OFDM符号经历的信道脉冲响应，i
m
‑1表示OFDM系统的发送端在任一个子载波上发送的OFDM帧中的第m
‑
1个OFDM符号在发送过程中叠加的异步脉冲噪声，m＝1时θ
m
‑1即为θ0，θ0＝0，v
m
表示OFDM系统的发送端在任一个子载波上发送的OFDM帧中的第m个OFDM符号在发送过程中叠加的激励噪声，v
m
服从步骤3_2：令r表示由构成的集合，令θ表示由构成的集合，令Γ表示由构成的集合；然后计算r与θ的联合概率分布，记为pro(r,θ；Γ,β)，再对取对数，得到其中，r1表示OFDM系统的接收端在任意一个子载波上接收到的第1个频域信号，r2表示OFDM系统的接
收端在任意一个子载波上接收到的第2个频域信号，表示OFDM系统的接收端在任意一个子载波上接收到的第N
b
个频域信号，θ1、θ2、根据确定，Γ作为后续的超参数，Γ1、Γ2、根据确定，pro()为概率的函数表示形式，符号“Π”为连乘符号，pro(θ1；Γ1)表示θ1的概率，pro(θ1；Γ1)服从pro(θ
m
|θ
m
‑1；Γ
m
)表示θ
m
‑1到θ
m
的转移概率，pro(r
m
|θ
m
；β)表示θ
m
的后向概率，符号
“∝”
表示已省略掉之后参数优化运算无关的量，符号
“∝”
为近似符号，符号
...

【专利技术属性】
技术研发人员：李有明，刘载慧，
申请(专利权)人：宁波大学，
类型：发明
国别省市：