針對高速移動正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）系統(tǒng),文中提出了一種基于位置信息的廣義復(fù)指數(shù)基擴展模型（Generalized Complex Exponential Basis Expansion Model,GCE-BEM）時變信道估計方法。首先采用GCE-BEM方法對信道進行建模,將對信道的估計轉(zhuǎn)換成對基系數(shù)的估計,一方面降低了計算復(fù)雜度,另一方面降低了載波間干擾,提高了信道估計精度;其次根據(jù)信道的稀疏性,利用列車的位置信息確定主要基系數(shù),通過對主要基系數(shù)進行估計獲取OFDM符號上所有載波的信道信息,進一步降低了相鄰子信道的干擾與計算復(fù)雜度,提高了信道估計精度。理論分析與仿真結(jié)果表明,本文方法可以顯著地提高信道估計精度,且具有低的計算復(fù)雜度。 

【文章來源】：南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2020,40(01)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

不同基函數(shù)個數(shù)時各種信道估計方法的MSE性能(萊斯因子K=5)

圖2給出不同萊斯因子下各種信道估計方法的MSE性能曲線。從圖2可以看出,在相同萊斯因子情況下,與傳統(tǒng)的GCE-BEM方法相比,由于本文方法僅通過估計主要基系數(shù)獲取全部載波上的信道,消除了來自其他Q-1個相鄰子信道的干擾,并且降低了計算復(fù)雜度,因此本文方法較GCE-BEM方法既具有更高的估計精度,又具有低的計算復(fù)雜度;另外,由于利用GCE-BEM進行信道建�？梢詼p少相鄰子載波的干擾,并且可以克服CE-BEM建模引起的多普勒頻移泄漏現(xiàn)象,因此本文方法性能優(yōu)于基于壓縮感知的CE-BEM方法。隨著萊斯因子的增大,本文方法與傳統(tǒng)GCE-BEM方法的性能均提高,而傳統(tǒng)CE-BEM方法與位置信息相結(jié)合的方法的性能不變,這主要是因為萊斯因子較大時,信道中散射分量徑的影響很小,即信道變化緩慢,此時采用CE-BEM方法建模容易引起嚴重的多普勒泄漏現(xiàn)象,因此萊斯因子增大對基于CE-BEM的信道估計方法幾乎沒有影響。

圖3給出了在不同多普勒頻移下各種估計方法的MSE性能曲線。從圖3中可以看出,本文方法的MSE性能優(yōu)于現(xiàn)有方法,隨著多普勒頻移的增大,本文方法和傳統(tǒng)GCE-BEM方法的MSE性能會變差,而傳統(tǒng)CE-BEM方法與文獻[10]方法的估計性能不隨多普勒頻移變化。并且,當多普勒頻移大于0.7時,本文方法的MSE性能幾乎不變,且趨近于文獻[10]方法的性能,并優(yōu)于傳統(tǒng)CE-BEM和GCE-BEM方法。這表明本文方法比現(xiàn)有方法具有更強的適用性。3.2 復(fù)雜度分析


本文編號：3222481