基于IEEE802.16D的信道估計研究與仿真

IEEE802．16d是一種可以提供高達70 Mb／s的峰值傳輸速率來支持不同Qosl類型的綜合數據業務部署的固定寬帶無線接入系統。首先介紹了基于IEEE802．16d的Wireless MAN一0FDM中的幀結梅形式，在分析了0FDM信道估計技術和插值算法后仿真了協議中的導頻和前導在SUI信道模型下的估計性能。仿真了不同的估計算法和插值對系統的性能影響，從仿真結果可以看出前導的估計效果要優于導頻，給出了系統導頻估計的適用條件。
關鍵詞：IEEE802．16d；OFDM；信道估計；插值

0 引 言
??? 進入21世紀以來，隨著互聯網的迅猛發展和各種實時多媒體業務需求的增加，寬帶無線技術將呈現巨大的發展潛力。而IEEE802．16d標準作為一種面向無線城域網(WMAN)固定寬帶無線接入方案，以其優異的性能和廣闊的前景而倍受關注。IEEE802．16于2004年出版了IEEE802．16d的固定寬帶無線接入系統的標準。該標準的物理層定義了4種傳輸模式，分別是10～66 GHz頻率范圍內的Wireless MAN—SC，以及應用于2～1l GHz下的三種非視距(NOLS)模式：Wireless MAN—Sca，Wireless MAN—OFDM，Wire—less MAN—OFDMA。本文只討論分析WirelessMAN—OFDM。由于無線信道不像有線信道那樣固定并可預見，無線OFDM通信系統受無線信道的陰影衰落和頻率選擇性衰落影響比較嚴重，因此必須努力降低無線信道的影響，這就對無線OFDM系統的信道估計技術提出了很大的挑戰，信道估計的好壞將直接影響到整個系統的性能優劣。本文在基于IEEE802．16d下分別以前導以及導頻作為訓練符號在SUI信道模型下進行了估計性能的仿真，并對仿真結果進行了分析研究。

1 Wireless MAN—OFDM中的幀結構
??? 由于OFDM調制可以有效地抵抗無線信道的多徑衰落，因此它被用于低于11 GHz的NLOS應用的Wireless MAN—OFDM和Wireless—OFDMA的物理層技術。OFDM物理層支持基于幀的傳輸，圖1給出了其下行鏈路的幀結構示意圖。

??? 從圖1可知，一個下行鏈路物理層的通信數據單元(PDU)分別由前導碼，幀控制頭(FCH)以及突發OFDM數據構成。前導碼(preamble)主要用來做各種估計，它由兩個連續的特殊OFDM符號組成，第一個OFDM符號僅使用序號是4的倍數的子載波，它的時域波形包括四個重復的64樣值，前面是CP。第二個OFDM符號僅使用偶數子載波，它的時域波形包括兩個重復的128樣值，前面是CP。其時域結構圖如圖2所示。

??? 在頻域中，第一個OFDM符號頻域數據由全頻帶prearnble的4倍數子載波數據得出，4次64序列的頻域定義為：

???
??? 其中全帶寬前導的頻域序列由協議中給出。在突發0FDM數據中，每個OFDM符號數據的IFFT點數為256點，即有256個子載波，分為三種類型的子載波，分別是：數據子載波用于傳輸數據。導頻子載波(pi1ot)，每隔25個數據子載波有一個導頻子載波，共8個，主要用于各種估計。空子載波，即直流子載波和保護頻帶，該類子載波不傳輸任何數據。OFDM符號的頻域結構如圖3所示。

2 IEEE802．16d下的信道估計算法
??? 信道估計就是估計從發送天線到接收天線之間的無線信道的頻率響應。根據接收的經信道響應產生了幅度和相位畸變并添加了白高斯噪聲的接收序列來準確辨識出信道的時域或頻域傳輸特性。OFDM系統中常用的信道估計算法有基于導頻符號和插值技術以及基于判決反饋和盲信道估計三種類型。該文分析基于IEEE802．16d系統下的導頻符號信道估計。該類算法的原理是利用接收機已知的信息來進行信道估計。導頻的插入方式有兩類：分別為塊狀導頻(block—type)以及梳妝導頻(comb—type)。不難發現在IEEE802．16d中不管是每個數據OFDM符號中的導頻還是一幀前的前導碼都是按梳妝形式插入導頻的。常用的信道估計算法有基于最小方差準則的LS算法以及基于最小均方誤差準則的LMMSE算法。
2．1 LS算法
??? 若假設H為信道的頻域響應向量，X和Y分別為發送和接收信號向量的頻域表示，n為高斯白噪聲，則有Y=XH+n。LS算法就是使式(1)平方誤差最小：

從上式可看出LS算法受噪聲影響比較大。
2．2 LMMSE算法
??? LMMSE 算法就是使式 HLMMSE=argminE[(HLMMSE—H)(HLMMSE—H)H]的均方誤差最小。LMMSE算法可以在LS算法的基礎上得到：

????
??? 在式(2)中，RHH=E[HHH]為信道沖激響應的自相關矩陣，可以根據信道的統計特性得到。σ2n為加性高斯噪聲的方差。
2．3 插值算法
??? 在IEEE802．16d下，不管是基于導頻符號的還是基于前導碼的信道估計，LS和LMMSE算法一樣，都存在信道估計的內插問題，即非導頻點的信道響應值只有通過導頻點的信道響應值內插得到，本文主要應用和比較了簡單的線性插值和二維線性插值的性能。
2．3．1 線性插值
??? 線性插值是插值算法中最簡單的一種算法。非導頻點上的信道響應值可由下式：

???
得到，其中mL≤k2．3．2 二維線性插值
??? 和線性插值相比較，二維線性插值(Gauss插值)是用二次多項式來擬合信道曲線。二維插值的表達式為：

???
其中：C0=一(α一1)(α+1)；Cl=α(α一1)／2；
α=l／N。二維插值減少了插值誤差，可以獲得比較好的性能。

3 仿真參數的設置及結果分析
??? 這里的仿真平臺是基于IEEE802．16d系統的下行鏈路端，OFDM符號參數及系統信道帶寬分別如表1所示。

取仿真幀長為5 ms，一幀中包含69個OFDM符號。系統采用16QAM調制，沒有考慮協議中的RS—CC編碼和交織。整個系統的搭建和信道估計算法的仿真均是通過Matlab中的M文件來實現的。仿真結果均以系統的誤碼率(BER)作為評價其性能標準。所得的仿真結果分別如圖4～圖7所示。

??? 從圖4很容易可以看出Gauss插值要優于線性插值，所以后面的仿真都采用了Gauss插值以提高系統性能。圖5為前導估計下的LS以及LMMSE在SUI3信道下的性能仿真圖，從圖上可以看出LMMSE算法性能要優于LS，與LS算法相比其性能要提高3 dB左右，這反映了LS算法易受噪聲的影響，但同時LMMSE的運算復雜度要比LS大。圖6為導頻(pilot)和前導(preamble)在SUI3下的LS估計性能，從該圖能清晰地看出前導估計性能要導頻估計，當信噪比低于15 dB時，兩者的性能差距還不大，但這種差距隨著信噪比的提高就越發明顯了。這主要是由于SUI3為慢衰落信道，不用導頻來進行信道跟蹤，且又由于前導中的導頻點要遠大于OFDM符號中的導頻點，自然前導估計性能就優于導頻了。當信道為SUI4時，從圖7看出，二者之間的性能差異就更大了，甚至于此時導頻估計完全不可用，遠沒達到IEEE802．16d所規定的性能要求，所以此時系統只能采用前導估計。分析原因發現，在SUI4信道下最大多徑時延為4μs，則此時系統的相干帶寬B=O．25 MHz，而此時OFDM符號中的導頻間隔為O．375 MHz，可見導頻之間的間隔要大于系統的相干帶寬，導致了導頻估計性能的惡化。進一步也可得出系統導頻估計的適用條件是要必須保證系統導頻間隔不大于系統帶寬，否則導頻估計不可取。

4 結語
??? IEEE802．16d固定無線寬帶接入系統在傳輸速度，建網距離以及成本投入方面都有很大的優勢，是目前發展和主推關于無線接入的理想解決方案。當然作為一種新技術，其必然還有很多難點需要解決優化，信道估計技術就是其中重要方面之一。該文仿真了在SUI信道模型下基于該系統的信道估計性能。仿真結果表明前導估計性能要優于導頻，在SUI4時只能考慮前導估計，也從理論上分析了性能差別原因所在，給出了導頻估計的適用條件，其中的一些結論和仿真結果對進一步研究IEEE802．16d系統有較大的參考意義。