LS是什么意思线翻译读音例句

附录

一、英文原文

OFDMChannelEstimationinthePresenceofFrequencyOffsetand

PhaseNoise

Abstract–Inthispaper,weconsiderOFDMchannelestimationinthepresenceof

iteratures,mostchannelestimationmethods

assumeperfectfrequencysynchronizationandtheknowledgeofchannelstatistics.

Phasenoiseandresidualfrequencyoffsetcauseinter-carrierinterference(ICI),which

kofknowledgeof

lvethese

problems,weproposewiththeaidofcyclicprefix(CP)basedfrequencyoffset

ativelysearchforthe

mostlikelychannelimpulseresponse(CIR)length,anduseitnotonlyforthe

optimumcompensationoffrequencyoffset,butalsoforfindingtheoptimumwindow

tofiltertheleastsquare(LS)channelestimatewhichfurthersuppresstheeffectsof

posedschemeiscomparedwithconventionalmethodsforboth

calresultsarepresentedto

illustratetheeffectivenessoftheproposedscheme.

UCTION

Orthogonalfrequencydivisionmultiplexing(OFDM)isabandwidthefficient

transmissiontechniquewhichprovideshighbandwidthefficiencyandisquite

eenchosen

asthetransmissionmethodofmanystandardsinwireandwirelesscommunications,

suchasDigitalSubscribeLine(DSL),EuropeanDigitalAudioandVideo

Broadcasting(DAB/DVB),IEEE802.11aandEuropeanHIPERLAN/2forwireless

localareanetwork(WLAN)etc..

Basedonmulti-carriermodulation[1],OFDMhassymbolperiodlongenoughto

eliminateinter-symbolinterference(ISI)causedbytimedispersivechannels.

Nevertheless,themulticarriermodulationisalsosensitivetofrequencyoffsetand

ncyo君问归期未有期情话 ffsetandphasenoisecauselossoforthogonalityamong

subcarriersandconsequentlyintroduceinter-carrierinterference(ICI).Theeffectof

phasenoisehasbeenanalyzedinmanypapers[2]-[4].Manyapproacheshavealso

beenproposedtoanalyze,estimateandcompensatefrequencyoffset[2][5]-[10].

Thoughitisimpossibletoestimaterandomphasenoise,frequencyoffsetestimation

canbeachievedbyusingpilotsignals[5][6].Asthesemethodscauselossof

bandwidthefficiency,non-pilot-aidedfrequencyoffsetestimationhasbeused[7]-[10].

Thecyclicprefix(CP)basedmethod,initiallyproposedin[9],isquiteattractive

heless,theaccuracyof

,as

proposedin[10],themethodof[9]wasimprovedbyconsideringthechannelimpulse

response(CIR)posedmethodin[10],however,isnotfeasibleincases

whentheCIRlengthisunknown.

Furthermore,channelestimationisaveryimportantissueforOFDMsystems.

Blindchan

doesrequire,however,alargeamountofdataandthushighercomputational

rfectfrequencysynchronization(withoutresidualfrequency

offset),differentpilot-symbol-aidedchannelestimationmethodscanbeappliedin

OFDM[11]-[14].Themaximumlikelihood/leastsquare(ML/LS)esti杜甫春望原文注音 matorsof[11]

and[12]

minimummeansquareerror(MMSE)estimatorsin[12]-[14],however,aremore

robustagainstnoiseandperformbetterthantheML/heless,its

dependenceonchannelstatisticsandtheoperatingsignaltonoiseratio(SNR)makes

eitsrobustnessagainstmismatch[13][14],whenthereisno

aprioriknowledgeofchannelstatisticsandtheoperatingSNR,theperformance

ttheassumptionofperfectfrequencysynchronization,the

performancemayfurtherdegradeduetofrequencyoffsetandphasenoise.

Inthispaper,weconsiderstatistics-independentchannelestimationinthe

ctionoftheCIRlength,theLS

channelestimateresults,whichisbasedontheCP-basedfrequencyoffsetestimation

andcompensation,imization

ofchannelestimationerrorsleadstothemostlikelyCIRlength,whichisthenusedto

optimizefrequencyoffsetestimate,andfiltertheLSchannelestimatereducingits

tterperformanceisachieved.

Msystemmodelisintroducedin

nIIIpresentsandanalyzestheproposedfrequencyoffsetand

nIVprovidesthenumericalresultstoillustratethe

erisconcludedinSectionV.

STEMMODEL

ThebasicprincipleofOFDMistodivideeachdatasymbolintoNsamples

(subcarriers).ThelengthNdiscreteFouriertransform(DFT)isappliedtothose

samplesandacyclicprefix(CP)recoveredatthe

nethelengthofCPasgNandthelengthofCIRas

L,,L

N.

AtOFDMreceiver,followingtheDFTandduetothepresenceoffrequency

offsetandphasenoise,thereceivedkthsampleofthemthsymbolinfrequency

domaincanbeexpressedby









2

F

g

mn

mNNn

j

N

mmmmnrksngne





























(1)

wheresm(n),gm(n)andnndenotethetransmittedsignal,theCIRandphase

noise,respectively.m(n)indicatestheAWGNnoise.isthenormalizedfrequency

me≤0.5andthe3dBlinewidthofph小学生必背古诗80首目录 asenoiseismuchlessthan

lently,(1)canbegivenby

1

mm

0

I0I

N

mmmmmm

l

lk

rkxkhkxlhllkzk









(2)

wherexm(k),hm(k)andzm(k)arethecorrespondingfrequencydomain

expressionsofsm(n),gm(n)andm(n)(i)isafunctionofand

m(n),givenby:







2

1

2

0

g

nn

jmNNN

N

jniN

m

n

e

Iie

N























(3)

wherei=0,...,N−(2)togetherwith(3),frequencyoffsetandphasenoise

causethecommonphaseerror(CPE)andintroduceinter-carrierinterference(ICI)as

mthsymbol,Representing(2)bymatrixyields

rpxhz

(4)

ThefrequencyoffsetandphasenoiseinPaffectstheaccuracyofchannel

otmeasurephasenoise,butfrequencyoffsetcanbeestimatedand

ectsofphasenoise

andresidualfrequencyoffset(duetoestimationerrors)canpossiblybesuppressedby

fectfrequencyandphasesynchronization,Preduces

toidentitymatrixandthereforetheperformanceo元朝历史简介 fchannelestimationcanbe

guaranteed.

NCYOFFSETANDCHANNEL

ESTIMATORS

Inthepresenceoffrequencyoffsetandphasenoise,bothoffsetandchannel

oise

varianceisassumedtobemuchlessthanunity.

Weanewschemewithwhich,byiterativelysearchingforthemostlikelyCIR

lengthandusingitforbothfrequencyoffsetandchannelestimation,performanceis

posedscheme

isshowninFig.1.

-basedFrequencyOffsetEstimator

CP-basedfrequencyoffsetestimatorin[9]isquitesimpleandbandwidth

efficient,butitdoesnotconsidertheeffectsofmultipathfadingandestimationresults

hod

proposedin[10]improvesthatof[9]byconsideringCIRlengthandtakingmore

r,whenaveragingfrequencyoffsetestimates

obtainedseparatelyfromeachsymbol,accumulatederrorsmaybelargerthan

expected.

Moreover,itsdependenceontheCIRlengthisquiteaproblemwhenchannel

rentmethodisthusproposedinthispapertosolve

[10],severalsymbolsareusedtoestimatefrequencyoffset,but

itdoesnotaccumulateerrorsbyusingthefollowingexpressionforestimation.

11

*

0

11

2

g

M

mm

g

mkNp

panglerkrkN

NM





















(5)

wherepistheCIRlengthwhichisunknown,Misthenumberofsymbolsusedfor

nownparameterp(aswewillshowlater)canbesetinitiallytoone

ore,wecanstillgettheaccurateestimateof(5)even

withoutchannelstatistics.

lEstimator

statedearlier,LS

methodisadvantageousoverMMSEmethodduetoitssimplicityandindependence

ssuminginthispaperunknownchannelstatistics,we

imateof(5)canbeusedtocompensateforthe

frequencyoffset,afterwhich,wewillgetfrom(4)that

p

rpxhz

(6)

wherepP



takesthesameformofPexceptthatI(i)isreplacedby

n

1

2(mn)((p))/N2m/N(n)

0

1g

N

jNN

p

n

Iie

N

















(6a)

AsshowninFig.1,channelestimateiseasilyobtainedbyusingtheLSmethod,

whichcanbeexpressedby

1ls

pp

pxr

(7)

orewithout

perfectfrequencyandphasesynchronization,theeffectsoffrequencyoffsetandphase

rmore,therewouldstillberesidualfrequencyoffseteven

aftercompensation,which,togetherwithphasenoise,introducesCPEandICI.

ThoughCPEmightpartiallybecompensatedbychannelestimationitself,ICIwill

ore,somemethodmustbe

introducedtoreducethesensitivityofchannelestimationtointerferenceandnoise.

AsCIRhasafinitelengthintimedomain,theresponsebeyondthisCIRlength

,awindowfunctionmaybeusedtofilteroutthese

-domain,usingawindow

functionon(7)yields

Hslsl

p

pp

hWWBh

(8)



011T

ppdiagdiagbbpbpN



pBb

isanNNdiagonal

matrixdefinedbythewindowfunction











10,

2

(i)0.420.5cos()0.08cos(),2

021,1

m

ip

ipip

bipp

pp

ipN

































(9)

Notethatrectangularwindowisnotusedhereasitintroducesmorehigh

frequencycomponentsthanistoleratedwhichcausesadistortionofchannel

d,duetoitsexcellentdescendingproperties,Blackman

functionisusedin(9),astheintermediatepartofthedesignedwindow.

tLikelyCIRLengthandFinalSolution

ThemostlikelyCIRlengthcanbefoundbyminimizingthecostfunction

2

ls

phh

(10)

Tosimplifytheprocess,thewindowfunctionisnotusedduringthesearch,and

weonlyhavetofindtheproperpthatproducesthefrequencyoffsetestimate

minimizing(10).Unfortunately,therearetwounknownparameters,handin(10),

whichmakessuchdirectminimizationdifficult.

However,wenoticethat,intheabsenceofAWGNnoise,aspincreases,

frequencyoffsetestimateof(5)becomesmoreaccurateandthedifferenceofchannel

estimatesof(7)foradjacentp’svaluesbecomessmaller,andminimumwhenpis

ore,theminimizationof(1陈万年教子谄谀翻译 0)canbe

obtainedbythefirstoccurrenceoftheminimumof

2

1

lsls

pphh

(11)

InthepresenceofAWGNnoise,wehavetoassertthatthevaluepthat

minimizes(10)isthesameasthatof(11)beforewecanuse(11).Statisticallythe

minimumof(11)wouldoccurwhenpisclosetotheCIRlengthwhennoiseisnotso

high.(11)decreaseswhenpincreasesfrom1totheCIRlengthsincetheCIReffects

reasingp,whichisequivalenttousingfewersamples(see(5)),the

frequencyoffsetestimationbecomeslessaccurateandsodoesthechannelestimate.

ThuswhenpbecomesgreaterthanCIRlengthbutlessthanCP,thedifferenceof(11)

isstatisticallyhigherwhenpisgreaterthantheCIRlengththanwhenpisclosetothe

,theminimumof(11)occurswithhighprobabilityatthepoint

,themostlikelyCIRlengthcanbefoundby

varyingpbetween1andgN,andchoosingthevaluewhichsatisfiesthefollowing

criteria

22

112

lslslsls

pppphhhh

(12)

22

11

lslslsls

pppphhhh

(13)

Toexaminetheeffectivenessofthecriteria,weresorttocomputersimulation.

Thefinalchannelestimateisexpressedby

1Hls

p

pP

hWBWr

(14)

WhereP



atCIRlengthcanfoundwith

onlyasinglesearchasinmostcasesitdoesnotchangeeveninatimevariantchannel

andtheresultmightbeusedforquiteafewOFDMsymbols.

olatedPilotSymbols

r,

interpolationcaseisoftenusedwherepilotsignalsaremultiplexedintothe

,pilotsignalsareinsertedintodatastreameveryfD

samples.

Withoutlossofgenerality,weassumethat/fK=,thereareK

case,theprincipleoftheproposedschemeremains

correct,exceptthatthesizeofDFTmatrixWandthewindowdiagonalmatrixpB

becomeKrchingprocessforpremainsthesame,but

theinterpolationmustbeappliedtotheresultof(8)togetthecompletechannel

estimate.

CALRESULTS

simulation

,DFTlength,CPlengthand

sampleperiodsTare64,16and0.05s,respectively.3dBlinewidthofphasenoise

equals0.1%ualfrequencyoffsetissetto0.1382.

ntial

Rayleighfadingchannelisusedwiththeexponentialpowerdelayprofilespecifiedby

max

max1sLT

rms

e

e





whererms,sTandLarethemeandelayspread,sampleperiodand

issetto0.05s,

alenergyofCIRhasbeennormalizedtoone.

Channelchangesindependentlyfromsymboltosymbol,butremainsstaticwithina

symbol.

posedschemeiscomparedwith

thefrequencyoffsetestimatorof[10]plustheLMMSEchannelestimatorof[13]

(whichistermedconventionalmethod)forbothnon-interpolationandinterpolation

rcomparison,thefrequencyoffsetestimatorusesthefirstMsymbolsof

canbeseenfromFig.2,theproposedschemeperformsquitewellinestimating

≥5dB,themeansquareerroroftheestimationisofthe

orderof10−uratefrequencyoffsetestimatea长孙无忌是好人还是坏人 lsoreflectsthefactthat

g.3,

themostlikelyCIRlengthis5andanestimatedlengthbetween5and7accountsfor

over80percentoftotalpossibilities,whichindicatestheeffectivenessofCIRlength

at,sincetheAWGNnoiseaffectsthesearchingprocessand

weusetheexponentialpowerdelayprofilewiththemaximumdelayspreadof6sT,

theearchresultinbetween5-7isquitereasonable.

WiththeestimatedCIRlengthobtained,thereceiverperformanceisshownin

Fig.4-5,whereconventionalmethodisdesignatedbyLMMSE+FOEandtheperfect

caseindicatesOFDMsignalreceptionwithperfectfrequencysynchronizationandthe

at,inordertomeettheNyquistsamplingtheorem,

fDmustbelessthanN/(2L)toguaranteetheestimationaccuracyforthe

posedschemeoutperformstheconventionalmethodand

approachest

isshownthattheproposedschemesuccessfullyeliminatestheeffectofphasenoise

andfrequencyoffsetbyapproachingtheperfectcaseasSNRincreases,while

conventionalmethodexhibitsanerrorfloor.

SION

Inthispaper,weproposedanewstatistics-independentchannelestimation

chingforthemost

likelyCIRlength,nthe

searchedCIRlength,atimedomainwindowisdesignedtosuppressnoiseaswellas

means,theexcellent

hemeapproachestheperformanceoftheLMMSE

channelestimatorintheabsenceoffrequencyoffsetandphasenoisewhile

outperformstheconventionalmethodsforfrequencyoffsetestimationandchannel

estimation.

二、英文翻译

OFDM信道估计中的频率偏移和相位噪声

摘要

在本文中，我们主要考虑了OFDM信道估计中存在频率偏移和相位噪声。在

以前的文献中，大多数信道估计方法都假设频率同步和直接利用了现有的信道统

计知识。相位噪声和频率偏移都会给信道带来载波间干扰（ICI），会削弱了信

道估计的准确性。如果没有完全的信道统计知识，信道估计也变得很困难。为了

要解决这些问题,我们通过增加循环前缀(CP)的长度来获得信道估计中统计独立

的频率偏移，并且通过多次仿真获得最接近的信道脉冲响应的长度（CIR）。利

用脉冲响应长度不仅能获得最优补偿频率偏移，也能利用它寻找最优窗滤波器最

小二乘(LS)信道估计,进一步抑制ICI和噪声的影响。我们通过实验数据可以得到

该算法性能明显优于传统的插值估计和非插值估计。

第一章前言

OFDM技术是一种宽带高效的传输技术，可以提供高速率的宽带传输，而且

具有很好的抗多径衰落信道的性能。在有线和无线通讯中它已经被选为许多传输

方式的标准，比如：数字订阅线(DSL)、欧洲的数字音频和视频广播(DAB/DVB)、

IEEE802.11a和欧洲HIPERLAN/2(WLAN)等。

OFDM是基于多载波调制的，因此它有足够长的符号周期来消除符号间干扰

（ISI）干扰带来的时间色散，但是，多载波调制对频率偏移和相位噪声很敏感。

频《故乡》鲁迅原文 率偏移和相位噪声会给系统带来较大的损失，因此在OFDM系统中引进了ICI。

许多论文已经分析了相位噪声的影响，也提出了许多方法来分析、评估和补偿频

率偏移。最初提出CP的方法时，由于没有辅助导频的加入和它的简单性因而非

常受欢迎。但是基于cp的方法不能适用于多径衰落通道，之后很快就提出利用

CIR的长度来改，但是由于很多情况下CIR的长度是未知的不能使用该方法，此

外，在OFDM系统中信道估计是一个关键技术。盲估计算法由于它不需要导频信

息因此它在很多情况下是可以使用的，但是它需要大量的数据，从而增加了计算

的复杂度。当OFDM具有频率同步（没有频率频移）时，辅助导频信道估计方法

就可以使用，ML/LS可以较容易估计不知道信道统计信息的信道。最小均方误

差(MMSE)抗噪声和计算复杂度都优于ML/LS估计，但是其缺点是依赖于信道统

计信息和信号的信噪比(SNR)。当在没有先验知识的统计和操作的情况下，由于

其鲁棒性很难估计信道的噪声，其性能也不可避免的下降；在没有假设频率同步

时，由于频率偏移和相位噪声性能可能会进一步降低。

在本文中,我们考虑信道估计中存在统计独立的频率偏移和相位噪声。在LS

信道估计中，其脉冲响应的长度是通过多次迭代运算得到，其作用是对基于CP

信道的频率频移估计和补偿。脉冲响应的长度可以最大限度地减少信道估计的误

差，使用它来优化频率偏移估计和LS滤波器信道估计降低其灵敏度噪声和ICI，

从而达到更好的性能

本文结构如下：第二部分介绍了OFDM系统的模型；第三部分分析了提出了

频率偏移和信道估计方案；第四部分提供了数值结果说明了该方案的有效性；第

五部分得出结论。

第二章OFDM系统模型

OFDM的基本原理是把每个数据符号分成N个样本(即子载波)，在发送端，

对长度为N的样品序列进行离散傅里叶变换(DFT)以及通过添加CP来消除ISI，其

接收端进行的是发送端相反的变换。我们定义CP长度为Ng，CIR长度为L，进

一步假设CIR的长度是小于CP的长度,即,L

在OFDM接收机后,经过DFT和由于存在频率偏移和相位噪声,其接收的第m

信号的第k个抽样在频域上可以表示为：









2

F

g

mn

mNNn

j

N

mmmmnrksngne





























(1)

其中sm(n),gm(n)和nn分别表示传输信号,脉冲响应长度和相位噪声,nm代

表高斯白噪声归一化频率偏移。我们假设5.0和3dB线处的相位噪声是比频

率偏移小很多。则(1)式可以简化为

1

mm

0

I0I

N

mmmmmm

l

lk

rkxkhkxlhllkzk









(2)其中xm(k),hm(k)andzm(k)其响应的频移表达式分别为sm(n),gm(n)和

nm，)(Imi是由nn和构成的一个函数，其表达式为：







2

1

2

0

g

nn

jmNNN

N

jniN

m

n

e

Iie

N























(3)

其中i=0,...,N-1.从(2)和(3)式可得频率偏移和相位噪声都会带来常见的相位

误差(CPE）和子载波间的干扰。以第m个信号为例(2)式的矩阵表达式：

rpxhz(4)

频率偏移和相位噪声在P影响信道估计的准确性。我们不能测量相位噪声,

但频率偏移估计和补偿可以降低其影响信道估计，相位噪声的影响和剩余频率偏

移(由于估计错误)可能会抑制滤波信道估计，对于完全的频率和相位同步,P可以

简化为单位矩阵,因此信道估计的性能可以保证。

第三章频率偏移和信道估计

在存在频率偏移和相位噪声,偏移的信道中信道响应的估计都应该保证良好

的接收机的性能，其中相位噪声方差被认为是远低于这些。

我们提出一个新方案,通过迭代寻找最接近脉冲响应长度，并可以利用它得

到频率偏移和信道估计。与传统方法相比，其性能会有很大提高,。如图1所示。

一、基于cp的频率偏移谒金门冯延巳 估计量

基于CP的频率偏移估计量非常简单而且带宽使用率高，但它没有考虑多径

衰落的影响,评估结果可能不准确,因为它是基于CP的只能代表一个符号。不断的

提出新方法，通过考虑脉冲响应的长度和插入多符号。然而，当平均频率偏移估

计分别获得的每个符号误差、累积误差可能超过预期，在这种情况下，不能使用

脉冲响应长度来统计信道信息。因此本文使用不同的方法解决这些问题，几个符

号是用来估计频率偏移，但它不是通过积累误差来估计得到。其表达式为：

11

*

0

11

2

g

M

mm

g

mkNp

panglerkrkN

NM





















(5)

其中，p中的脉冲响应长度是未知的，,M是符号的数量用于求平均。未知参数

p(我们后面将展示)最初可以设置为全1，然后通过迭代求和得到。因此,即使没有

渠道统计，我们仍然可以得到准确的估计。

二、信道估计量

信道估计是OFDM系统的关键技术。如前所述,LS算法优于MMSE算法由于

其简单性和独立的信道统计信息。因此本文假设未知信道的统计数据,我们将专

注于LS方法。

在(5)式的估计算法中可以用来弥补频率偏移，因此我们可以从(4)式中得到：

p

rpxhz

(6)

其中pP



是以相同的形式取代了P，其中除了I(i)取代为：

n

1

2(mn)((p))/N2m/N(n)

0

1g

N

jNN

p

n

Iie

N

















(6a)

如图1所示,信道估计可以通过使用LS算法比较容易得到,可以表示为

1ls

pp



pxr

(7)

LS方法对干扰和噪声是相当敏感的，因此频率和相位如果没有完全同步的

话,频率偏移和相位噪声变得更糟。此外,仍然还会有残余的频率偏移和相位噪声

一起带来CPE和ICI。虽然CPE可以通过信道估计本身得到补偿,但是ICI肯定会影

响估算的精度。因此,必须引入一些方法以减少信道估计对干扰和噪声的敏感性。

脉冲响应其长度在时间域是一个有限的量，其响应超过脉冲响应的长度的就

是ICI和噪声导致时。因此,一个窗函数可以用来过滤掉的ICI和噪声对信道估计的

影响。在（7）式的基础上增加一个窗函数。

Hslsl

p

pp

hWWBh

(8)



011T

ppdiagdiagbbpbpN



pBb

一个NN对角矩阵定义

的窗口函数











10,

2

(i)0.420.5cos()0.08cos(),2

021,1

m

ip

ipip

bipp

pp

ipN

































(9)

注意,这里使用矩形窗并不会因为它引入了更多的高频成分，带来信道频率响应

失真，相反,是由于其快速的递减。布莱克曼函数是用于(9)式中间部分的窗口设

计。

三、最接近的脉冲响应长度和最终解决方案

最接近的脉冲响应长度可以通过最小化成本函数

2

ls

phh

(10)

为了简化这个过程,我们只需要通过找到合适的P使估计的频率偏移最小化，不需

要寻找合适的窗函数。但是在(10)中有两个未知参数

h

和，使直接计算最小化

变得很难执行。

但是,我们注意到,在没有高斯白噪声的情况,如P的增加,频率偏移估计的(5)

式的计算变得更加准确和差异的通道估计(7)的计算值也更接近P。当P大于或等

于脉冲响应长度时，S值会变的最小。因此,最小化(10)式的计算可以有进一步的

改进

2

1

lsls

pphh

(11)

在存在高斯白噪声的情况，其中(10）式和(11)式计算的P的最小化值是一样

的，因此我们可以使用（11）式。当P接近脉冲响应长度和噪声比较小时，其中

统计的（11）式将达到最低。其中当p从1增加到脉冲响应长度时，则脉冲响应的

影响也会随之增加。增大P就相当使用较少的样本(见(5)式),频率偏移估计和信道

估计都变得不准确。当P大于脉冲响应长度但不到CP时,其中P大于脉冲响应的长

度和p是接近脉冲响应的长度，统计(11)式的计算就有很大差别的，P等于脉冲响

应长度时，则最有可能取到最小化的值。因此,我们可以从1到Ng改变P的值，当

满足以下表达式时取到最可能的脉冲相应长度：

22

112

lslslsls

pppphhhh

(12)

22

11

lslslsls

pppphhhh

(13)

我们可以使用计算机仿真来证明其表达式的准确性，其信道估计的最后表达式为：

1Hls

p

pP

hWBWr

(14)

其中P



代表的是P的估计值，注意,脉冲响应的长度可以发现只在一个系统下得

到，但即使是时变信道大多数情况下它都不会改变,因此其结果适用于很多的

OFDM系统中。

四、插入导频符号

上述的通道估计量是为非插值案例，但是实际应用中我们经常使用插值方法，

将导频符号插入多路传输的数据流，导频符号均匀插入数据流Df样本中。我们假

设K=N/Df是整数，且绝大部分信号都没有损失，其中K为导频符号的样本。在

这种情况下，我们任然可以使用以上的公式，除了DFT矩阵W和窗对角矩阵的大

小改为KxK的对角矩阵。计算p值的过程是相同的，但其插值的结果必须使用(8)

式来获得完整的信道估计。

第四章数值结果

该方案是通过仿真评估，仿真参数部分是基于IEEE802.11标准，其中DFT

长度、CP长度和采样周期Ts分别为64、16和0.05us；3db的相位噪声谱线宽度

等于0.1%的副载波间距；实际的频率偏移设置为0.1382；信号的符号值M等于8

用来估计频率偏；瑞利衰落信道使用指数与指数功率延迟使用指定的公式：

maxmax1sLT

rmsee

其中Trms、Ts和L分别表示平均延迟扩展、信号的时间和

长度，Trms和Ts都等于0.05us，L等于6，每16个符号为一包。其脉冲响应的总能

量已经进行了归一化，信道中每一个符号都是独立的,但其中有一个符号是静态

的。

我们使用16QAM调制来检查我们的方案，频率偏移估计算法加上LMMSE信

道估计算法(常规方法)对于非插值和插值情况都适合。通过仿真可得，频率偏移

估计量（如图2-5所示）都使用每个数据包中前M个符号来计算，其中脉冲响应

长度是未知的。从图2可得，当SNR大于或等于5dB时,,则估计的均方误差小于或

等于10-3，因此该方案可以合理的计算出频率偏移。能够准确的计算出频率偏移,

则最要的就是得到脉冲响应长度。从图3可得，脉冲响应长度最可能是5,其中在5

和7之间可能性超过80%,这表明这种方法可以很好的计算出的脉冲响应长度。注

意,由于高斯白噪声对求值过程会有影响,我们使用指数功率延迟系系数计算最大

延迟扩展为6Ts,则搜索结果应该在5到7之间比较合理。

当脉冲响应长度得到后，其接收机的性能如图4-5所示，经常使用的信道估

计的方法是LMMSE+FOE。达到很高性能需要接收的OFDM信号具有完全的频

率同步和正确的LMMSE信道估计量。注意，这里为了满足奈奎斯特采样定理Df

必须小于N/(2L)来保证估计精度为插值方法。该方案在非插值和插值的情况下性

能都优于传统方法。仿真结果表明,通过信噪比的增加，该方案成功地消除了相

位噪声、频率偏移带来的影响，而传统的方法会有地板效应。

第五章结论

在本文中,提出了一种新的统计独立的信道估计方案来解决信道中存在的频

率偏移和相位噪声。我们通过得到脉冲响应的长度,优化了频率偏移估计结果；

基于脉冲响应的长度，通过添加一个时域窗来抑制噪声以及相位噪声引起的ICI

和剩余频率偏移。这种方式能够得到理想的性能要求。这个方案方法的性能接近

于LMMSE信道估计量在没有频率偏移和相位噪声时的性能，其性能远远优于传

统方法对频率偏移的估计和信道估计的性能。