【精品】PPT课件 基于导频的OFDM信道估计
OFDM技术基本原理 ppt课件
To表示加窗前的符号周期，加窗后符号周期变为(1+β)To。
加窗技术(Windowing)
经过加窗处理后的OFDM符号
To TG T
TG
T
TG
To
加窗技术(Windowing)
• 加升余弦窗可以减小OFDM符号带外辐射 • 增大滚降系数，带外辐射功率下降越快（P31
Fig.2.20） • 增大滚降系数（滚降带的宽度越宽），会降低
OFDM基本参数的选择
系统子载波数N，每个子载波占用的带宽1/NTs，系统带宽 B=1/Ts，循环前缀长度NG，均为重要的设计参量。 CP长度应为OFDM符号的一小部分，以减小由于CP引入带来
的系统功率损失。由于CP长度直接与信道的最大时延扩展τmax 有关，通常OFDM符号长度NTs>> τmax，即子载波数N>>τmaxB。
GI
Data
GI
Data
Delayed path
GI(续)
由于多径传播的影响，子载波间不再保持正交，从而产生ICI, 因为FFT积 分区间内，延迟的SC2不具有整数倍的周期
Subcarrier1
ICI of SC2 on SC1
Delayed Subcarrier2
Guard Interval
FFT Integral Time
• W1=60*250kHz=15MHz (<18MHz)
– QPSK with R=3/4 CC: n*2*R=120, n=80 – W2=80*250kHz=20MHz (>18MHz)
Signal Bandwidth
• Data bits in each OFDM symbol: 25Mbit / s 100bit
基于导频的光OFDM系统信道估计
基于导频的光OFDM系统信道估计张智强;邱绍峰【摘要】信道估计是光正交频分复用(OOFDM)系统关键技术之一,为了克服光纤色散和模式的传输时延所产生的载波问干扰(ICl),设计了一种基于导频的信道估计器,通过分析最小二乘(LS)和线性最小均方误差(LMMSE)算法估计原理,仿真实验比较两种算法的误比特率和均方误差性能,实验结果表明,LS与LMMSE在OOFDM系统中都有较好的作用,但LMMSE算法性能要优于LS算法.【期刊名称】《通信技术》【年(卷),期】2011(044)001【总页数】3页(P32-33,36)【关键词】光正交频分复用;信道估计;最小二乘;线性最小均方误差【作者】张智强;邱绍峰【作者单位】重庆邮电大学,通信与信息工程学院,重庆,400066;重庆邮电大学,通信与信息工程学院,重庆,400066【正文语种】中文【中图分类】TN929.110 引言随着以太网数据量的日益增长，为了满足各种业务的需求，就需要不断地扩大系统容量和传输速率，而光纤通信作为以太网的主要传输方式，也受到越来越多的关注。
OFDM技术由于其抗多径干扰能力强和频带利用率高等优点，被广泛的应用于各种通信系统中。
人们提出可以把OFDM技术应用于光通信领域，于是产生一种新型的光通信技术，即光正交频分复用技术。
虽然该方法能有效提高系统效率，抵抗光纤链路的模式色散，但是对于模式时延和相位噪声非常敏感，因此需要采用信道估计技术[1]。
信道估计的任务就是根据接收到的幅度和相位上产生了畸变并叠加了噪声的接收序列，辨识信道时域或频域的传输特性。
1 OOFDM系统模型图 1描述了 OOFDM系统的结构[2]。
高速的二进制数据流经过调制映射后，再串/并转化为多路低速数据流，在每一路数据中插入用于估计信道特性的导频信息，插入导频后的信号经过快速傅里叶逆变换，加循环前缀(CP)，并/串变换，数模转换后，由马赫-曾德尔调制器(MZM)将电信号转化为光信号，耦合入光纤传输[3]。
基于梳状导频的ofdm信道估计算法
基于梳状导频的ofdm信道估计算法基于梳状导频的OFDM信道估计算法随着无线通信技术的快速发展，正交频分复用（OFDM）作为一种高效的调制技术，在现代通信系统中得到了广泛应用。
OFDM技术通过将信号分成多个窄带子载波来传输数据，有效地抵抗了多径衰落和频率选择性衰落所带来的干扰。
然而，OFDM系统中的信道估计是至关重要的，因为它直接影响到信号的接收质量和系统性能。
梳状导频是一种常用的OFDM信道估计方法。
它通过在OFDM符号中插入一组已知的导频信号，以提供接收端用于估计信道的参考。
梳状导频的主要思想是在频率上均匀地插入导频信号，以覆盖整个信道带宽，并在时域上以固定的间隔插入导频信号。
接收端通过接收到的导频信号与已知的导频信号进行比较，从而估计出信道的频率响应。
在梳状导频的OFDM信道估计算法中，首先发送端在OFDM符号中插入一组已知的导频序列。
这组导频序列通常是在频域上均匀分布的，以覆盖整个信道带宽。
接收端接收到OFDM符号后，对导频序列进行采样，并与已知的导频序列进行相关运算，得到信道估计值。
最常用的相关运算方法是线性插值法和最小二乘法。
在线性插值法中，接收端根据已知的导频序列和接收到的导频序列之间的差异，通过线性插值的方式进行信道估计。
线性插值法的优点是计算简单，但存在插值误差的问题。
最小二乘法是另一种常用的梳状导频的OFDM信道估计算法。
在最小二乘法中，接收端将接收到的导频序列与已知的导频序列之间的差异最小化，从而得到信道估计值。
最小二乘法能够更准确地估计信道，但计算复杂度较高。
除了上述方法外，还有一些其他的梳状导频的OFDM信道估计算法，如基于贝叶斯估计的方法和基于半盲估计的方法。
这些方法在信道估计的准确性和计算复杂度方面有所不同，可以根据具体的应用场景选择合适的算法。
基于梳状导频的OFDM信道估计算法是一种常用的信道估计方法。
通过在OFDM符号中插入已知的导频序列，并利用接收到的导频序列与已知序列之间的差异，可以估计出信道的频率响应。
基于导频的OFDM系统信道估计插值算法
限 的 ， ｈ（ｎ）是 有 限 冲 击 响 应 ， 设 其 非 零 值 长 度 为 Ｌ。 可 以 取
系统中的子载波总数 Ｎ 为 Ｌ 的 Ｍ 倍， 为简化分析， 推导中
本 刊 邮 箱 ：ｅ ｔａ ＠ｎｃｓ ｅ ． ｃｏｍ ． ｃｎ
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通信技术
没有考虑噪声的影响。信道冲击响应函数有：
ｈ（ｎ）＝０ 对 于 ｎ≥Ｌ
ｎｉｑｕｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｐｉｌｏｔ ａｒｒａｎｇｅｍｅｎｔ ｉｎ ＯＦＤＭ ｓｙｓｔｅｍｓ．ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｂｒｏａｄｃａｓｔｉｎｇ， ２００２；４８（９）２２３～２２９ ２ Ｈｓｉｅｈ Ｍ Ｈ， Ｗｅｉ Ｃ Ｈ． Ｃｈａｎｎｅｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＯＦＤＭ ｓｙｓｔｅｍｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｃｏｍｂ－ ｔｙｐｅ ｐｉｌｏｔ ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ ｉｎ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｅｌｅｃｔｉｖｅ ｆａｄｉｎｇ ｃｈａｎｎｅｌｓ． ＩＥＥＥ Ｔｒａｏｎｓ ｏｎ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｅｌｅｔｒｏｎｉｃ， １９９８ ； ４４ （１ ）： ２１７ ～２２５ ３ Ｔａｎｇ Ｈ， Ｌａｕ Ｋ Ｙ， Ｂｒｏｄｅｒｓｅｎ Ｒ Ｗ． Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ－ ｂａｓｅｄ ｍａｘｉｍｕｍ ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ ｃｈａｎｎｅｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｕｓｉｎｇ ＯＦＤＭ ｐｉｌｏｔ ｓｙｍｂｏｌｓ． ＩＥＥＥ Ｇｌｏｂａｌ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ，２００２； （２ ）： １８６０ ～１８６４ ４ Ｓｈｉｎｓｕｋｅ Ｔａｋａｏｋａ， Ｆｕｍｉｙｕｋｉ Ａｄａｃｈｉ． Ｐｉｌｏｔ－ ａｓｓｉｓｔｅｄ ａｄａｐｔｉｖｅ ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ ｃｈａｎｎｅｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｆｏｒ ＯＦＤＭ ｓｉｇｎａｌ ｒｅｃｅｐｔｉｏｎ． ＩＥＥＥ ０－ ７８０３－ ８２５５－ ２， ２００４：１７７７～１７８１ ５ ３ＧＰＰ ＴＲ ２５．９９６ Ｖ６．１．０ （２００３－ ０９）
OFDM系统中基于导频.ppt
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信道模型
我们考虑的多径衰落模型可用下面的公式描述：
h(t ) h j (t ) (t j (t ))
j 1 Lp
在这里，我们可以认为在一个OFDM符号时间间 隔TS内 h j (t ) 和 j (t ) 是常数。如果选择的循环前缀 的长度大于最大多径时延，并且系统已获得了良 好的同步，那么我们可以认为在相邻OFDM符号 之间不存在ISI，那在此时OFDM系统可以等效为 N路并行传输系统，如图2所示。
可由LS算法得到导频处的信道估计为 H e (k ) 而在其它数据频点处的信道响应则可以通过内插 的方法得到，这些不同的内插方法可能有：线性 内插法、二次内插法、时域内插法、低通FIR滤波 等方法。
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信道估计中的内插方法
其中最简单的线性内插法，在数据载波k处的信 道估计可由下式得到：
rf
1
max f
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导频的放置
如果我们仅在时域或频域进行插值，这时就可 以只进行一维的插值运算。这时我们可以在特定 间隔的OFDM符号的所有子载波上放置导频，这 如图4所示，称为块状的导频放置。也可以在所有 的OFDM符号中特定的子载波位置放置导频，如 图5所示，称为梳状导频放置。第一种块状导频插 入方法适合于信道慢变的情况，即可以认为在一 个块的时间间隔内信道是恒定的，例如在一些 WLAN的标准中即采用这种方式。第二种梳状导 频放置方法既需要估计导频处的信道响应又要使 用内插方法计算出其余频点处的信道响应。
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谢谢！
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Ymn H mn X mn Nmn
这里的 N mn是时域高斯白噪声经过FFT变换的结果。 在接收端，接收数据中的导频信息被送入信 道估计模块，得到所有频点的信道估计 {H e (k )} 之后，就可以得到估计的发送数据符号：
OFDM基本原理详细全面ppt课件
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• 有限个子载波的情况 N-1 bk,i=1/N al, i exp (j2lk/N) l 0
ak,i表示第i个符号周期的第l个子载波上的原始符号，bk,i表示ak,i经过IFFT输出
yk,i=exp(jθ o)bk,iexp(j2πΔfTk/N)
表示接受端FFT之前的输入，其中θ o表示接受端振荡器的相位与射频载波相位的差
频偏Δf对系统的影响
• OFDM系统中对同步的要求很高，对于要求子载波保持 严格同步的正交频分复用系统来说，载波的频分偏移所 带来的影响会更加严重，因此对频率偏差敏感是OFDM 系统的主要缺点之一
• 载波同步是指接收端的振荡频率要与发送载波同频同相
• 如果频率偏差是子载波间隔的n(n是整数)倍，虽然子载波
0100 1001 1100
01 1…
串
D0
列
10 1…
資
串列
料 輸 入
轉 並列
00 0… 01 0…
訊號 映射
D1 D2
D3
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星座图
• I-Q diagram的前身是 Polar diagram
• 必要性：若要设计一个接 收线路侦测相位微小的变 化，复杂度会很高，而相 差90度的两个正弦波由于 互相正交而很容易被分离 出來。
根据对导频的观察推测信号受到通道的干扰來还原初始信号频偏频偏ff对系统的影响对系统的影响ofdmofdm系统中对同步的要求很高对于要求子载波保持系统中对同步的要求很高对于要求子载波保持严格同步的正交频分复用系统来说载波的频分偏移所严格同步的正交频分复用系统来说载波的频分偏移所带来的影响会更加严重因此对频率偏差敏感是带来的影响会更加严重因此对频率偏差敏感是ofdmofdm系统的主要缺点之一系统的主要缺点之一载波同步是指接收端的振荡频率要与发送载波同频同相载波同步是指接收端的振荡频率要与发送载波同频同相如果频率偏差是子载波间隔的如果频率偏差是子载波间隔的nnnn是整数是整数倍虽然子载倍虽然子载波之间仍然能够保持正交但是频率采样值偏移了波之间仍然能够保持正交但是频率采样值偏移了nn个子个子载波的位置载波的位置造成映射在造成映射在ofdmofdm频谱内的数据符号的误频谱内的数据符号的误码率是码率是0505如果载波偏差不是载波间隔的整数倍则在子载波之间如果载波偏差不是载波间隔的整数倍则在子载波之间就会存在能量的泄露导致子载波之间的正交性遭就会存在能量的泄露导致子载波之间的正交性遭到破坏从而在子载波之间引入干扰使得系统的误码到破坏从而在子载波之间引入干扰使得系统的误码率性能恶化率性能恶化有限个子载波的情况有限个子载波的情况bb表示第表示第ii个符号周期的第个符号周期的第ll个子载波上的原始符号个子载波上的原始符号bb表示表示aa经过经过ifftifft输出输出yyexpjexpjooexpj2ftknexpj2ftkn表示接受端表示接受端fftfft之前的输入其中之前的输入其中oo表示接受端振荡器的相位与射频载波相位的差表示接受端振荡器的相位与射频载波相位的差zz1nexpj1nexpjoo带入上面值以后带入上面值以后把后面的部分用把后面的部分用ccllmm代替定义为对应代替定义为对应nn个输入数据符号对输出数据符号所作出的贡献个输入数据符号对输出数据符号所作出的贡献而这种贡献往往取决于频率归一化偏差而这种贡献往往取决于频率归一化偏差ftft和子载波距离和子载波距离lknj2expsinftftdtj2expj2exp相关方法分析相关方法分析iciici是发射前是发射前ifftifft乘以的子载波频率乘以的子载波频率是接受以后是接受以后fftfft乘以的子载波频率乘以的子载波频率ff是它们的差是它们的差同样我们用一个系数来定
OFDM中基于导频的DFT的信道估计算法改进的研究
OFDM中基于导频的DFT的信道估计算法改进的研究OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)是一种常用于高速数据传输的调制技术。
在OFDM系统中，信道估计是非常重要的一个环节，因为准确的信道估计可以有效地提高系统性能，提高数据传输的可靠性和数据速率。
OFDM系统中的信道估计通常采用基于导频的DFT (Discrete Fourier Transform)算法。
这种算法通过在发送端插入一些已知的导频符号，然后在接收端通过接收到的导频符号来估计信道频率响应。
但是，基于导频的DFT算法在信道变化快速的情况下会受到很大的影响。
因此，为了提高信道估计的准确性和鲁棒性，有必要对基于导频的DFT算法进行改进的研究。
一种改进的方法是使用多径补偿技术。
传统的基于导频的DFT算法假设信道是单径的，并且只估计信道的平均响应。
然而，在现实的无线环境中，多径效应是不可避免的，信道往往包含多条路径，导致接收到的信号是多径效应的叠加。
因此，引入多径补偿技术可以有效地提高信道估计的精确性。
这种技术可以通过使用信道估计算法对每个路径进行单独估计，然后将它们组合起来得到最终的信道估计结果。
另一种改进的方法是使用非线性信道估计算法。
传统的基于导频的DFT算法是线性的，即假设信道是时不变的，并通过DFT算法来估计信道的线性响应。
但是，在一些情况下，信道是非线性的，例如，当信号经过高速移动的移动通信信道时，多普勒频移会导致信道非线性。
因此，使用非线性信道估计算法可以更好地适应非线性信道环境。
一种常用的非线性信道估计算法是基于神经网络的信道估计算法，它可以通过训练神经网络来估计信道的非线性响应。
此外，还可以使用时间和频率窗口技术来改进基于导频的DFT算法。
传统的基于导频的DFT算法假设信道响应在整个频率范围内是平稳的，但实际上，信道响应可能在一些频率范围内不稳定。
使用时间和频率窗口技术可以将时间和频率上不稳定的信道响应限制在一个小的窗口内，从而减小估计误差。
基于导频的ofdm系统信道估计算法的研究
基于导频的ofdm系统信道估计算法的研究随着现代通信技术的快速发展，OFDM技术被广泛应用于无线通信、数字电视等领域。
OFDM技术具有高速数据传输、抗多径衰落等优点，但是在实际应用中，信道估计是OFDM系统中的一个重要问题。
本文主要研究基于导频的OFDM系统信道估计算法，对其进行深入探讨和研究。
第一章 OFDM技术及信道估计概述1.1 OFDM技术概述OFDM技术是一种多载波调制技术，通过将一个高速数据流分成多个低速数据流，将每个低速数据流调制到不同的子载波上，从而实现高速数据传输。
OFDM技术具有高速数据传输、抗多径衰落等优点，已经成为现代通信技术中不可或缺的一部分。
1.2 OFDM系统信道估计概述OFDM系统中，由于子载波之间存在相互干扰，导致信道估计变得非常重要。
信道估计是指通过已知的导频信号，估计未知的数据信道，从而实现数据的准确传输。
OFDM系统中主要采用基于导频的信道估计方法，即通过已知的导频信号来估计未知的数据信道。
第二章基于导频的OFDM系统信道估计算法2.1 常用的导频信号OFDM系统中，导频信号是用来估计信道的重要信号。
常用的导频信号有零均值的QPSK、16QAM、64QAM等。
这些导频信号可以通过已知的导频信号来估计未知的数据信道。
2.2 基于最小二乘法的信道估计算法最小二乘法是一种常用的信道估计算法，其基本思想是通过已知的导频信号和接收到的信号之间的误差最小来估计信道。
最小二乘法的优点是简单易用，但是对于信噪比较低的情况下，误差会比较大。
2.3 基于线性插值法的信道估计算法线性插值法是一种基于插值的信道估计算法，其基本思想是通过已知的导频信号和接收到的信号之间的线性插值来估计信道。
线性插值法的优点是具有较高的精度，但是计算量比较大。
2.4 基于最大似然法的信道估计算法最大似然法是一种常用的信道估计算法，其基本思想是通过已知的导频信号和接收到的信号之间的最大似然估计来估计信道。
基于导频的OFDM信道估计
( n)
n =1
N
信道估计的实现
仿真结果
信道估计的实现
仿真结果
信道估计的实现
仿真结果
信道估计的实现
仿真结果
谢 谢！
主要内容
OFDM发展史及基本原理 信道估计的基本方法 基于导频的OFDM信道估计方法 发送端导频的选择与插入 接收端导频位置信道信息获取的方式 通过导频位置获取的信道信息恢复出所有时 刻信道的信息
信道估计的实现
基于导频的OFDM信道估计方法
研究任务
如何最有效地从导频位置恢复出导频时刻的信道信息 ~ 接收端根据接收到的导频位置的信号估计信道传输参数H
信道估计的实现
最大似然估计
使P( Z ; h) = 1 exp[ 1
H ( Z Bh ) ( Z Bh )]极大 2
w
Np
2N p
即求S = (Z Bh ) H (Z Bh )的极小值
可以得到h的最大似然估计
H 1 H ˆ hMLE = ( B B) B Z
ˆ ˆ h H MLE
P = [ P(i0 ), P(i1 ),...P(iN p 1 )]
来表示DFT导频位置的输出值，
P = ABh w
(1)
信道估计的实现
P = ABh w (1)
其中：A为对角阵，A = diag{a0 , a1, ...aN p 1} B为N p L的DFT矩阵,
[ B]n ,k = e j 2kin / N ;0 n N p 1,0 k L 1 n, k表示B矩阵的行和列, N, L表示一个OFDM帧的子载波数和OFDM符号个数
估计准则
最小均方误差（MMSE） 最大似然估计（MLE） 最小平方（LS）
信道估计PPT课件
最小二乘LS
基于最小二乘的信道估计
最小均方误差LMMSE 基于训练序列的信道估计
按照有无训练序列
基于相关的信道估计
导频辅助信道估计
数据辅助信道估计
盲信道估计
基于判决反馈的信道估计
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无训练序列：差分检测（1）
• 使用条件：当符号间相位变化很小 • 实现简单
基于迭代的信道估计（利用解码或均衡器提供的 附加信息）
插值、滤波与预测
跟踪性能的改进
开环和闭环(迭代) 估计信道变化速率 维纳滤波和卡尔曼滤波
其它改进
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车速估计（1）
基于多普勒频移 的速度测量方法
基于电平交叉
基于方差
包络 检测
幅度 检测
高阶 检测
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时间相关性
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2GHz，100km/h，3径信道下 AD量化比特数对性能的影响
100 AD=10 AD=8 AD=6 AD=4
10-1
FER
10-2
10-3
-3
-2
-1
0
1
2
3
4
5
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第I2o0r/页Ioc/(共dB3)9页
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2GHz，100km/h，3径下 采样率对性能的影响
rdata(t)
接收信号解复用后 rchannel (t)=c(t) h(t)
经过匹配滤波器q(t)=c*(T-t)后的信号， z(t)=q(t) rchannel (t)=c*(T-t) c(t) h(t)