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1、南开大学南开大学-通信与信息系通信与信息系统统-硕士答辩硕士答辩答答辩内容内容结构：构：1.无线通信系统信道估计简介2.基于压缩感知的超宽带信道估计方法研究3.GSM/EDGE系统信道估计方法研究4.CDMA2000 1X/EVDO系统信道估计方法研究5.总结与展望2（1）无线信道简介：衰减 信道特性 多径效应 多普勒频移 信道模型：高斯信道，瑞利/莱斯信道 信道估计：将信道状态信息较好地估计出来1.无线通信系统信道估计简介无线通信系统信道估计简介（2）信道估计介绍：最小二乘法（LS）最小均方误差法（MMSE）基于变换域的DFT算法 常用的信道估计算法信道估计分类非盲信道估计盲信道估计使用训练
2、序列使用导频数据3导频信息的插入方式块状导频梳状导频矩形导频频域上连续，时域上不连续；一整个OFDM符号的所有子载波都用作导频数据适用于时间上变化较慢的信道。时域上连续分布，频域上离散；对信道特性做动态估计，适用于快衰落信道；节省了导频资源，但对信道时间变化和多径时延扩展都比较敏感，需用较为复杂的插值滤波算法进行补偿。4LS信道估计方法：最小二乘法的准则是要使代价函数P最小：MMSE信道估计方法：最小均方误差法的准则是使代价函数Q最小：基于变换域的DFT算法：52.基于压缩感知的超宽带信道估计方法研究基于压缩感知的超宽带信道估计方法研究 压缩感知理论：主要思想：如果信号具有稀疏特性，就可以用远
3、低于奈奎斯采样定理的速率对信号进行采样观测。得到的观测值实际上是原始信息从一个相对较高的维度到一个低维度的投影，而且要比传统采样的值要少很多，但是这些值很好地包含了原来信号的主要信息。在接收端对观测值通过重构算法能够准确地恢复出原始信号，达到和奈奎斯特采样定理相同的效果。主要研究的问题信号的稀疏表示观测矩阵的设计信号的重构算法6（1）信号的稀疏表示 信号稀疏性：通过某些变换域将信号投影变换，使信号表现出稀疏特性。X是长度为N的一个离散时间信号。X在时域的元素为 。域的一组标准正交基为 ，则信号X由标准正交基线性表示为：可见列向量X和S是同一个信号在不同变换域中的等价表示。如果信号X在某个变换基
4、 上仅有 个非零系数 ，那么信号X就是K-稀疏的，且称 为信号X的稀疏基。（2）观测矩阵的设计通过一个线性观测过程将稀疏信号X投影到一组与稀疏基 不相关的观测基 上，可以用一个 的矩阵 表示线性观测过程，得到的M个观测值为Y：其中 叫做传感矩阵。7观测矩阵 设计中需满足的条件：满足RIP准则：RIP准则的等价条件是观测矩阵 与稀疏基 不相关，所以常用的方法是首先固定稀疏基 ，然后再设计满足条件的观测矩阵 。常用的观测矩阵主要有高斯随机观测矩阵、伯努利观测矩阵、傅里叶随机观测矩阵和非相关观测矩阵等。（3）信号的重构算法求欠定方程 求最小范数问题 凸优化问题贪婪追踪算法 正交匹配追踪（OMP）算法
5、凸松弛法 基追踪（BP）算法组合算法 链式追踪（CP）算法8 超宽带信道估计:（1）传统超宽带信道估计方法（LS算法）：超宽带系统的发送端在每个帧中插入了6个训练序列用作信道估计。（2）压缩感知在超宽带中的应用：其中：若有一M维观测矩阵 将A从N 维降到M维，其中MN 如果 满足约束等距准侧（RIP)，且h是稀疏的，那么就能用压缩感知来重构h。矩阵A 是一种托普利兹矩阵，从托普利兹矩阵中等间隔的选取若干行所组成的新的矩阵称为准拓普利兹矩阵。形式如下，左边为托普利兹矩阵，右边为准拓普利兹矩阵。9 文献指出，如果拓普利兹矩阵中的元素服从均值为0的正态分布，则由此拓普利兹矩阵构造的准拓普利兹矩阵也可
6、以用于压缩感知。误码率曲线图重构信道和原始信道的对比图Y为 Nx1的训练序列，从中选取M行构成观测矩阵。（3）改进的压缩感知超宽带信道估计方法：重构信道和原始信道的对比图误码率曲线图选取不同观测值对应的误码率曲线图11（4）两种方法对比：为了衡量重构 H1 与原始 H的差别，采用归一化均方误差（MSE）进行比较,频域OMP与LS算法MSE对比图频域OMP与LS算法BER对比图123.GSM/EDGE系统信道估计方法研系统信道估计方法研究究 该项目是对接收到的基站GSM/EDGE信号进行处理，包括基带处理、频偏估计、信道估计等，按照要求解码出基站识别码、信号的突发脉冲序列类型、EVM等信息并画出
7、星座图。GSM/EDGE帧结构:三种常用突发脉冲序列：13 FB序列中的数据为全零，经过差分GMSK调制之后，基带波形为与载频有固定偏移的纯正弦波，从频域上来看，它的频谱具有尖峰特性，利用这一特点查找FB序列，完成频率同步。FB后面的第8个时隙就是SB所在的位置。利用相关算法确定SB的位置，完成定时同步。同步后，利用已知的FB序列进行频偏估计和补偿。系统设计方案:14GSM信道估计:利用NB序列当中的26bit训练序列估计信道的冲击响应:将本地序列与接收信息序列进行滑动相关，得到相关图。从顶点左右各取合适的值组成信道参数W。之后对信号进行均衡。15EDGE信道估计:在一个TDMA帧中，EDGE
8、信息只在1-7时隙上出现，并且使用NB序列。下图为其结构图。加旋是避免信号功率发生突变，减小了对发射机硬件的要求。经过高斯滤波器减小输出信号频谱的旁瓣。成型滤波器的加入引入了码间串扰，因此要先解成型滤波器，再解旋，之后进行信道估计。解成型滤波之后对信号进行解旋，之后用LMS算法进行信道估计。16 本章内容基于项目符合CDMA2000 1X/EVDO规范的基站测试仪信号处理算法，该项目是对接收到的基站信号进行处理，包括基带处理、基带滤波器设计、定时误差恢复、频偏估计、信道估计等，按照要求得到信号的导频信道、同步信道、EVM、复合EVM等信息。4.CDMA2000 1X EVDO系系统信道估信道估
9、计方法方法研究研究系统设计方案:17CDMA2000 1X信道估计方法:CDMA2000 1X利用导频信道的信息进行信道估计，导频发送的全0比特，经过双极性映射为+1。接收到的导频信息与发送导频信息进行相关运算求出信道的冲击响应。对信号进行均衡:同步：利用PN序列与接收数据进行滑动相关，找到峰值；频偏估计和补偿:找到起始点后，对数据进行解扰解扩，得到导频信息，利用 导频信息对信号进行频偏估计和补偿。18EVDO物理层：EVDO的每帧由16个时隙组成，每个时隙程度为2048码片，每个时隙由两个半时隙构成，每个半时隙1024码片。EVDO系统带宽1.25MHz，码片速率1.2288Mcps，每个码
10、片持续时间为0.814us。19EVDO信道估计方法:EVDO系统采用时分方式，使得导频和信号分隔开来，相互之间不存在干扰。为了提高估计的准确度，采用将多时隙导频信息加权平均的方法（1）首先，利用第n段导频的信息粗略的估计信道，得到估计值;（2）对2K+1个时隙的信道估计值进行加权平均处理：（3）对该时隙内的信号进行均衡：205.总结与展望与展望总结：（1）分析了常用的信道估计方法（LS、MMSE和DFT）；（2）介绍了压缩感知的原理，介绍了时域上使用压缩感知进行超宽带信道估计的方法，提出了在频域上使用压缩感知的方法。分别在MATLAB 的simulink平台上进行了实现。（3）分别介绍了GSM/EDGE系统、CDMA2000 1X/EVDO的物理层结构和基本原理，提出了该系统的解决方案，对系统的同步方法、频偏估计方法进行了介绍，重点对信道估计的算法进行了介绍，并进行了MATLAB实现。展望：（1）进一步研究CS信道估计在对UWB信道的CM2CM4模型下的性能仿真，寻找 更适合的导频和算法方式；（2）在CDMA2000 1X系统的同步方案寻找更加快捷的FFT算法并没有展开研究；EVDO系统的同步方案比较复杂，可以进一步精简算法。（3）将压缩感知理论思想应用到无线通信其它技术领域中。21谢谢大家！大家！22结束结束