论文部分内容阅读
在无线通信系统中,通信系统的性能很大程度上取决于信道估计的精度,只有获得准确的信道状态信息,才能够在接收端正确地解调出发送信号。随着无线通信技术的发展,频率资源变得越来越紧张,为了提高频谱效率和传输速率,长期演进增强(LTE-A,LTE-Advanced)系统采用同频组网的方式,这使得小区边缘用户受到很强的同频干扰,严重影响信道估计的性能。针对多小区干扰环境,需要对传统的信道估计算法进行改进,以降低同频干扰带来的影响。因此,研究LTE-A系统中小区间干扰环境下的信道估计算法具有重要的现实意义。在研究信道估计算法之前,本文首先介绍了无线通信的发展历程、LTE-A系统及其关键技术,研究了无线信道的衰落特性以及LTE-A系统中常用的信道模型。之后对单小区场景下的信道估计算法进行分析,包括最小二乘(Least Squares,LS)信道估计算法、常值复制算法、线性插值算法、基于DFT的插值算法和线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Squared Error,LMMSE)插值算法。传统的LMMSE插值算法假设终端已知信道功率时延分布(Power Delay Profile,PDP),与实际情况不符,在此背景下,本文提出一种改进的基于PDP估计的LMMSE插值算法,该算法对PDP进行估计,在保证性能随之较小的情况下更符合实际应用。在小区间干扰环境下,传统的LS算法将干扰信号当作加性高斯白噪声处理,导致信道估计误差较大。考虑到小区间同频干扰,本文提出一种改进的联合最小二乘信道估计(Joint Least Squares Channel Estimation,JLSCE)算法,该算法联合服务小区和干扰小区的参考信号对信道进行估计,可以有效降低小区间同频干扰带来的影响,得到较准确的信道估计值。为了进一步提高信道估计的精度,本文提出一种改进的基于排序干扰消除的干扰抑制合并算法,并将此干扰抑制合并算法与信道估计技术结合起来,提出一种基于干扰抑制合并的迭代信道估计算法,该算法利用干扰抑制合并和符号重构的性能增益,对信道初始估计值进行更新,得到更准确的信道估计值。最后,通过搭建LTE-A仿真链路,对所提算法进行仿真验证,并得出结论。