一种基于DFT平滑滤波的信道估计方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于DFT平滑滤波的信道估计方法及装置，本方案预先设定了在不同导频信号类型下的不同的傅里叶转换规则，因此在对信道频域传输函数转换成信道时域响应，以及信道时域响应转换成信道频域传输函数时，便可根据该傅里叶转换规则进行转换，使本方案可应对不同类型的导频信号，具有普适性；并且在将信道频域传输函数转换成信道时域响应后进行滤波处理，可减少噪音的影响，提高信道估计及数据解调的精确度。

权利要求

1.一种基于DFT平滑滤波的信道估计方法，其特征在于，包括：根据导频信号，计算初始信道频域传输函数；

根据所述导频信号的类型及傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数处理后，得到与所述初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应；其中，不同类型的导频信号所对应的转换规则不同；

对所述初始信道时域响应进行滤波处理，得到目标信道时域响应；

按照所述傅里叶转换规则，将所述目标信道时域响应转换为目标信道频域传输函数，根据信道估计得到的所述目标信道频域传输函数对接收的数据进行解调，还原发送端发送的原始数据；

其中，所述根据所述导频信号的类型及傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数处理后，得到与所述初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应，包括：若导频信号的类型为梳状导频类型，则在所述初始信道频域传输函数的基础上，利用将虚拟子载波位置的频率估计值置为零的加窗方式，构建包含虚拟子载波的信道频域传输函数；

按照第二傅里叶转换规则，对所述包含虚拟子载波的信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应；

其中，所述第二傅里叶转换规则为：

其中，FK为从N点的傅立叶变换矩阵FN中以q为间隔抽出的K点的傅立叶变换矩阵，q为相邻导频子载波之间插入的数据子载波的数目，K＝N/(q+1)； 为信道时域响应的信道时域估计值； 为信道频域传输函数导频处的信道频域估计值的抽取值；

其中，所述根据所述导频信号的类型及傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数处理后，得到与所述初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应，包括：若导频信号的类型为块状导频类型，则在所述初始信道频域传输函数的基础上，利用将虚拟子载波位置的频率估计值置为零的加窗方式，构建包含虚拟子载波的信道频域传输函数；

按照第一傅里叶转换规则，对所述包含虚拟子载波的信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应；

所述第一傅里叶转换规则为：hf＝FNht；

其中，hf为信道频域传输函数的信道频域估计值，ht为信道时域响应的信道时域估计值，FN为N点的傅立叶变换矩阵，N为子载波总数目。

2.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述对所述初始信道时域响应进行滤波处理，得到目标信道时域响应，包括：将初始信道时域响应中前P个采样点的信道时域响应作为所述目标信道时域响应；其中，与所述P个采样点对应的持续时间为信号保护间隔。

3.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述对所述初始信道时域响应进行滤波处理，得到目标信道时域响应，包括：将初始信道时域响应中功率大于功率门限值的信道时域响应作为所述目标信道时域响应。

4.一种基于DFT平滑滤波的信道估计装置，其特征在于，包括：初始信道频域传输函数确定模块，用于根据导频信号，计算初始信道频域传输函数；

第一转换模块，用于根据所述导频信号的类型及傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数处理后，得到与所述初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应；其中，不同类型的导频信号所对应的转换规则不同；

滤波模块，用于对所述初始信道时域响应进行滤波处理，得到目标信道时域响应；

第二转换模块，用于按照所述傅里叶转换规则，将所述目标信道时域响应转换为目标信道频域传输函数，根据信道估计得到的所述目标信道频域传输函数对接收的数据进行解调，还原发送端发送的原始数据；

其中，所述第一转换模块包括：第二转换单元，用于在导频信号的类型为梳状导频类型时，则按照第二傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应；

所述第二转换单元，具体用于在所述初始信道频域传输函数的基础上，利用将虚拟子载波位置的频率估计值置为零的加窗方式，构建包含虚拟子载波的信道频域传输函数；

按照第二傅里叶转换规则，对所述包含虚拟子载波的信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应；

所述第二傅里叶转换规则为：

其中，FK为从N点的傅立叶变换矩阵FN中以q为间隔抽出的K点的傅立叶变换矩阵，q为相邻导频子载波之间插入的数据子载波的数目，K＝N/(q+1)； 为信道时域响应的信道时域估计值； 为信道频域传输函数的信道频域估计值的抽取值；

其中，第一转换模块包括：第一转换单元，用于在导频信号的类型为块状导频类型时，在所述初始信道频域传输函数的基础上，利用将虚拟子载波位置的频率估计值置为零的加窗方式，构建包含虚拟子载波的信道频域传输函数；按照第一傅里叶转换规则，对所述包含虚拟子载波的信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应；

f t

所述第一傅里叶转换规则为：h＝FNh；

其中，hf为信道频域传输函数的信道频域估计值，ht为信道时域响应的信道时域估计值，FN为N点的傅立叶变换矩阵，N为子载波总数目。

说明书

一种基于DFT平滑滤波的信道估计方法及装置

技术领域

[0001] 本发明涉及移动通信系统技术领域，更具体地说，涉及一种基于DFT平滑滤波的信道估计方法及装置。

背景技术

[0002] 在高速率信息传输系统中，常用的多载波传输技术包括OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用技术)和MIMO(Multiple-Input Multiple-Output，多输入多输出技术)-OFDM。参见图1，为现有技术中的OFDM系统模型示意图，参见图2，为现有技术中的MIMO-OFDM传输系统的结构框图；以图1为例，通过OFDM系统发送及接收数据的过程包括：发送数据经过信道编码，QAM(Quadrature  Amplitude Modulation，正交振幅调制)映射，IFFT(Inverse Fast Fourier Transform，离散傅立叶反变换的快速算法)和加CP(Cyclic Prefix，循环前缀)等处理后得到OFDM信号，再经过无线信道传输。接收端先要对接收信号进行同步处理，估计并补偿符号定时和载波频率偏差，在此基础上，通过信道估计与均衡消除传输过程中无线信道对信号的畸变与失真，才能保证后续QAM解映射，信道解码等处理正确进行。

[0003] 目前，针对OFDM和MIMO-OFDM系统的信道估计方法很多，大体可以分为基于导频估计和盲估计两类，本方案重点考虑利用导频来实现信道估计的情形；信道估计方法主要有LS(Least—Square，最小二乘信道估计)、MMSE(minimum mean square error，最小均方误差估计)等方法，其中MMSE估计方法需要提前知道信道的相关矩阵和噪声方差，且在计算过程中需要进行矩阵分解等运算，而事实上信道的相关矩阵很难获得，且矩阵分解的运算量比较大，因此，在实际系统中往往采用LS方法。LS信道估计方法就是从最小平方意义上得到信道估计的方法，其基本表达式为：

[0004]

[0005] 其中， 为信道频域传输函数，X为发送端的频域导频信号，Y为接收端的频域导频信息，具体来说：X＝diag{X(0),X(1),…,X(N-1)}，Y＝[Y(0),Y(1),…,Y(N-1)]T，diag(.)表示对角矩阵函数。

[0006] 然而，LS信道估计方法其性能易受噪声影响，特别是在低信噪比条件下，其估计性能受到严重限制。为了解决经典LS信道估计算法估计精度易受噪声影响的问题，目前有人提出采用DFT对LS算法估计的信道频域响应进行平滑滤波来减少噪声的影响，提高LS算法在低信噪比条件下的信道估计精度，但是经典的采用DFT进行平滑滤波的信道估计方法重点针对块状导频，未考虑梳状导频，且较少考虑虚拟子载波的影响。

[0007] 因此，如何针对不同情况对信道频域响应进行平滑滤波，从而减少噪声的影响，提高信道估计以及数据解调的精确度，是本领域技术人员需要解决的问题。

发明内容

[0008] 本发明的目的在于提供一种基于DFT平滑滤波的信道估计方法及装置，以实现在不同情况下对信道频域响应进行平滑滤波，从而减少噪声的影响，提高信道估计以及数据解调的精确度。

[0009] 为实现上述目的，本发明实施例提供了如下技术方案：

[0010] 一种基于DFT平滑滤波的信道估计方法，包括：

[0011] 根据导频信号，计算初始信道频域传输函数；

[0012] 根据所述导频信号的类型及傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数处理后，得到与所述初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应；其中，不同类型的导频信号所对应的转换规则不同；

[0013] 对所述初始信道时域响应进行滤波处理，得到目标信道时域响应；

[0014] 按照所述傅里叶转换规则，将所述目标信道时域响应转换为目标信道频域传输函数，根据信道估计得到的所述目标信道频域传输函数对接收的数据进行解调，还原发送端发送的原始数据。

[0015] 其中，所述根据所述导频信号的类型及傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数处理后，得到与所述初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应，包括：

[0016] 若导频信号的类型为块状导频类型，则在所述初始信道频域传输函数的基础上，利用将虚拟子载波位置的频率估计值置为零的加窗方式，构建包含虚拟子载波的信道频域传输函数；

[0017] 按照第一傅里叶转换规则，对所述包含虚拟子载波的信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应。

[0018] 其中，所述第一傅里叶转换规则为：hf＝FNht；

[0019] 其中，hf为信道频域传输函数的信道频域估计值，ht为信道时域响应的信道时域估计值，FN为N点的傅立叶变换矩阵，N为子载波总数目。

[0020] 其中，所述根据所述导频信号的类型及傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数处理后，得到与所述初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应，包括：

[0021] 若导频信号的类型为梳状导频类型，则按照第二傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应。

[0022] 其中，所述第二傅里叶转换规则为：

[0023] 其中， M为导频子载波数目，N为子载波总数目，QM×M和RM×N分别为对非完整傅立叶变换矩阵FM×N进行QR分解获得的正交矩阵和下三角矩阵，ht为信道时域响应的信道时域估计值， 为等效信道时域响应的信道时域估计值， 为信道频域传输函数导频处的信道频域估计值的抽取值。

[0024] 其中，所述按照第二傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应，包括：

[0025] 在所述初始信道频域传输函数的基础上，利用将虚拟子载波位置的频率估计值置为零的加窗方式，构建包含虚拟子载波的信道频域传输函数；

[0026] 按照第二傅里叶转换规则，对所述包含虚拟子载波的信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应。

[0027] 其中，所述第二傅里叶转换规则为：

[0028] 其中，FK为从N点的傅立叶变换矩阵FN中以q为间隔抽出的K点的傅立叶变换矩阵，q为相邻导频子载波之间插入的数据子载波的数目，K＝N/(q+1)； 为等效信道时域响应的信道时域估计值； 为信道频域传输函数导频处信道频域估计值的抽取值。

[0029] 其中，所述对所述初始信道时域响应进行滤波处理，得到目标信道时域响应，包括：

[0030] 将初始信道时域响应中前P个采样点的信道时域响应作为所述目标信道时域响应；其中，与所述P个采样点对应的持续时间为信号保护间隔。

[0031] 其中，所述对所述初始信道时域响应进行滤波处理，得到目标信道时域响应，包括：

[0032] 将初始信道时域响应中功率大于功率门限值的信道时域响应作为所述目标信道时域响应。

[0033] 一种基于DFT平滑滤波的信道估计装置，包括：

[0034] 初始信道频域传输函数确定模块，用于根据导频信号，计算初始信道频域传输函数；

[0035] 第一转换模块，用于根据所述导频信号的类型及傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数处理后，得到与所述初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应；其中，不同类型的导频信号所对应的转换规则不同；

[0036] 滤波模块，用于对所述初始信道时域响应进行滤波处理，得到目标信道时域响应；

[0037] 第二转换模块，用于按照所述傅里叶转换规则，将所述目标信道时域响应转换为目标信道频域传输函数，根据信道估计得到的所述目标信道频域传输函数对接收的数据进行解调，还原发送端发送的原始数据。

[0038] 通过以上方案可知，本发明实施例提供的一种基于DFT平滑滤波的信道估计方法，包括：根据导频信号，计算初始信道频域传输函数；根据所述导频信号的类型及傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数处理后，得到与所述初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应；其中，不同类型的导频信号所对应的转换规则不同；对所述初始信道时域响应进行滤波处理，得到目标信道时域响应；按照所述傅里叶转换规则，将所述目标信道时域响应转换为目标信道频域传输函数，根据信道估计得到的所述目标信道频域传输函数对接收的数据进行解调，还原发送端发送的原始数据。

[0039] 可见，在本方案中，预先设定了在不同导频信号类型下的不同的傅里叶转换规则，因此在对信道频域传输函数转换成信道时域响应，以及信道时域响应转换成信道频域传输函数时，便可根据该傅里叶转换规则进行转换，使本方案可应对不同类型的导频信号，具有普适性；并且在将信道频域传输函数转换成信道时域响应后进行滤波处理，可减少噪音的影响，提高信道估计以及数据解调的精确度。本发明还公开了一种基于DFT平滑滤波的信道估计装置，同样能实现上述技术效果。

附图说明

[0040] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0041] 图1为现有技术中的OFDM系统模型示意图；

[0042] 图2为现有技术中的MIMO-OFDM传输系统的结构框图；

[0043] 图3a为本发明实施例公开的梳状导频样式示意图；

[0044] 图3b为本发明实施例公开的块状导频样式示意图；

[0045] 图4为本发明实施例公开的相互正交的导频序列示意图

[0046] 图5为现有技术中经典的基于DFT信道平滑滤波LS信道估计方法实现框图；

[0047] 图6为本发明实施例公开的一种基于DFT平滑滤波的信道估计方法流程示意图；

[0048] 图7为本发明实施例公开的基于加窗DFT信道平滑滤波的LS信道估计方法示意图；

[0049] 图8为本发明实施例公开的一种OFDM系统采用块状导频样式基于DFT信道平滑滤波实现结构示意图；

[0050] 图9为本发明实施例公开的等效时域冲激响应与信道时域冲激响应稀疏性关系分析示意图；

[0051] 图10a为本发明实施例公开的一种梳状导频样式示意图；

[0052] 图10b为本发明实施例公开的另一种梳状导频样式示意图；

[0053] 图11为本发明实施例公开的信道响应频域抽取过程示意图；

[0054] 图12为本发明实施例公开的OFDM系统采用梳状导频样式基于DFT信道平滑滤波实现结构示意图；

[0055] 图13为本发明实施例公开的块状导频OFDM系统采用基于DFT信道平滑滤波后对系统BER性能的改善情况示意图；

[0056] 图14为本发明实施例公开的梳状导频OFDM系统采用基于DFT信道平滑滤波后对系统BER性能的改善情况示意图；

[0057] 图15为本发明实施例公开的一种基于DFT平滑滤波的信道估计装置结构示意图。

具体实施方式

[0058] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0059] 本发明实施例公开了一种基于DFT平滑滤波的信道估计方法及装置，以实现在不同情况下对信道频域响应进行平滑滤波，从而减少噪声的影响，提高信道估计以及数据解调的精确度。

[0060] 需要说明的是，本实施例所述的基于DFT平滑滤波的信道估计方法及装置，可以具体应用在OFDM系统和MIMO-OFDM系统中；参见图1，在OFDM系统中，假设N为OFDM总的子载波数目，Nu为非虚子载波个数。在每个OFDM符号前加入长度为NG的循环前缀。X(k)表示调制在第k个子载波上的频域符号。那么，发送端基带OFDM时域采样信号x(n)可以表示为：

[0061]

[0062] 其中n∈[-NG,N-1]，j为

[0063] 假设多径衰落信道的冲激响应h(n)为

[0064]

[0065] 其中，L为路径数，hl为第l条路径对应的复增益，τl为第l条路径对应的时延，δ(n-τl)为单位冲激响应函数。当不存在定时和频率偏差(或者通过同步模块消除了定时与频率偏差)时，接收信号可以表示为y(n)＝x(n)*h(n)，*表示卷积运算。对接收信号y(n)进行FFT运算得到其频域表达式：

[0066]

[0067] 其中，X(k),Y(k),H(k),W(k)分别为第k个子载波上的发射信号、接收信号、多径信道和噪声的频率响应。

[0068] 参见图2，在在MIMO-OFDM系统中：考虑具有NT个发射天线，NR个接收天线的无线系统。N为MIMO-OFDM总的子载波数目，Nu为非虚子载波个数，假设第i个发射天线与第j个接收天线之间的信道时域冲激响应为：

[0069]

[0070] 其中，L表示最大多径时延的路径数。信道对应的频域冲激响应为：

[0071]

[0072] 在接收端，第j个天线经过DFT变换后的频域信号可以表示为：

[0073]

[0074] 其中，Wi(k)表示接收天线j上的均值为零方差为σ2的加性高斯白噪声。

[0075] 进一步来说，针对OFDM系统，主要考虑如图3a所示梳状和如图3b所示块状两种导频样式，它们分别适用于不同的信道环境，当信道具有明显频率选择特性，一般采用块状导频，当信道具有明显时变特性，一般采用梳状导频。针对MIMO-OFDM系统，为了减少不同天线之间的相互影响，一般通过不同发射天线之间采用如图4所示相互正交的导频序列示意图。

[0076] 可以看出，MIMO-OFDM系统采用正交导频设计，MIMO-OFDM系统的信道估计问题退化为与OFDM系统采用梳状导频条件下的信道估计类似的问题。因此，在本实施例中重点讨论OFDM系统分别采用块状导频和梳状导频条件下信道估计值的平滑滤波方法，这些方法可同样解决MIMO-OFDM系统信道估计值的平滑滤波问题。

[0077] 在对本方案进行介绍之前，先对现有技术中存在的滤波方法进行介绍：由于在设计OFDM系统时，要求信号保护间隔的长度要大于信道的多径时延，信号的持续时间要长于信道的冲激响应时间，这样信道冲激响应的能量集中在相对较少的时域轴采样点上。根据上述性质，针对不存在虚拟子载波的情形，可以得到现有技术中经典的基于DFT信道平滑滤波LS信道估计方法，实现框图参见图5：

[0078] 首先，根据DFT变换的性质，利用IFFT将LS估计得到的信道频域传输函数变换到时域 即：

[0079]

[0080] 由于信号保护间隔长度大于信道的多径时延，因此，可以确定信道时域响应持续时间L小于信号保护间隔，该信号保护间隔内包括P个采样点，从而合理将信道时域响应的P点之后采样点置零，得到新的信道时域响应

[0081]

[0082] 最后，再将 通过FFT变换到频域，得到平滑滤波之后的信道传输函数[0083] 具体来说，信道估计值的时频关系是采用DFT进行信道平滑滤波的基础。在本方案中将对信道频域传输函数和信道时域响应之间的转换方式称作傅里叶转换规则，这里以OFDM为例进行说明，相关结论可以推广到MIMO-OFDM系统。经典的基于DFT信道平滑滤波LS信道估计方法中，信道频域传输函数的信道频域估计值与信道时域响应的时域估计值之间存在式(10)所示关系：

[0084] hf＝FNht  (10)

[0085] 其中，hf和ht分别表示信道的频域估计值和时域估计值，FN表示N点的DFT变换矩阵。在此基础上，分析信道稀疏性特性，它是采用DFT进行信道平滑滤波的前提。根据式(10)，计算信道频域响应的相关函数可得：

[0086]

[0087] 其中， 和 分别表示信道频域和时域响应的相关函数。所谓的信道稀疏性是指信道频域响应的相关函数 的特征值大多为0。

[0088] 需要说明的是，根据公式(10)所示的傅里叶转换规则对信道频域传输函数和信道时域响应的转换方式具体为：将信道频域传输函数 转换为信道时域响应 的转换方式为：将信道频域传输函数 的估计值与 矩阵相乘，其中(.)H表示矩阵转置运算，而后根据信道时域冲激响应系数的稀疏性特点，进行合理截断，然后再与FN矩阵相乘得到平滑滤波后的信道频域响应估计值，从而确定信道频域响应 可以理解的是，上述将信道频域传输函数 转换为信道时域响应 的转换方式为现有技术，就算在后续实施例中对傅里叶转换规则进行改变，也仅仅是傅里叶转换规则中的傅里叶变换矩阵进行了改变，其信道频域传输函数与信道时域响应之间的转换方式也与上述转换过程相同，是本领域技术人员公知的，在后续实施例中便不具体赘述。

[0089] 基于上述过程，经典的采用DFT进行平滑滤波的信道估计方法重点针对块状导频，且较少考虑虚拟子载波的影响。针对上述问题，本发明提出了一种具有普适性的基于DFT平滑滤波的信道估计方法，该方法的基本思想是通过建立信道时域与频域估计值的一般性描述模型，重点分析了块状导频、梳状导频模式下时域与频域估计值的描述模型，并讨论了虚拟子载波对该描述模型的影响；该描述模型中包括本实施例所述的傅里叶转换规则。最后，利用DFT的性质采用IFFT将信道传输函数变换到时域，根据信道冲激响应的能量集中在相对较少的时域轴采样点，而噪声在信道冲激响应内均匀分布的特点，通过选取信道冲激响应前面有限点再通过FFT变换到频域获得平滑滤波后的信道传输函数，从而提高信道估计精度。

[0090] 参见图6，本发明实施例提供的一种基于DFT平滑滤波的信道估计方法，包括：

[0091] S101、根据导频信号，计算初始信道频域传输函数；

[0092] 本实施例中的初始信道频域传输函数，具体是通过最小二乘LS算法确定的，计算初始信道频域传输函数的方法为现有技术，在此并不具体赘述。

[0093] S102、根据所述导频信号的类型及傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数处理后，得到与所述初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应；其中，不同类型的导频信号所对应的转换规则不同；

[0094] 具体来说，本实施例中的导频信号的类型包括梳状和块状两种导频类型，不同导频信号对应不同的傅里叶转换规则，且同一种类型也可对应不同的傅里叶转换规则；在确定傅里叶转换规则之后，需要对初始信道频域传输函数处理后，得到与初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应，以便后续步骤利用初始信道时域响应执行滤波操作。

[0095] 需要说明的是，本方案中对初始信道频域传输函数的处理，是考虑到导频的类型、资源占用情况以及虚拟子载波的影响后确定的处理操作；该处理方式可以是在对信道频域传输函数进行傅里叶反变换之前，预先对信道频域传输函数的虚拟子载波位置的信道频率估计值置为零的加窗操作，构建包含虚拟子载波的完整信道频域传输函数的方式，也可以是对傅里叶转换规则进行修改，也可以是两者均执行的方式，具体所执行的处理方式，需要根据导频的类型及计算效果来确定要执行的处理方式。

[0096] 例如：考虑虚拟子载波的影响，不考虑资源占用情况，且导频为块状导频，则可采用仅对信道频域传输函数加窗生成完整信道频域传输函数的方式；如果考虑虚拟子载波的影响，不考虑资源占用情况，且导频为梳状导频，则不执行加窗操作，仅通过修改傅里叶转换规则的方式；如果，考虑虚拟子载波的影响，考虑资源占用情况，且导频为梳状导频，则选择加窗操作和修改傅里叶转换规则两者均执行的方式。

[0097] S103、对所述初始信道时域响应进行滤波处理，得到目标信道时域响应；

[0098] 其中，所述对所述初始信道时域响应进行滤波处理，得到目标信道时域响应，包括：将初始信道时域响应中前P个采样点的信道时域响应作为所述目标信道时域响应；其中，与所述P个采样点对应的持续时间为信号保护间隔。

[0099] 具体的，得到初始信道时域响应之后，需要对初始信道时域响应进行滤波处理，得到滤波后的目标信道时域响应，该滤波过程可以参见上文中记载的现有技术中的经典DFT信道平滑滤波方法，也就：将初始信道时域响应中前P个采样点的信道时域响应作为目标信道时域响应，从而完成信道的平滑滤波。

[0100] S104、按照所述傅里叶转换规则，将所述目标信道时域响应转换为目标信道频域传输函数，根据信道估计得到的所述目标信道频域传输函数对接收的数据进行解调，还原发送端发送的原始数据。

[0101] 具体的，在本实施例中，在将目标信道时域响应转换为目标信道频域传输函数时所用的傅里叶变换规则，与上文中将初始信道频域传输函数转换为初始信道时域响应的傅里叶变换规则为同一个规则。

[0102] 需要说明的是，为了使接收端能准确的恢复发射端的发送信号，通常需要采用各种措施来抵抗多径效应对传输信号的影响，信道估计技术的实现需要知道无线信道的信息，获得详细的信道信息后，便可在接收端正确地解调出发射信号；本方案通过信道估计方法得到目标信道频域传输函数，便可实现在不同情况下对信道频域响应进行平滑滤波，从而减少噪声的影响，提高信道估计的准确度；进而，根据目标信道频域传输函数对接收的数据进行解调，以还原发送端发送的原始数据；在本实施例中，便不对数据解调过程进行限定，本领域技术人员可通过任意相关技术实现对数据的解调，以还原发送端发送的原始数据。

[0103] 可以看出，本方案先设定了在不同导频信号类型下的不同的傅里叶转换规则，因此在对信道频域传输函数转换成信道时域响应，以及信道时域响应转换成信道频域传输函数时，便可根据该傅里叶转换规则进行转换，使本方案可应对不同类型的导频信号，具有普适性；并且在将信道频域传输函数转换成信道时域响应后进行滤波处理，可减少噪音的影响，提高信道估计及数据解调的精确度。

[0104] 基于上述实施例中，在本实施例中，所述根据所述导频信号的类型及傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数处理后，得到与所述初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应，包括：

[0105] 若导频信号的类型为块状导频类型，则在所述初始信道频域传输函数的基础上，利用将虚拟子载波位置的频率估计值置为零的加窗方式，构建包含虚拟子载波的信道频域传输函数；

[0106] 按照第一傅里叶转换规则，对所述包含虚拟子载波的信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应。

[0107] 所述第一傅里叶转换规则为：hf＝FNht；

[0108] 其中，hf为信道频域传输函数的信道频域估计值，ht为信道时域响应的信道时域估计值，FN为N点的傅立叶变换矩阵，N为子载波总数目。

[0109] 具体来说，针对实际OFDM系统中梳状和块状两种导频样式，由于存在虚拟子载波，所以式(10)所示信道估计值的时频关系会退化为：

[0110]

[0111] 其中，M表示有效子载波的数目，M＜N， 为信道频域传输函数的信道频域估计值，更具体来说，表示M个有效子载波的信道频域估计值，FM×N为傅立叶变换矩阵，可以看出，该矩阵不再是正交阵，此时，对信道估计值进行滤波需要重新进行设计。也就是说，由于OFDM系统中往往存在虚拟子载波，此时经典的基于DFT信道平滑滤波LS信道估计方法已经不再适用。为了解决存在虚拟子载波条件下的信道平滑滤波问题，在本实施例中提出一种基于加窗DFT信道平滑滤波的LS信道估计方法。

[0112] 参见图7，为本发明实施例提供的基于加窗DFT信道平滑滤波的LS信道估计方法示意图；具体来说，本方案首先根据LS算法获得有效子载波位置的信道频域响应估计值在此基础上，通过将虚拟子载波位置的频率响应值置为0的加窗方式构建完整频率响应 然后利用经典的DFT信道平滑滤波方法完成信道的
平滑滤波，因此在本实施例中，第一傅里叶转换规则为：hf＝FNht。通过上述过程，可以在考虑虚拟子载波的影响、不考虑资源占用情况、且导频为块状导频的情况下，实现对信道频域传输函数的平滑滤波，使信道估计更加准确。

[0113] 参见图8，为本实施例提供的一种OFDM系统采用块状导频样式基于DFT信道平滑滤波实现结构示意图；假设OFDM的子载波数目为N，导频子载波数目为M，则其基于DFT实现信道估计值平滑滤波的实现结构如图8所示，其中加窗过程根据图7所示流程实现，置零根据式(9)实现。

[0114] 基于上述实施例，在本实施例中，所述根据所述导频信号的类型及傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数处理后，得到与所述初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应，包括：

[0115] 若导频信号的类型为梳状导频类型，则按照第二傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应。

[0116] 其中，第二傅里叶转换规则为：

[0117] 其中， M为导频子载波数目，N为子载波总数目，QM×M和RM×N分别为对非完整傅立叶变换矩阵FM×N进行QR分解获得的正交矩阵和下三角矩阵，ht为信道时域响应的信道时域估计值， 为等效信道时域响应的信道时域估计值， 为信道频域传输函数导频处的信道频域估计值的抽取值。

[0118] 需要说明的是，通过上一实施例所述的方案可以看出，加窗的方法会带来频谱泄露问题，因此针对采用块状导频样式的OFDM系统，可以采用基于加窗DFT信道平滑滤波的LS信道估计方法，但是，当OFDM系统采用梳状导频时，由于有效子载波的分布位置不连续，直接采用加窗的方法会导致严重的频谱泄露问题，从而导致平滑滤波的效果大打折扣。

[0119] 因此在本实施例中，当OFDM系统采用梳状导频时，尽管有效子载波的分布位置不连续，不再适宜直接采用加窗DFT来实现信道平滑滤波，但是式(12)所示的信道估计值的时频关系依然成立。此时，式(12)所示信道估计值的时频关系可以进一步转化为[0120]

[0121] 其中，QM×M和RM×N分别为针对非完整傅立叶变换矩阵FM×N进行QR分解获得的正交矩阵和下三角矩阵， 为信道的等效时域冲激响应的信道时域估计值。参见图9，为本实施例公开的等效时域冲激响应与信道时域冲激响应稀疏性关系分析示意图，该图给出了真实信道时域冲激响应ht与等效时域冲激响应 之间的关系，可以看出，由于RM×N为下三角矩阵，等效时域冲激响应 保留了信道时域冲激响应ht系数稀疏性的特点，这为对信道估计值进行平滑滤波提供了基础。

[0122] 可以理解的是，如果进一步考虑噪声的影响，分析OFDM采用梳状导频模式下对信道估计值进行平滑滤波的问题。此时，式(13)所示关系可以表示为：

[0123]

[0124] 也就是说，如果进一步考虑噪声的影响，则在第二傅里叶转换规则的基础上添加表示噪声的谱分布的wf便可。

[0125] 可以看出，公式(14)与式(10)在形式上完全一致，且由于QM×M为正交矩阵，它会保持系统的噪声分布特性，在处理过程中不会放大噪声的影响。因此，本实施例虽然没有执行加窗操作，但是通过对原始傅里叶转换规则，可以消除虚拟子载波的影响，并不会放大噪声。

[0126] 基于上述方法实施例，在本实施例中，所述按照第二傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应，包括：

[0127] 在所述初始信道频域传输函数的基础上，利用将虚拟子载波位置的频率估计值置为零的加窗方式，构建包含虚拟子载波的信道频域传输函数；

[0128] 按照第二傅里叶转换规则，对所述包含虚拟子载波的信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应。

[0129] 其中，所述第二傅里叶转换规则为：

[0130] 其中，FK为从N点的傅立叶变换矩阵FN中以q为间隔抽出的K点的傅立叶变换矩阵，q为相邻导频子载波之间插入的数据子载波的数目，K＝N/(q+1)； 为信道时域响应的信道时域估计值； 为信道频域传输函数的信道频域估计值的抽取值。

[0131] 可以理解的是，通过上一实施例中所述的信道估计方法，最终确定的傅里叶转换规则为： 在对信道频域响应估计值的平滑滤波时，可采用与经典DFT滤波的方法来实现信道平滑滤波，即：先将估计的信道频域响应值 与 相乘，其中(.)H表示矩阵转置运算，而后根据信道时域冲激响应系数的稀疏性特点，进行合理截断，然后再与QM×M矩阵相乘得到平滑滤波后的信道频域响应估计值。但是，可以看到QM×M矩阵的乘法运算会占用很多硬件资源，因此，需要寻求一种高效、快速算法来实现。

[0132] 因此在本实施例中，提出一种降低计算复杂度及减少占用硬件资源的方法；具体来说：在不考虑虚拟子载波的情况下，不同样式的梳状导频其导频子载波位置的分布如图10a和图10b所示的两种梳状导频样式示意图，可以看出，一般是相邻两个导频子载波中间插入若干数据子载波。

[0133] 针对图10a和图10b所示梳状导频样式导频子载波位置分布的特点，在此，这里分析证明一条关于傅立叶变换矩阵的性质。

[0134] 性质：令FN表示维度为N的傅立叶变换矩阵，则：

[0135]

[0136] 若对FN每间隔q行抽取1行，q＝1,2,…,N/2-1，构成新的矩阵FK×N。

[0137]

[0138] 其中，K＝N/(q+1)。此时，矩阵FK×N可以等效表示为：

[0139] FK×N＝FK×[IK|RE]  (17)

[0140] 其中，FK表示维度为K的傅立叶变换矩阵，注意到FK也是正交阵，IK表示维度为K的单位阵，RE表示维度为K×(N-K)的残留矩阵。具体地，残留矩阵RE可以表示为：

[0141]

[0142] 接下来，进一步分析实际OFDM系统采用如图3所示梳状导频条件下信道估计值平滑滤波问题，此时，既要考虑导频子载波位置分布不连续的情况，还需要考虑虚拟子载波的影响。不失一般性，假设导频子载波之间插入q个数据子载波，首先按照间隔q对信道频域响应进行抽取，可以得到：

[0143]

[0144] 其中，K＝N/(q+1)。同时，考虑虚拟子载波的影响，因此，上述信道响应频域抽取过程如图11所示。可以看到，由于虚拟子载波的存在，该情况下导频子载波数目M小于K，所以，只能获得一部分频点上的信道频域响应值，其余虚拟子载波部分需要采用与块状导频加窗类似的处理方法。此时可以将式(19)转化为

[0145]

[0146] 其中， hpilot表示M个导频子载波分布位置处的信道频响估计值。利用傅立叶矩阵的性质，式(20)可以进一步转化为：

[0147]

[0148] 参见图12，为本实施例提供的OFDM系统采用梳状导频样式基于DFT信道平滑滤波实现结构示意图；假设OFDM的子载波数目为N，导频子载波数目为M，则其基于DFT实现信道估计值平滑滤波的实现结构如图12所示，其中加窗抽取过程根据图11所示流程实现，置零根据式(9)实现。至此，可以看出当OFDM采用梳状导频时，同样可以利用DFT来实现信道估计值的平滑滤波，且能够利用更低维度的DFT矩阵来实现，从而大大降低所需计算复杂度。

[0149] 基于上述实施例，在本实施例中，所述对所述初始信道时域响应进行滤波处理，得到目标信道时域响应，包括：

[0150] 将初始信道时域响应中功率大于功率门限值的信道时域响应作为所述目标信道时域响应。

[0151] 具体的，上述实施例中所述的滤波处理，是基于信号保护间隔长度大于信道的多径时延，因此假定信道时域响应持续时间L小于信号保护间隔，然后将保护间隔后的信道时域估计值认为是噪声，将其置零来降低噪声的影响。事实上，不同的信道环境其最大时延L会有差异，若统一采用信号保护间隔实现截断滤波，会导致某些情况下信道估计方差较大。为了更进一步减少信道估计误差，需要根据信道环境来自适应选取有效信道时域估计值的数目。

[0152] 因此在本实施例中，为了清除说明上述问题及其解决方法，这里以OFDM采用块状导频为例来说明。该情况下，若以信道时域估计值以信号保护间隔为截断长度，之后的系数认为是噪声将其置零，此时可以得到信道估计方差为

[0153]

[0154] 其中，β表示与调制方式有关统计量，具体为β＝E[|X(k)|2]E[|X(k)|-2]，SNR表示信噪比。可以看出，若能准确知道信道时域冲激响应持续时间L，由于信道时域冲激响应持续时间L小于包括P个采样点的信号保护间隔，则信道时域估计值以信道时域冲激响应持续时间L为截断长度，之后的系数认为是噪声将其置零，则可以获得更小的信道估计方差。

[0155] 在本实施例中，提出一种自适应门限的方法来选取有效信道时域冲激响应估计值的方法。具体为信号保护间隔内的信道时域冲击响应估计值

[0156]

[0157] 其中， 表示第n个信道时域冲激响应估计值的功率，λ表示某一门限值。可以看出门限值λ的选取对于信道估计方差有着重要影响。

[0158] 可以证明，若将信号保护间隔内任一非有效信道时域冲激响应估计值 置零，则可以得到该情况下的信道估计方差为

[0159]

[0160] 其中， 表示该非有效信道时域冲激响应估计值 的平均功率值，即同时注意到将非有效信道时域冲激响应估计值 置零会减少信道估计方差，因此，可以得到：

[0161]

[0162] 同时注意到：

[0163]

[0164] 其中， 表示信道时域估计值的噪声方差，即：

[0165]

[0166] 可以得到门限λ为：

[0167]

[0168] 需要说明的是，上述实施例中任何一种情况下的滤波过程，均可以采用本实施例所述的自适应门限的方法来选取有效信道时域冲激响应估计值，从而改善平滑滤波的效果。

[0169] 综上所述，本方案提供一种具有普适性的基于DFT平滑滤波的数据解调方法，该方法的基本思想是通过建立信道时域与频域估计值的一般性描述模型，重点分析了块状导频、梳状导频模式下时域与频域估计值的描述模型，并讨论了虚拟子载波对该描述模型的影响。最后，利用DFT的性质采用IFFT将信道传输函数变换到时域，根据信道冲激响应的能量集中在相对较少的时域轴采样点，而噪声在信道冲激响应内均匀分布的特点，通过选取信道冲激响应前面有限点再通过FFT变换到频域获得平滑滤波后的信道传输函数，从而提高信道估计以及数据解调的精确度。

[0170] 参见图13，为本发明实施例公开的块状导频OFDM系统采用基于DFT信道平滑滤波后对系统BER性能的改善情况示意图，图14为本发明实施例公开的梳状导频OFDM系统采用基于DFT信道平滑滤波后对系统BER性能的改善情况示意图；

[0171] 具体来说，图13为考虑块状导频OFDM系统，且存在虚拟子载波，采用QPSK调制方式，即门限因子β＝1，基于DFT信道平滑滤波后对系统BER性能的改善情况示意图。图14为考虑梳状导频OFDM系统，且存在虚拟子载波，采用QPSK调制方式，即门限因子β＝1，基于DFT信道平滑滤波后对系统BER性能的改善情况示意图；其中，在导频信号为梳状导频信号时，采用基于DFT信道平滑滤波的方式具体为：在初始信道频域传输函数的基础上，利用将虚拟子载波位置的频率估计值置为零的加窗方式，构建包含虚拟子载波的信道频域传输函数；按照第二傅里叶转换规则 对包含虚拟子载波的信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到初始信道时域响应，进行滤波处理后转换为目标信道频域传输函数。

[0172] 可以看出，无论OFDM系统采用块状导频或者梳状导频，当OFDM系统采用LS信道估计条件下，对信道估计值利用DFT进行平滑滤波能够显著改善性能，特别的，若对信道时域冲激响应估计值的有效分量进行合理选取，其性能的改善更明显。

[0173] 下面对本发明实施例提供的信道估计装置进行介绍，下文描述的信道估计装置与上文描述的信道估计方法可以相互参照。

[0174] 参见图15，本发明实施例提供的一种基于DFT平滑滤波的信道估计装置，包括：

[0175] 初始信道频域传输函数确定模块100，用于根据导频信号，计算初始信道频域传输函数；

[0176] 第一转换模块200，用于根据所述导频信号的类型及傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数处理后，得到与所述初始信道频域传输函数对应的初始信道时域响应；其中，不同类型的导频信号所对应的转换规则不同；

[0177] 滤波模块300，用于对所述初始信道时域响应进行滤波处理，得到目标信道时域响应；

[0178] 第二转换模块400，用于按照所述傅里叶转换规则，将所述目标信道时域响应转换为目标信道频域传输函数，根据信道估计得到的所述目标信道频域传输函数对接收的数据进行解调，还原发送端发送的原始数据。

[0179] 可以看出，本方案通过利用信道时域冲激响应长度有限的特点，采用DFT对LS算法估计的信道频域响应进行平滑滤波来减少噪声的影响，提高LS算法在低信噪比条件下的信道估计及数据解调的精确度，进而提高系统的接收机灵敏度。

[0180] 其中，第一转换模块包括：第一转换单元，用于在导频信号的类型为块状导频类型时，在所述初始信道频域传输函数的基础上，利用将虚拟子载波位置的频率估计值置为零的加窗方式，构建包含虚拟子载波的信道频域传输函数；按照第一傅里叶转换规则，对所述包含虚拟子载波的信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应。

[0181] 所述第一傅里叶转换规则为：hf＝FNht；

[0182] 其中，hf为信道频域传输函数的信道频域估计值，ht为信道时域响应的信道时域估计值，FN为N点的傅立叶变换矩阵，N为子载波总数目。

[0183] 其中，第一转换模块包括：第二转换单元，用于在导频信号的类型为梳状导频类型时，则按照第二傅里叶转换规则，对所述初始信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应。

[0184] 第二傅里叶转换规则为：

[0185] 其中， M为导频子载波数目，N为子载波总数目，QM×M和RM×N分别为对t非完整傅立叶变换矩阵FM×N进行QR分解获得的正交矩阵和下三角矩阵，h为信道时域响应的信道时域估计值， 为等效信道时域响应的信道时域估计值， 为信道频域传输函数导频处的信道频域估计值的抽取值。

[0186] 其中，所述第二转换单元，具体用于在所述初始信道频域传输函数的基础上，利用将虚拟子载波位置的频率估计值置为零的加窗方式，构建包含虚拟子载波的信道频域传输函数；

[0187] 按照第二傅里叶转换规则，对所述包含虚拟子载波的信道频域传输函数进行傅里叶反变换，得到所述初始信道时域响应。

[0188] 所述第二傅里叶转换规则为：

[0189] 其中，FK为从N点的傅立叶变换矩阵FN中以q为间隔抽出的K点的傅立叶变换矩阵，q为相邻导频子载波之间插入的数据子载波的数目，K＝N/(q+1)； 为信道时域响应的信道时域估计值； 为信道频域传输函数的信道频域估计值的抽取值。

[0190] 其中，滤波模块包括第一滤波单元，用于将初始信道时域响应中前P个采样点的信道时域响应作为所述目标信道时域响应；其中，与所述P个采样点对应的持续时间为信号保护间隔。

[0191] 滤波模块包括第二滤波单元，用于将初始信道时域响应中功率大于功率门限值的信道时域响应作为所述目标信道时域响应。

[0192] 本发明实施例还公开了一种基于DFT平滑滤波的信道估计设备，包括：

[0193] 存储器，用于存储计算机程序；

[0194] 处理器，用于执行所述计算机程序时实现如上述方法实施例所述的基于DFT平滑滤波的信道估计方法的步骤。

[0195] 本发明实施例还公开了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述方法实施例所述的基于DFT平滑滤波的信道估计方法的步骤。

[0196] 其中，该存储介质可以包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0197] 本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

[0198] 对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。