基于LMMSE的分块滑窗信道估计算法

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.1603-0281

计算机工程与应用 ›› 2017, Vol. 53 ›› Issue (16): 79-83.DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1603-0281

基于LMMSE的分块滑窗信道估计算法

黑珊珊1，王晓琴2

1.中国科学技术大学信息科学技术学院，合肥 230026
2.中科院自动化研究所国家专用集成电路设计工程技术研究中心，北京 100081

出版日期:2017-08-15 发布日期:2017-08-31

Block sliding window channel estimation algorithm based on LMMSE

HEI Shanshan1, WANG Xiaoqin2

1.School of Information Science and Technology, University of Science and Technology of China, Hefei 230026, China
2.National Integrated Circuit Design Research Center, Institute of Automation Chinese Academy of Science, Beijing 100081, China

Online:2017-08-15 Published:2017-08-31

摘要/Abstract

摘要： 信道估计是LTE系统中的关键技术。传统频域LMMSE维纳滤波插值算法性能优异，但其计算复杂度太高而难以实现，针对该问题，提出了一种基于LMMSE的分块滑窗信道估计算法，通过对信道自相关矩阵实行分块确定维纳滤波抽头数，降低了计算复杂度，通过滑窗确定维纳滤波系数，确保了算法的性能。仿真结果和计算复杂度分析表明，提出的算法能达到计算复杂度和性能之间的良好折中。

关键词: LTE系统, 分块滑窗, 信道估计, 线性最小均方误差（LMMSE）

Abstract: Channel estimation is the key technology of LTE. The traditional Linear Minimum Mean Square Error（LMMSE） channel estimation algorithm has a good performance, but it has a great complexity caused by matrix inverse operation. Correlation bandwidth is used as a criterion to divide the large auto-correlation into a number of submatrixs, reducing the computational complexity. Sliding window is used to improve the performance of submatrix. Complexity and simulation results show that low computational complexity is obtained at the slight cost of performance degradation.

Key words: LTE, block sliding window, channel estimation, Linear Minimum Mean Square Error（LMMSE）

黑珊珊1，王晓琴2. 基于LMMSE的分块滑窗信道估计算法[J]. 计算机工程与应用, 2017, 53(16): 79-83.

HEI Shanshan1, WANG Xiaoqin2. Block sliding window channel estimation algorithm based on LMMSE[J]. Computer Engineering and Applications, 2017, 53(16): 79-83.

[1]	孙泽宇，吕治国. 大规模MIMO加权正交匹配追踪信道估计算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(5): 118-124.
[2]	徐娟，姚如贵，高岩，朱礼亚. 信道估计误差有界时速率损失上界统计特性[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(20): 82-86.
[3]	丁青锋，吴泽祥，刘梦霞，奚韬. 非理想CSI下全双工双向中继网络安全性能研究[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(19): 99-104.
[4]	刘顺兰1，汪佳丽2. 改进的基于DFT的OFDM系统信道估计算法[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(19): 117-121.
[5]	任晓奎，葛君，孙兴海. 基于压缩感知改进算法的MIMO-OFDM稀疏信道估计[J]. 计算机工程与应用, 2016, 52(17): 112-117.
[6]	邓昌建1，2，陈东义1，张衡3，胡红阳1，凌建中1. 工业无线网络Krylov子空间估计与动态信道选择[J]. 计算机工程与应用, 2015, 51(11): 62-66.
[7]	刘田，杨琳，李蔼莉，唐友喜. DVB-C2数字接收机的信道均衡方法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(7): 199-202.
[8]	王平，阮怀林，樊甫华. 基于CS-CoSaAMP的超宽带多径信道估计[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(4): 227-230.
[9]	王炼红，刘庆娜，刘宏力，罗晶，张红俊. 基于LS算法的OFDM信道估计的研究与改进[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(24): 213-217.
[10]	朱冰莲，钱明达，李士涛，杨吉祥. 一种基于加窗基扩展模型的OFDM信道估计算法[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(22): 217-222.
[11]	刘玉珍，闫兴玉. 基于VC的MIMO-OFDM系统的子空间半盲信道估计[J]. 计算机工程与应用, 2014, 50(18): 210-214.
[12]	常清文1，申晓红1，常娟2. OFDM水声通信系统信道估计算法应用研究[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(8): 85-87.
[13]	王兰勋，刘洪亮. 针对时变OFDM信道的一种盲估计改进算法[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(3): 88-90.
[14]	徐晓梅，鲁周迅. 谱熵和谱减法在CMMB信道估计中的应用[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(13): 204-206.
[15]	高敬鹏，赵旦峰，周相超，付芳. MIMO-OFDM系统的IFD-SAGE信道估计算法[J]. 计算机工程与应用, 2013, 49(13): 1-4.

基于LMMSE的分块滑窗信道估计算法

Block sliding window channel estimation algorithm based on LMMSE

PDF

可视化

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 15

编辑推荐

Metrics