电子学报 ›› 2018, Vol. 46 ›› Issue (3): 554-561.DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2018.03.006

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基于扩展卡尔曼滤波的联合迭代检测译码信道估计方法

廖勇1,2, 沈轩帆1, 代学武3, 周昕1, 王丹4   

  1. 1. 重庆大学通信与测控中心, 重庆 400044;
    2. 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室, 陕西西安 710071;
    3. 东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室, 辽宁沈阳 110819;
    4. 重庆邮电大学移动通信技术重庆市重点实验室, 重庆 400065
  • 收稿日期:2016-08-26 修回日期:2016-12-23 出版日期:2018-03-25
    • 通讯作者:
    • 廖勇
    • 作者简介:
    • 沈轩帆,男,1994年出生于云南省昆明市.现为重庆大学通信工程学院硕士研究生.主要研究方向为无线通信信道估计.E-mail:shenxuanfan@foxmail.com;代学武,男,1976年出生于四川隆昌.现为东北大学教授.主要研究方向为动态系统状态估计、新一带宽带无线移动通信网信道估计等.E-mail:x.dai@ieee.org;周昕,女,1993年出生于重庆市渝北区.现为重庆大学通信工程学院硕士研究生.主要研究方向为宽带无线通信、压缩感知、信道估计.E-mail:Mrs_zhouxin@163.com;王丹,女,1981年出生于重庆市涪陵区.现为重庆邮电大学高级工程师.主要研究方向为宽带移动通信、大规模MIMO.E-mail:wangdan@cqupt.edu.cn
    • 基金资助:
    • 国家自然科学基金 (No.61501066); 重庆市基础与前沿研究计划项目 (No.cstc2015jcyjA40003,No.cstc2016jcyjA0209); 西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室开放基金 (No.ISN16-03); 中央高校基本科研业务费 (No.106112014CDJZR165505,No.106112017CDJXY500001)

Joint Iterative Detector and Decoder Channel Estimation Based on Extended Kalman Filter

LIAO Yong1,2, SHEN Xuan-fan1, DAI Xue-wu3, ZHOU Xin1, WANG Dan4   

  1. 1. Center of Communication and TT & C, Chongqing University, Chongqing 400044, China;
    2. The State Key Laboratory of Integrated Services Networks, Xidian University, Xi'an, Shaanxi 710071, China;
    3. State Key Laboratory of Synthetical Automation for Process Industry, Northeastern University, Shenyang, Liaoning 110819, China;
    4. Chongqing Key Laboratoty of Mobile Communications Technology, Chongqing University of Posts and Telecommunication, Chongqing 400065, China
  • Received:2016-08-26 Revised:2016-12-23 Online:2018-03-25 Published:2018-03-25

摘要: 针对高速移动场景下信道快衰落、非平稳等特性导致下行链路信道估计性能受限的问题,提出了一种适用于高速移动环境下行链路的信道估计方法.采用自回归过程对信道建模,构造自反馈的扩展卡尔曼滤波器(Extended Kalman Filter,EKF)追踪信道响应及其时域相关系数.为了解决EKF自反馈结构引起的误差传播问题,采用了迭代检测译码的接收机结构,以利用信道编码的冗余提升EKF的信道估计精度.仿真分析表明,在高速移动环境下所提方法相较于最小二乘估计和线性最小均方误差估计等传统方法提升了信道估计的均方误差和系统的误码率性能,可应用于高速列车无线通信设备的接收机基带信号处理系统.

关键词: LTE, 高速移动, 非平稳信道估计, 迭代检测译码, 扩展卡尔曼滤波器

Abstract: In high-speed environment,fast fading and non-stationary limits the channel estimation performance,so we proposed a channel estimation method for high-speed mobility in downlink.The time-varying channel was modeled as an autoregressive (AR) process.So that a self-feedback extended Kalman filter (EKF) was set up to track the channel response and AR parameter.In order to eliminate the influence of error propagation in self-feedback EKF,an iterative detector & decoder receiver was adopted,by utilizing the redundancy of encoding,to improve the estimation accuracy.The simulation results show that compared with least squares (LS) and linear minimum mean square errors(LMMSE) in high speed environment,the proposed method improves the channel estimation accuracy and performance of whole system.And it could be applied to baseband signal processing of wireless receiver in high-speed train.

Key words: long term evolution (LTE), high-speed mobility, non-stationary channel estimation, iterative detector&decoder, extended Kalman filter

中图分类号: