本發明屬于無線通信系統信道估計領域，具體涉及一種mimo-ofdm系統中基于指數平滑的信道估計方法。
背景技術：
隨著無線移動通信的高速發展，用戶對于可靠高速無線通信鏈路的需求迎來空前的增長。對此，需要更為完善的無線通信系統來實現用戶在各種環境中的各種通信形式。第四代移動通信系統采用了創新的設計觀念，從以傳統移動電話業務為主的移動通信網絡升級為以移動數據為主面向因特網大范圍覆蓋高速移動通信網絡，能夠支持更為豐富的移動通信業務，使用戶在任何地方可以獲得所需任何形式的信息服務。
第四代無線移動通信系統以mimo-ofdm技術為核心傳輸方案，充分發揮了mimo技術與ofdm技術的各自優勢。然而，由于ofdm技術中，信號同時涉及時域和頻域，無線信道的頻率選擇性(由信道的多徑時延引起)和時間選擇性(由多普勒效應引起)都會影響ofdm信號的傳輸，因而在信號檢測時，準確的信道狀態信息(csi，channelstateinformation)是接收端采用相干解調恢復數據的關鍵。同時，為消除多天線之間的互相干擾，mimo系統采用的空時編解碼也需要盡可能準確的csi。此外，由于采用多個天線，siso-ofdm系統的信道估計算法無法直接用于mimo-ofdm系統。為解決上述問題，實現高質量高可靠性無線通信，需要獲取盡可能準確的csi，因此mimo-ofdm系統中，對于信道估計問題的研究有著至關重要的作用。
針對mimo-ofdm無線通信系統中的信道估計算法，專家學者進行了一系列探究，目前主要的信道估計算法包括最小二乘(ls，leastsquares)算法、最小均方誤差(mmse，minimummeansquareerror)算法、離散傅立葉變換(dft，discretefouriertransform)算法等。ls算法操作簡單，運算復雜度低，信道估計過程中無需用到任何信道信息，但是ls算法中，噪聲因素被忽略，因此算法的估計結果精度不高；mmse算法中，信道自身的相關性以及信噪比環境成為信道估計的主要因素，其估計精度要遠高于ls算法，然而mmse算法中涉及自相關矩陣的求逆過程，還需要事先獲取信道的統計特性及信噪比大小，因此mmse算法在實際中運用較少；dft信道估計算法在ls估計的基礎上對最大時延長度以外的信道沖激響應置零，去除了僅包含噪聲的路徑，理論分析表明基于dft的估計算法性能優于ls算法，并且運算復雜度遠低于mmse算法，然而dft算法需要提前獲取信道的最大時延長度。
技術實現要素：
本發明針對現有技術中mimo-ofdm系統中ls信道估計算法估計精度不高的問題，提供一種mimo-ofdm系統中基于指數平滑的信道估計方法。
為實現上述目的，本發明采用以下技術方案：
一種mimo-ofdm系統中基于指數平滑的信道估計方法，包括如下步驟：
步驟一：在mimo-ofdm系統中獲取各符號信道頻率響應的ls估計值；
步驟二：通過離散傅立葉反變換獲得各符號信道沖激響應的ls估計值；
步驟三：通過指數平滑算法對信道沖激響應的ls估計值進行優化；
步驟四：通過離散傅立葉變換得到基于指數平滑的信道頻率響應。
為優化上述技術方案，采取的具體措施還包括：
所述步驟一中：
每個天線插入導頻的數量為m，ofdm采用k個子載波，梳狀導頻的間隔子載波數為p，滿足m＝[k/p]；
首先獲取導頻位置的頻域接收信號：
其中，p表示導頻所在位置，f表示頻域形式，i表示發射天線，j表示接收天線，ji表示從第i個發射天線到第j個接收天線，nt表示發射天線數，xi表示發射天線i上的信號矩陣，hji和zj分別表示信號矩陣和噪聲；
將所有發射天線上的導頻信號按照以下方式進行排列，用qm(n)表示第m個發射天線上的第n個導頻信號，將導頻信號按照n的值分組排列，排列順序按照天線序號m的值升序排列，從而得到q矩陣：
則所有發射天線到第j個接收天線之間的信道頻率響應為：
導頻接收信號為：
ls信道估計的解為：
其中
將
所述步驟二中：
對信道頻率響應的ls估計值做idft運算，得到各ofdm符號對應的信道沖激響應估值：
其中，
所述步驟三中：
對信道沖激響應做指數平滑處理，減少信道沖激響應每一徑上的噪聲：
其中，
所述步驟四中：
將指數平滑后的信道沖激響應做k點dft運算，得到利用指數平滑改進的ls信道頻率響應：
平滑系數α滿足：
其中，mseesa和msedft分別表示基于指數平滑的ls算法和dft算法的估計均方誤差向量，e為ls算法與dft算法之間的估計性能差距。
本發明的有益效果是：在慢時變的信道環境中，可以取得較好的估計性能，指數平滑算法揭示了信道自身的變化規律，有效濾除信道估計結果中的隨機干擾，降低了mimo-ofdm系統數據傳輸的誤比特率，算法只需存儲各符號對應的信道沖激響應，在增加少量運算復雜度的前提下，有效提升了ls信道估計算法的估計精度。
附圖說明
圖1是本發明的數據傳輸流程圖。
圖2是本發明在不同α和信噪比下的均方誤差曲線圖。
圖3是本發明的算法均方誤差曲線圖。
圖4是本發明的算法誤比特率曲線圖。
具體實施方式
現在結合附圖對本發明作進一步詳細的說明。
如圖1所示的數據傳輸流程圖，在mimo-ofdm系統獲得了各符號(一個整體的ofdm符號周期)信道頻率響應的ls估計值后，通過離散傅立葉反變換獲得各符號信道沖激響應的ls估計值，再利用指數平滑算法對信道沖激響應估計值進行優化，最后通過離散傅立葉變換得到基于指數平滑的信道頻率響應。
在mimo-ofdm系統的ls信道估計算法中，假設每個天線插入導頻的數量為m，ofdm采用k個子載波，梳狀導頻的間隔子載波數為p，滿足m＝[k/p]，[]表示取整運算，因此導頻位置的頻域接收信號可以表示為：
其中，上標p表示導頻所在位置，f表示頻域形式，i表示發射天線，j表示接收天線，ji表示從第i個發射天線到第j個接收天線，nt表示發射天線數，xi表示發射天線i上的信號矩陣，hji和zj分別表示信號矩陣和噪聲。
將上式中所有發射天線上的導頻信號按照下述方式進行排列：用qm(n)表示第m個發射天線上的第n個導頻信號，將導頻信號按照n的值分組排列，排列順序按照天線序號m的值升序排列，從而得到q矩陣：
對應的，將所有發射天線到第j個接收天線之間的信道頻率響應寫為：
因此，導頻接收信號可以表示為：
由此可以得到ls信道估計的解為：
其中
再將
指數平滑算法可以用于減少時間序列中的隨機干擾因素，對于慢衰落信道，信道沖激響應在一個符號內不變，在相鄰符號之間緩慢變化，每個ofdm符號所對應的信道沖激響應即組成一組時間序列，因此可以利用指數平滑算法減少ls信道估計值中每一徑上的噪聲，提升信道估計的精度。根據ls估計結果本發明提供一種mimo-ofdm系統中基于指數平滑的信道估計算法，包括如下步驟：
(1)對ls算法估計得到的信道頻率響應做idft運算，得到各ofdm符號對應的信道沖激響應估值：
其中，
(2)對步驟(1)中公式的信道沖激響應做指數平滑處理，減少信道沖激響應每一徑上的噪聲：
其中，
(3)將指數平滑后的信道沖激響應做k點dft運算，得到利用指數平滑改進的ls信道頻率響應：
本方法的性能通過matlab仿真進行分析評估，完成了mimo-ofdm系統中基于指數平滑的ls改進算法的仿真，并將改進算法與經典ls、dft、mmse三種算法做性能對比。仿真中，信道為抽頭延遲線模型，信道為慢衰落信道，一個ofdm符號內信道不發生變化，在相鄰符號內緩慢變化，導頻的插入方式為梳狀導頻，不同天線導頻位置正交，系統采用2發2收天線配置，ofdm子載波數為1024，調制方式為qpsk，循環前綴長度為64個子載波長度，信道為6徑信道，導頻間隔為8。
由于平滑系數α取不同值時，指數平滑算法濾除噪聲的性能不同，因此需要尋找一個α的最佳值，使得改進算法對ls算法的優化足夠好。對此，在不同的α以及不同信噪比下，對基于指數平滑的ls改進算法進行仿真，仿真的結果如圖2所示，可以看出，除去α取0時的特殊情況，低信噪比時，α取值越小，改進算法的性能越好，然而隨著信噪比的增加，α值越小，改進算法性能反而變差，因而需要取一個最佳的α值使得在所有信噪比條件下，該α值對應的改進算法性能均優于原算法，同時，仿真中發現改進ls算法的均方誤差曲線進一步接近了dft信道估計算法，因此可以結合下式選取最佳α值：
其中，mseesa和msedft分別表示基于指數平滑的改進ls算法和dft算法的估計均方誤差向量，向量中元素為不同信噪比下的均方誤差，
獲取了最佳平滑系數后，將基于指數平滑的改進ls算法與經典ls算法、dft算法及mmse算法仿真實現，仿真結果如圖3-4所示。為了體現指數平滑算法的特點以及最優平滑系數的優勢，在0到1之間選取了多個平滑系數進行仿真，最終將0.1及0.2兩個平滑系數的仿真結果與最佳平滑系數0.5的仿真結果進行對比。由圖3可以看出，在低信噪比環境下，指數平滑的系數越小，改進算法的估計均方誤差越小，但隨著信噪比的增加，平滑系數越小，信道估計的誤差反而越大，改進算法的性能比原算法還差。這是由于指數平滑算法具有低通濾波特性，平滑系數越小，濾波效果越好，在低信噪比時能夠濾除大部分噪聲，優化了信道估計的結果，而在高信噪比時，有效信道信息占據主導地位，平滑系數較小時，信道隨時間的變化將被誤認為是隨機干擾，指數平滑算法做了錯誤的修正，惡化了信道估計的結果。因此，結合上述最佳平滑系數選取準則，當平滑系數為0.5時，改進算法在低中高信噪比環境下，估計誤差均小于經典ls信道估計算法。同時，與經典dft信道估計算法相比，基于指數平滑的改進ls算法在取得最佳平滑系數時，信道估計的均方誤差最接近dft算法，并且避免了dft估計算法中獲取最大時延長度的工作。由圖4可以看出，在選取最優平滑系數0.5時，基于指數平滑的改進ls信道估計算法恢復數據的誤比特率介于經典ls、mmse算法之間，且性能接近dft信道估計算法。
以上僅是本發明的優選實施方式，本發明的保護范圍并不僅局限于上述實施例，凡屬于本發明思路下的技術方案均屬于本發明的保護范圍。應當指出，對于本技術領域的普通技術人員來說，在不脫離本發明原理前提下的若干改進和潤飾，應視為本發明的保護范圍。