高鐵場(chǎng)景下一種基于信噪比判決的雙模切換信道估計(jì)算法

王傳云，王敏，趙軍輝,2，尹燕

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高鐵場(chǎng)景下一種基于信噪比判決的雙模切換信道估計(jì)算法

王傳云1，王敏1，趙軍輝1,2，尹燕1

（1. 華東交通大學(xué)，江西 南昌 330013；2. 北京交通大學(xué)，北京 100044）

為了提高信道在信噪比大范圍變化環(huán)境下信道估計(jì)的精度，確保高速鐵路通信系統(tǒng)的可靠性，提出高鐵場(chǎng)景下一種基于信噪比判決的雙模切換信道估計(jì)算法。該算法利用離散卡—洛基擴(kuò)展模型（discrete Karhunen-Loeve basis expansion model，DKL-BEM）及線性最小均方誤差（linear minimum mean square error，LMMSE）算法進(jìn)行信道建模和不同速度環(huán)境下的信道估計(jì)。仿真發(fā)現(xiàn)，當(dāng)信噪比增大至某值時(shí)，基于ICI消除的二次信道估計(jì)算法性能劣于傳統(tǒng)的DKL-BEM算法（出現(xiàn)交叉點(diǎn)），且交叉點(diǎn)值隨速度的提高左移（小信噪比方向）。通過(guò)對(duì)參數(shù)分析和兩種算法交叉點(diǎn)值的提取，給出交叉點(diǎn)隨速度變化的移動(dòng)軌跡，自適應(yīng)地實(shí)現(xiàn)兩種算法的切換，提高信道估計(jì)算法的適應(yīng)性和有效性。

高鐵場(chǎng)景；雙模切換；自適應(yīng)；交叉點(diǎn)；時(shí)變信道

1 引言

世界范圍內(nèi)的信息技術(shù)進(jìn)步帶動(dòng)了高速鐵路的迅猛發(fā)展[1]，國(guó)外的鐵路通信已經(jīng)開(kāi)始陸續(xù)采用LTE-R，其中三星與電信運(yùn)營(yíng)商SK Telecom及釜山運(yùn)輸公司聯(lián)合開(kāi)發(fā)的LTE-R已正式運(yùn)行；國(guó)內(nèi)也在不斷地開(kāi)展相關(guān)研究工作，試圖打破傳統(tǒng)，嘗試新技術(shù)，從而推動(dòng)鐵路移動(dòng)通信行業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展。對(duì)于鐵路通信產(chǎn)品而言，第一要求是安全可靠，獲得精確的信道狀態(tài)信息，才能保證系統(tǒng)通信的可靠性。隨著我國(guó)高速鐵路運(yùn)行速度的提升，還需進(jìn)一步研究高速移動(dòng)對(duì)信道估計(jì)帶來(lái)的諸多影響。

在高速移動(dòng)環(huán)境下，信道待估計(jì)參數(shù)的數(shù)量大大增加，需要使用能夠減少未知量個(gè)數(shù)的信道模型來(lái)擬合真實(shí)的時(shí)變信道。目前，常用的時(shí)變信道擬合方法有線性時(shí)變（Linear time-varying，LTV）模型[2-3]和基擴(kuò)展模型（basis expansion model，BEM）[4-6]。BEM作為時(shí)頻雙選信道的最佳模型，近些年來(lái)受到普遍關(guān)注。BEM的種類(lèi)有很多，各有優(yōu)劣。其中，離散卡—洛基擴(kuò)展模型（discrete Karhunen-Loeve basis expansion model，DKL-BEM）是MMSE準(zhǔn)則下的最優(yōu)模型[7]。因此當(dāng)采用MMSE或LMMSE方法估計(jì)時(shí)普遍選用DKL-BEM對(duì)信道進(jìn)行建模。

此外，在高速移動(dòng)環(huán)境下，無(wú)線通信系統(tǒng)還會(huì)產(chǎn)生明顯的多普勒頻移[8]，破壞各個(gè)子信道的正交性，引起嚴(yán)重的載波間干擾（inter-carrier interference，ICI）[9]，影響系統(tǒng)性能，降低信道估計(jì)精度。因此，消除ICI是提高時(shí)變信道估計(jì)精度的關(guān)鍵之一。

ICI消除的方法有ICI自消除、頻域均衡等。由于相鄰子載波間的ICI相近，且以載波數(shù)的中心為對(duì)稱(chēng)位置的ICI也相近[10]，ICI自消除算法得到廣泛關(guān)注[11-12]。這類(lèi)方法雖然對(duì)ICI的消除效果好，且簡(jiǎn)單易行，但是由于在個(gè)子載波上只能傳輸/2個(gè)數(shù)據(jù)，系統(tǒng)的符號(hào)率大大降低。頻域均衡是去除ICI的有效方法[13]。參考文獻(xiàn)[14]提出一種基于最小均方誤差（MMSE）的三步ICI消除算法，包括MMSE信道估計(jì)、MMSE均衡和ICI消除。仿真結(jié)果表明，該方法明顯減小了系統(tǒng)的誤碼率，但MMSE算法的計(jì)算復(fù)雜度較高。利用頻域均衡的方法消除ICI需要事先獲得信道狀態(tài)信息，即ICI的消除與信道估計(jì)有關(guān)，而信道估計(jì)精度又受ICI的影響。因此，需要綜合考慮ICI消除與信道估計(jì)之間的相互影響。在參考文獻(xiàn)[14]的基礎(chǔ)上提出基于ICI消除的二次信道估計(jì)方法，包括DKL-BEM信道建模、LMMSE信道估計(jì)、MMSE均衡和ICI消除、第二次信道估計(jì)。傳統(tǒng)的DKL-BEM算法只包括前兩個(gè)步驟。仿真結(jié)果表明，二次信道估計(jì)算法在小信噪比條件下更適用且與傳統(tǒng)的DKL-BEM算法在性能曲線上存在交叉點(diǎn)。

為了提高信道信噪比在大范圍變化環(huán)境下的時(shí)變信道估計(jì)精度，保證高速鐵路通信系統(tǒng)的可靠性，本文給出了交叉點(diǎn)的散點(diǎn)圖及其擬合曲線，提出高鐵場(chǎng)景下一種基于信噪比判決的雙模切換信道估計(jì)算法，以交叉點(diǎn)為臨界點(diǎn)，在小信噪比條件下采用二次信道估計(jì)算法，在大信噪比條件下采用傳統(tǒng)的DKL-BEM算法。仿真結(jié)果表明，在信噪比大范圍變化環(huán)境下，所提算法能提高信道估計(jì)精度。

2 傳統(tǒng)的DKL-BEM算法

傳統(tǒng)的DKL-BEM算法過(guò)程如下：首先采用DKL-BEM對(duì)時(shí)變信道建模，然后利用LMMSE算法進(jìn)行信道估計(jì)，得到頻域信道矩陣1。

2.1 信道模型建立

利用DKL-BEM來(lái)描述雙選信道，當(dāng)最大時(shí)延max和最大多普勒頻移max滿足2maxmax<1時(shí)，可以將雙選信道建模為一個(gè)FIR 濾波器，其每個(gè)抽頭被表示為一組基函數(shù)的疊加，則時(shí)域信道響應(yīng)可以表示為：

其中，b()為第個(gè)基函數(shù)在時(shí)刻的DKL-BEM基函數(shù)，為DKL-BEM的階數(shù)，g()為基系數(shù)，在一個(gè)OFDM符號(hào)周期內(nèi)保持不變。

對(duì)于一個(gè)具有個(gè)子載波的OFDM系統(tǒng)，假定接收端理想同步。則接收信號(hào)的頻域表示為[15]：

=ave+ICI+（2）

ave=diag(diag()),ICI=-ave（3）

2.2 LMMSE信道估計(jì)

BEM采用隨時(shí)間變化的基函數(shù)與不隨時(shí)間變化的基系數(shù)來(lái)表征信道，將時(shí)變信道的估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為對(duì)線性參數(shù)（基系數(shù)）的估計(jì)問(wèn)題。常用的基系數(shù)估計(jì)方法有最小二乘估計(jì)（LS）[16]和線性最小均方誤差估計(jì)（LMMSE）[17]。

LMMSE估計(jì)方法綜合考慮了ICI、噪聲以及多徑時(shí)延的影響，雖然依賴(lài)信道信息、涉及自相關(guān)矩陣的計(jì)算，復(fù)雜度較高，但相較于LS估計(jì)方法而言有更高的精確度。采用LMMSE的方法估計(jì)基系數(shù)，即找到一個(gè)估計(jì)矩陣LMMSE，使基系數(shù)與基系數(shù)的估計(jì)值之間的線性均方誤差最小。估計(jì)矩陣的表達(dá)式為：

=AS（6）

A=diag(b)H（7）

利用式（4）中的估計(jì)矩陣進(jìn)行基系數(shù)估計(jì)，則基系數(shù)向量可以表示為：

1=LMMSEY（9）

Y=(pilot_position,:) （10）

其中，Y為×1的向量，是所有導(dǎo)頻子載波處對(duì)應(yīng)的接收信號(hào)，為一個(gè)OFDM符號(hào)中的導(dǎo)頻總數(shù)；g對(duì)應(yīng)第個(gè)基函數(shù)的BEM系數(shù)。則信道時(shí)域響應(yīng)的估計(jì)矩陣h可以表示為：

其中，G是行列的循環(huán)矩陣，其第一列為G(,1)。則頻域信道的估計(jì)矩陣可以表示為：

1=1H（14）

隨著高速鐵路移動(dòng)速度的提高，多普勒頻移造成的ICI越來(lái)越嚴(yán)重，尤其在信噪比較小時(shí)，僅僅在LMMSE估計(jì)時(shí)處理ICI，對(duì)ICI的緩解效果不明顯。因此，需要在信道估計(jì)前消除ICI，提高信道估計(jì)的精度。

3 基于ICI消除的二次信道估計(jì)算法

基于ICI消除的二次信道估計(jì)算法過(guò)程如圖1所示，在第2節(jié)的基礎(chǔ)上，采用簡(jiǎn)化的PIC算法消除ICI，獲得ICI消除后的頻域接收信號(hào)2；最后用2進(jìn)行第二次信道估計(jì)，得到2，完成信道估計(jì)。采用該方法可以減弱ICI對(duì)時(shí)變信道估計(jì)的影響，進(jìn)一步提高信道估計(jì)精度。

圖1 OFDM系統(tǒng)二次信道估計(jì)算法過(guò)程

3.1 ICI消除

采用簡(jiǎn)化的并行干擾消除（parallel interference cancellation，PIC）算法消除ICI，直接用接收信號(hào)減去ICI項(xiàng)得到干擾消除后的接收信號(hào)2，則其可以表示為：

2=-1,ICI2（15）

1,ICI=1-diag(diag(1)) （17）

3.2 第二次信道估計(jì)

采用2進(jìn)行第二次信道估計(jì)，則基系數(shù)可以表示為：

2=LMMSE2,P（18）

2,P=2(pilot_position,:) （19）

其中，2,P為×1的向量，對(duì)應(yīng)于所有導(dǎo)頻子載波處的ICI消除后的頻域接收信號(hào)；求得基系數(shù)后，采用與第2.2節(jié)中相同的方法得到時(shí)域信道矩陣h和頻域信道矩陣2，完成信道估計(jì)。

3.3 算法仿真及分析

在不同速度條件下，采用LMMSE估計(jì)方法，對(duì)傳統(tǒng)的DKL-BEM算法和基于ICI消除的二次信道估計(jì)算法的性能進(jìn)行對(duì)比分析，如圖2所示。定義歸一化均方誤差（NMSE）來(lái)衡量信道估計(jì)的性能，如式（20）所示。

其中，hr是實(shí)際信道的抽頭響應(yīng)（由Jakes模型產(chǎn)生）。在仿真中系統(tǒng)載波頻率G=2 GHz，仿真一幀數(shù)據(jù)包括20個(gè)OFDM符號(hào)樣本，本文采用常見(jiàn)的頻域梳狀導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)（FDKD）[18]進(jìn)行信道估計(jì)，具體的導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)如圖2所示。一個(gè)OFDM符號(hào)中有M個(gè)導(dǎo)頻簇，每個(gè)導(dǎo)頻簇中有a個(gè)非零導(dǎo)頻，非零導(dǎo)頻兩側(cè)分別有b個(gè)零導(dǎo)頻，導(dǎo)頻總數(shù)K=M(a+2b)，M個(gè)導(dǎo)頻簇等間隔的插入一個(gè)OFDM符號(hào)中，具體參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表1。

表1 OFDM時(shí)變信道估計(jì)仿真參數(shù)設(shè)置

在大信噪比條件下，信號(hào)狀態(tài)良好、噪聲較小，在第一次信道估計(jì)采用的LMMSE估計(jì)方法中已經(jīng)考慮了噪聲和ICI的影響，如式（5）所示。因此，再進(jìn)行額外的處理反而會(huì)增大噪聲使ICI消除后的接收信號(hào)Y的準(zhǔn)確度下降，使二次信道估計(jì)算法在同等條件下的信道估計(jì)精度劣于傳統(tǒng)的DKL-BEM算法，出現(xiàn)交叉點(diǎn)，如圖3中A1、A2、A3所示。參考文獻(xiàn)[19]提出了一種OFDM系統(tǒng)信道盲估計(jì)算法，該算法是在參考文獻(xiàn)[20]基礎(chǔ)上的改進(jìn)。參考文獻(xiàn)[19]所提算法在小信噪比條件下性能較好，在大信噪比條件下性能劣于參考文獻(xiàn)[20]所提算法，可驗(yàn)證大信噪比時(shí)額外的處理反而會(huì)降低信道估計(jì)的精度。基于ICI消除的二次信道估計(jì)算法在小信噪比（信噪比值小于交叉點(diǎn)值）情況下，可以有效地提高信道估計(jì)精度。

圖3 不同速度條件下NMSE隨信噪比變化的曲線

觀察可知，交叉點(diǎn)值的變化具有一定的規(guī)律，隨著速度增加交叉點(diǎn)對(duì)應(yīng)的信噪比值減小。因此，若能找到交叉點(diǎn)隨速度變化的移動(dòng)軌跡，就能以交叉點(diǎn)為臨界點(diǎn)，自適應(yīng)地實(shí)現(xiàn)兩種算法的切換，提高信噪比大范圍變化環(huán)境下信道估計(jì)的精度。

4 基于信噪比判決的雙模切換信道估計(jì)算法

根據(jù)上述分析，為了提高所提信道估計(jì)算法的適應(yīng)性，確保高速鐵路通信的可靠性，提出高鐵場(chǎng)景下一種基于信噪比判決的雙模切換信道估計(jì)算法，自適應(yīng)地實(shí)現(xiàn)兩種算法的切換，在后面的描述中將該算法簡(jiǎn)稱(chēng)為自適應(yīng)信道估計(jì)算法。算法流程如圖4所示。其中，判決條件為交叉點(diǎn)位置對(duì)應(yīng)的信噪比snr與實(shí)際信道的信噪比SNR比較大小，當(dāng)SNR

圖4 自適應(yīng)信道估計(jì)算法流程

4.1 交叉點(diǎn)的移動(dòng)軌跡

采用參數(shù)提取的方法，如圖5所示，給出了交叉點(diǎn)隨速度變化的散點(diǎn)圖，其具有一定的變化趨勢(shì)。

基于對(duì)擬合曲線的精度和算法復(fù)雜度的綜合考慮，對(duì)交叉點(diǎn)移動(dòng)軌跡進(jìn)行二次多項(xiàng)式曲線擬合，其計(jì)算式為：

snr=12+23（21）

其中，1、2、3的取值區(qū)間分別為（2.579×10-5, 7.641×10-5）、（-0.067 72, -0.045 19）、（26.36, 28.66），通過(guò)對(duì)擬合結(jié)果進(jìn)行分析、比較，本節(jié)分別取1=5.11×10-5、2=-0.056 46、3=27.51。

圖5 交叉點(diǎn)隨速度變化的散點(diǎn)圖及其擬合曲線

4.2 自適應(yīng)信道估計(jì)算法

自適應(yīng)信道估計(jì)算法以交叉點(diǎn)為分界點(diǎn)，在信噪比大范圍變化環(huán)境下實(shí)現(xiàn)兩種算法的切換。傳統(tǒng)的DKL-BEM算法和基于ICI消除的二次信道估計(jì)算法最大的不同在基系數(shù)的求法上。自適應(yīng)信道估計(jì)算法基系數(shù)向量的表達(dá)式如下：

求得基系數(shù)后，采用與第2.2節(jié)中相同的方法得到時(shí)域信道矩陣3和頻域信道矩陣3，完成信道估計(jì)。

4.3 算法仿真及分析

在不同速度條件下，對(duì)傳統(tǒng)的DKL-BEM算法、基于ICI消除的二次信道估計(jì)算法和自適應(yīng)信道估計(jì)算法的性能進(jìn)行了對(duì)比分析，如圖6所示，系統(tǒng)仿真條件及參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表1。

圖6 不同速度條件下自適應(yīng)信道估計(jì)算法的性能曲線

由圖6可知，所提的自適應(yīng)信道估計(jì)算法在信噪比大范圍變化環(huán)境下都有較高的估計(jì)精度，既保證了小信噪比條件下信道估計(jì)精度的提高，又保留了大信噪比時(shí)原有的精度。

因?yàn)閷?shí)驗(yàn)時(shí)只對(duì)5 dB、10 dB、15 dB、20 dB、25 dB、30 dB這6個(gè)信噪比值進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，所以從圖形上看自適應(yīng)信道估計(jì)算法與傳統(tǒng)DKL-BEM算法的交叉點(diǎn)總是在這些整點(diǎn)上，不能準(zhǔn)確地反映所給擬合曲線的準(zhǔn)確性。故表2對(duì)由擬合曲線計(jì)算出的理論值與仿真實(shí)驗(yàn)中得到的實(shí)際值進(jìn)行了比較，相對(duì)誤差最大為3.57%，驗(yàn)證了所給擬合曲線的準(zhǔn)確性與有效性。

表2 交叉點(diǎn)處對(duì)應(yīng)信噪比的理論值與實(shí)際值比較

5 結(jié)束語(yǔ)

本文提出高鐵場(chǎng)景下一種基于信噪比判決的雙模切換信道估計(jì)算法，該算法由傳統(tǒng)的DKL-BEM算法和二次信道估計(jì)算法組成，隨著信噪比變大，兩種算法在性能曲線上出現(xiàn)交叉點(diǎn)，在大信噪比條件下二次信道估計(jì)算法性能劣于傳統(tǒng)的DKL-BEM算法。本文給出交叉點(diǎn)隨速度變化的移動(dòng)軌跡，自適應(yīng)地實(shí)現(xiàn)兩種算法的切換。不同速度條件下的仿真結(jié)果表明，所提算法改善了信噪比在大范圍變化環(huán)境下的信道估計(jì)精度，提高了信道估計(jì)算法的適應(yīng)性和有效性。隨著課題組的進(jìn)一步研究，力爭(zhēng)達(dá)到復(fù)雜度與精確度之間的最優(yōu)平衡，提高算法的實(shí)時(shí)性，所提算法將更能適應(yīng)鐵路移動(dòng)通信的發(fā)展。

[1] 劉云毅, 趙軍輝, 王傳云. 高速鐵路寬帶無(wú)線通信系統(tǒng)越區(qū)切換技術(shù)[J]. 電信科學(xué), 2017, 33(11): 37-46.

LIU Y Y, ZHAO J H, WANG C Y. Handover technology in high-speed railway broadband wireless communication system[J]. Telecommunication Science, 2017, 33(11): 37-46.

[2] Bi Y M, ZHANG J H, ZENG M, et al. Channel modeling and estimation for OFDM systems in high-speed trains scenarios[C]//The IEEE 83rd Vehicular Technology Conference, May 15-18, 2016, Nanjing, China. Piscataway: IEEE Press, 2016: 1-6.

[3] HAO J X, WANG J T, PAN C Y. Low complexity ICI mitigation for MIMO-OFDM in time-varying channels[J]. IEEE Transactions on Broadcasting, 2016, 62(3): 1-9.

[4] ABOUTORAB N, HARDJAWANA W, VUCETIC B. A new iterative doppler-assisted channel estimation joint with parallel ICI cancellation for high-mobility MIMO-OFDM systems[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2012, 61(4): 1577-1589.

[5] SHENG Z C, FANG Y, WANG C. A BEM method of channel estimation for OFDM systems in high-speed train environment[C]//The International Workshop on High Mobility Wireless Communications, November 1-3, 2013, Shanghai, China. [S.l.: s.n.], 2013: 6-9.

[6] DENG L, CHENZ H, ZHAO Y S. Basis expansion model for channel estimation in LTE-R communication system[J]. Digital Communications & Networks, 2016, 2(2): 92-96.

[7] TEO K A D, OHNO S. Optimal MMSE finite parameter model for doubly-selective channels[C]//IEEE Global Telecommunications Conference, Nov 29-Dec 3, 2005, St.Louis, USA. Piscataway: IEEE Press, 2005: 3507.

[8] 江戩. TD-LTE系統(tǒng)中信道估計(jì)技術(shù)研究[J]. 電信科學(xué), 2010, 26(11): 141-145.

JIANG J. Research on channel estimation technology in TD-LTE system[J]. Telecommunication Science, 2010, 26(11): 141-145.

[9] 劉順蘭, 汪佳麗. 快時(shí)變OFDM系統(tǒng)中非采樣間隔信道的信道估計(jì)[J]. 電信科學(xué), 2015, 31(9): 112-117.

LIU S L, WANG J L. New channel estimation algorithm for non-sample-spaced channels in fast time-varying OFDM system[J]. Telecommunication Science, 2015, 31(9): 112-117.

[10] 蔡明, 曾嶸. 高速鐵路中基于組導(dǎo)頻的OFDM系統(tǒng)時(shí)變信道估計(jì)算法[J]. 鐵道學(xué)報(bào), 2015, 37(5): 52-56.

CAI M, ZENG R. Group-pilot-aided time-varying channel estimation for high-speed railway OFDM system[J]. Railway Transaction, 2015, 37(5): 52-56.

[11] ZHAO Y, HAGGMAN S G. Intercarrier interference self-cancellation scheme for OFDM mobile communication systems[J]. IEEE Transactions on Communications, 2001, 49(7): 1185-1191.

[12] MA J, ORLIK P V, ZHANG J, et al. Reduced-rate OFDM transmission for inter-subchannel interference self-cancellation over high-mobility fading channels[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2012, 11(6): 2013-2023.

[13] 李丹, 柯峰. 高速移動(dòng)環(huán)境下基于OFDM的LTE系統(tǒng)ICI消除技術(shù)綜述[J]. 重慶郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版), 2013, 25(3): 292-299.

LI D, KE F. ICI mitigation techniques for OFDM based LTE system over highly mobile environment: a survey[J]. Journal of Chongqing University of Posts and Telecommunications (Natural Science Edition), 2013, 25(3): 292-299.

[14] NISSEL R, RUPP M. Doubly-selective MMSE channel estimation and ICI mitigation for OFDM systems[C]//The 2015 IEEE International Conference on Communications, June 8-12, 2015, London, UK. Piscataway: IEEE Press, 2015: 4692-4697.

[15] ZUO H L, SONG H G, YUAN T P, et al. Channel modeling and estimation in high-speed mobile environment[C]//The IEEE 83rd Vehicular Technology Conference, May 15-18, 2016, Nanjing, China. Piscataway: IEEE Press, 2016: 1-5.

[16] 賴(lài)曉陽(yáng), 朵琳. OFDM系統(tǒng)中一種實(shí)用的干擾抑制信道估計(jì)算法[J]. 電信科學(xué), 2016, 32(1): 88-92.

LAI X Y, DUO L. Utility channel estimation algorithm with interference suppression in OFDM system[J]. Telecommunication Science, 2016, 32(1): 88-92.

[17] KASHOOB M, ZAKHAROV Y. Data-aided iterative reweighted LMMSE channel estimation for MIMO OFDM[C]// IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology, December 7-10, 2015, Abu Dhabi, UAE. Piscataway: IEEE Press, 2015: 663-667.

[18] 梁文莉. 高速鐵路環(huán)境下OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)研究[D]. 蘭州：蘭州交通大學(xué), 2015.

LIANG W L. Research on channel estimation of OFDM system in high-speed railway environment[D]. Lanzhou: Lanzhou Jiaotong University, 2015.

[19] 陳少平. 時(shí)變信道中的正交頻分復(fù)用系統(tǒng)ICI分析、消除與系統(tǒng)均衡[D]. 武漢：華中科技大學(xué), 2004.

CHEN S P. ICI Analysis, cancellation, and equalization for OFDM sytems over time-varying channels[D]. Wuhan: Huazhong University of Science and Technology, 2004.

[20] MUQUET B, COURVILLE M, DUHAMEL P. Subspace-based blind and semi-blind channel identification method for OFDM systems[J]. IEEE Transactions on Signal processing, 2002, 50(7): 1699-1712.

A dual mode switching channel estimation algorithm based on SNR decision in high speed railway scenarios

WANG Chuanyun1, WANG Min1, ZHAO Junhui1,2, YIN Yan1

1. East China Jiaotong University, Nanchang 330013, China 2. Beijing Jiaotong University, Beijing 100044, China

A dual mode switching channel estimation algorithm based on SNR decision in high speed railway scenarios was proposed. The algorithm adopted DKL-BEM and LMMSE modelling the channel and estimating the channel under different speed conditions, respectively. The simulation results show that the SNR increased, the performance of the twice channel estimation algorithm based on ICI cancellation became worse than that of the traditional DKL-BEM algorithm, and a cross-point appeared, its value moved towards the small SNR as the speed increased. Through analyzing the parameters and extracting the cross-point values of the two algorithms, the moving trajectory of the cross-point with the speed changing was given. The proposed algorithm can adaptively achieve the switching between two algorithms and improve the applicability and effectiveness of the channel estimation algorithm.

high speed railway scenario, dual mode switching, adaptive, cross-point, time-varying channel

TN929

A

10.11959/j.issn.1000?0801.2018199

2017?12?12；

2018?06?08

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目（No.61661021）；江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究項(xiàng)目（No.GJJ150545）

The National Natural Science Foundation of China (No.61661021), Education Department Scientific and Technological Project of Jiangxi Province of China (No.GJJ150545)

王傳云（1977?），男，華東交通大學(xué)信息工程學(xué)院院長(zhǎng)助理、副教授、碩士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)闊o(wú)線通信、微波電路與天線。

王敏（1992?），女，華東交通大學(xué)信息工程學(xué)院碩士生，主要研究方向?yàn)闊o(wú)線通信、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)等。

趙軍輝（1973?），男，華東交通大學(xué)信息工程學(xué)院院長(zhǎng)，北京交通大學(xué)教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)閷拵o(wú)線和移動(dòng)通信系統(tǒng)。

尹燕（1978?），女，華東交通大學(xué)軟件學(xué)院講師，主要研究方向?yàn)閺?fù)雜網(wǎng)絡(luò)和物聯(lián)網(wǎng)等。