基于自举理论预编码隐藏导频超宽带无线通信信道估计研究

信道估计是众多应用的核心支撑技术之一，如何估计未知干扰存在时的超宽带无线通信系统时变信道系数是一个新颖且亟待解决的问题。针对超宽带系统低功耗、信道时变和高度频选的要求，本项目重点研究带宽有效、高效鲁棒的时变信道估计和跟踪方法，拟采用基于预编码器的隐藏导频传输模式，建立时变信道估计模型，针对超宽带信道特性，考虑超宽带系统和现有窄带系统共存的要求，联合自举零抽头检测方法和自举自适应算法对信道进行估计和跟踪。借助隐藏导频传输模式，这种基于自举理论拟设计的信道估计和跟踪方法，不仅对进入超宽带系统的未知干扰鲁棒，而且可以降低系统能耗开销，同时具有带宽有效性高、估计精度高及算法执行复杂度低的优点。本项目的研究成果不仅适合高速超宽带无线通信系统，也适用于低速超宽带无线通信的应用场景，而且还可推广到其它无线通信环境。

超宽带无线通信是短距离、高速无线网络最热门的物理层技术候选方案之一。本项目围绕导频或训练方案设计和可跟踪信道时间变化并对未知干扰鲁棒的信道估计技术开展研究。目前，项目达到了预期目标，提出了算法简单、性能优良及可靠性高的信道估计算法。主要研究成果如下：.（1）导频或训练传输方案设计。首先研究了非隐藏导频的训练方案，按照最小均方误差准则和中断概率准则进行最优功率分配，以提高估计精度和减小中断概率。其次，提出复合型导频分配模式，即在隐藏导频中插入极少量的辅助导频。然后，提出基于预编码的隐藏导频传输模式，对每个数据实虚部修正后叠加导频。最后，针对数据导频相互干扰的问题，提出了双边偏差补偿和双边阈值补偿以及单边偏差补偿和单边阈值补偿的预处理方法。提出方法节省了大量时频资源，并改善了估计精度和信号检测等方面的性能。.（2）低复杂度、高精度时变信道估计方法研究。通过使用虚拟导频，提出鲁棒的基于奇异值分解和正则化时域最小二乘估计方法；针对卡尔曼滤波方法中状态转移系数估计不准确所导致的算法发散问题，提出基于阈值纠正状态转移系数的卡尔曼滤波方法；提出了低复杂度改进修正卡尔曼滤波方法，该方法可跟踪信道时频域相关性并且降低修正卡尔曼滤波方法的复杂度；提出了干扰自消的最优导频，并提出Sage-Husa算法和衰减记忆滤波算法联合的时变信道估计方法，以有效抑制滤波方法的发散和子载波间干扰，大大提高估计精度；最后，在卡尔曼方法中引入自举零抽头检测方法，进一步改善信道估计精度。.（3）超宽带系统和现有窄带系统共存时的鲁棒信道估计方法。首先，提出改进最小二乘拟合压缩比干扰抑制算法。该方法使用小波模极大值动态阈值检测窄带干扰位置后，选取窄带两边部分离散点进行最小二乘进曲线拟合，根据拟合曲线确定相应的压缩比，对干扰处频谱进行压缩处置。然后，针对连续窄带干扰问题，提出基于傅立叶变换的快速动态双门限窄带干扰抑制算法。最后，在自举理论框架下，提出对窄带干扰鲁棒的信道估计方法，解决了传统算法收敛速度慢和估计精度差的缺陷。