WCDMA中自适应最大多普勒频移估计方法的研究
第22卷 第1期
2004年3月
应用科学学报
JOU
RNALOFAPPLIEDSCIENCES
Vol.22,No.1 March2004
文章编号:025528297(2004)0120001205
WCDMA中自适应最大多普勒频移
估计方法的研究
盛 彬, 尤肖虎
(东南大学移动通信国家重点实验室,江苏南京210096)
摘 要:提出了WCDMA系统中一种利用信道估计相位变化的统计信息来估计最大多普勒频移的自适应方法,并在分析相对误差的基础上给出了校正公式.仿真结果表明该方法简便易行,精度高,并且不受功率控制等因素的影响,在3G标准支持的宽广的多普勒频率范围内都能获得良好的估计效果.关键词:宽带码分多址;最大多普勒频移;相位变化中图分类号:TN929.533 文献标识码:A
AStudyonAdaptiveMaximalDopplermaCDMASystems
SHEN(NationalMobileCommunrchoutheastUniversity,Nanjing210096,China)
Abstract:,eadaptivelyestimatesoneofthemostimportantchannelpa2.TheschemeusesrametersimlerfrequencyfDisproposedforWCDMAsystemsphasevariatisofreceivedpilotsignals,stronglyrelatedwithfDinafadingenvironment.Thesimulationresultsshowthattheproposedschemeisverysimple,showinggoodperformanceoverwideDopplerfrequencyrangesupportedby3Gstandard.
Keywords:WCDMA;maximumdopplerfrequency;phasevariation
从系统的观点来看,获得移动台多普勒频移信息的意义是十分重大的,因为通过它我们可以从底层的物理层以及高层的协议层来优化整个WCD2
.例如:作为接收机中关键技术的信MA系统的性能
道估计方法,如果知道了多普勒频移,就可以从最小均方误差(MMSE)的准则出发,利用维纳滤波的原理来优化估计器的性能;从多普勒频移计算出的移动台速度也可帮助我们优化小区的分配策略:低速移动的用户指定给微微小区(pico2cells);中速的用户被分配给微小区(micro2cells);而高速移动的用户为了避免频繁的切换将分配给宏小区(macro2cells).估计最大多普勒频移的方法有多种,例如:根
收稿日期:2002209211; 修订日期:2003204201
基金项目:江苏东大通信技术有限责任公司(SeuComm)资助项目
据电平通过率(LCR)[1];运用谱分析以及自相关函数的知识[2];从信道估计的包络和幅角[3]中提取最大多普勒频移的信息,等等.使用LCR估计最大多普勒频移是一种简便的方法,但是由于平均功率的测量受到距离引起的路径损失、茂密的树叶和大楼的背面引起的阴影衰落以及噪声等各种因素的影响,所以这种方法在低信噪比的实际应用中并不理想.在有功率控制的场合下,由于信道估计的包络无法反映衰落信道真实的统计特性,所以这种估计最大多普勒频移的方法有一定的局限性.而运用小波分析以及功率自相关函数的方法由于计算量和存储量大而限制了它们在实际中的应用.
作者简介:盛彬(19742),男,安徽芜湖人,博士生;尤肖虎(19622),男,江苏苏州人,教授,博导.
2 应 用 科 学 学 报第22卷
考虑到上述方法的这些缺点,本文提出了一种自适应最大多普勒频移估计方法.由于它利用了信道估计相位变化的统计特性,所以不会受到功率控制的影响,并且计算简单,实现方便.
虽然式(5)的近似带来了误差,但这是非常小的,主要的误差来自信道参数相角上叠加的噪声.现来考虑相对误差的大小,先将M写成fD的形式
M=f(fD)=arccos(J0(2ΠfDΣ))
(6)
22
ΡM
1 利用相位变化估计最大多普勒频移
由上式及文献[6],可以得到Ρf^D≈
2
的方法
多普勒频移是由于接收机移动而产生的.当接
收机移动速度为v,移动方向与反射体(散射体)的径向夹角为Η时,多普勒频移为f=vcosΗ Κ=
,其中,Κ为载波波长,fD=v fDcosΗΚ为最大多普勒频移.由于Jakes模型在无线蜂窝通信系统中被广泛采用,所以这里我们只考虑Jakes的经典谱模型.
设随机变量Φ表示相位差,Φ=
2
)=p(Φ
2Π
2
21)223 2
(1-ΚcosΦ)
其中Κ=J0(2ΠfDΣ).(fD)f′
2
ΡM=
2
22ΠΣ J1(2ΠfDΣ)
(7)
ΡfδD与fD的比值为估计的相对误差,表示如下
fδfD
=
22ΠΣ J1(2ΠfDΣ)fD
(8)
其中ΡM=M-arccos(J0(2ΠfDΣ))为其估计值与均值之差.
从公式(8)可知,M,.,信道估计器.所以,最大多普勒频移估计的精度与信道估计器的平均长度是相辅相成、相互作用的.最佳的平均长度可以获得最小的均方误差,从而得到较高精度的最大多普勒频移信息.而准确的最大多普勒频移信息又可以确定最佳的平均长度.
当然在实际环境中,我们既不知道准确的最大多普勒频移信息也不知道最佳的平均长度.在这种情况下,可以采用迭代的方法来自适应地调整平均长度并逐步逼近最大多普勒频移的真实值.具体的情况将在第3节中讨论.
2.2 MMSE准则下导频信道最佳积分长度的确定
可得到
E{ Φ }=
2
-2
)dΦ=(Φ
Π
(2
) 1-Κ
Π
dΦ223 2
(1-ΚcosΦ)
)(2)=arccos(Κ
构造E{ Φ }的近似公式,如下
NM=∑
N
n=1
(3)
显然,从cos(M)=J0(2ΠfDΣ)求解fD并不简单,但
是考虑到WCDMA[5]的标准,当fD最大为925Hz(500km h,2GHz载频),导频符号周期Σ为66.6Λs时,2ΠfDΣ
1-2
相对于接收的多径衰落信号,Rake接收机每个
相关器(finger)的输出可看作是一个经历了平坦瑞利衰落的信号.在无线通信环境中,信道参数Α(n)是一个低通高斯随机过程.它的功率谱
由于Rake接收机的各个Finger所分辨出的最
2
≈cos(M)=J0(2ΠfDΣ)≈24
24
(4)1-+
464+
^D
4
忽略掉4次项,则
f
=
2ΠΣ
(5)
2 误差分析和校正方法
2.1 相对误差的分析
第1期盛 彬等:WCDMA中自适应最大多普勒频移估计方法的研究3
大多普勒频移是相同的,因此可以只利用最强径来进行估计.设由WCDMA系统的公共导频信道(CPICH)得到的去掉调制符号和信号幅度值后的最强径上第n个符号处含有噪声的信道参数为
δ(n)=Α(n)+n(n) (9)ΑAp这里假定Α(t)在一个符号周期内是不变的且与n(n)
2
之间非相关.n(n)是均值为0、方差为Ρn的高斯白噪声(AWGN)序列,它包含了扩频序列的相关特性不理想造成的多径干扰,其他用户引入的多址干扰以及高斯白噪声通过相关信道估计器后产生的输出.
.为了抑制噪声,初始的信Ap是CPICH的信号幅度
道估计通过一个滑动平均滤波器,得到滤波后的第
n个符号的信道估计为
不同而不同,它实际上是信道估计的及时性与最大
可能地滤除带外噪声之间的一个折中点.由于不同信噪比下的最佳平均长度和最小均方误差相差并不大,为了简化处理,在下面的仿真中,最优平均长度是这样确定的:
表1 根据最大多普勒频移区间确定的最佳平均长度
.1 DecisionoftheoptiTabmalaveragelengthaccordingto
themaximumDopplerfrequency最大多普勒频移区间 Hz
M
0~10016
100~25010
250~4005
400~6004
600~8003
>8002
2.3 相对误差的仿真及校正方法
M
λΑ(n)=
δ(n-s)
Α
2M+1s=-M
∑
(10)
基于上述的分析及描述我们在COSSAP软件上建立了一个CPICH,.CDMA标准,信号的方PSK,Chip速率为3.8415kSymb s,数据符
其中,2M+1是平均长度.则信道估计的均方误差
(MSE)可表示为
λ2
M
SE=E[ Α(n)-Α(n) ]=
R(0)-
[
2M+1
M
∑R(i)+
i=1
M
+1i)+
2+R-)2i-MJ=-M
30kSymb s.信道模型为M.1225衰
落信道模型,载波频率为2GHz,仿真时假设在接收端Chip,符号及帧已经完全同步,估计区间为1.6s.仿真结果如图2所示,这里的信噪比指的是导频信号的.从图中可以看出
,最大多普勒频移估计相对误差的理论值与仿真结果之间是很接近的.当移动台速度低时,如100km h,虽然信道估计的MSE小,如图1所示,但由于此时的最大多普勒频移也小,所以相对误差较大,而移动台速度高时,如500km h,虽然信道估计的MSE大,但最大多普勒频移也大,所以相对误差反而较小.同时还注意到图中300km h的曲线在8dB附近出现波动,这是由于在
2
Ap (2+1)
(11)
3
(k+i)]表示信道自相关函其中,R(i)=E[Α(k)Α
数.根据式(11),并假设信道的平均功率和Ap为1,
可得到在MMSE准则下不同车速的最佳平均长度和理论均方误差,如图1所示.
不同信噪比下,不同的最优平均长度的信道估计
.所以在实际应用中,为了MSE相差比较大造成的
精确计算,在知道信噪比的情况下,应同时根据信噪比和最大多普勒频移来调节平均长度.
由于误差主要来源于两个方面:一是信噪比高低;二是低速时的相对误差要明显高于高速时的.所
图1 不同车速,不同信噪比下信道估计的MSE随积分长
度的变化曲线
Fig.1 MSEperformanceofchannelestimationversusav2
eragelengthindifferentvelocitiesandSNRs
以误差校正也将从以下两个方面来进行,校正的方
法采用二次函数拟合的方法.从理论计算和仿真结果来看,当信噪比大于5dB后,相对误差已经很小了.由于在实际的CDMA系统中,太小的信噪比没有意义,而且CPICH比用户数据信道的功率高,一般占下行发射总功率的10%左右,所以可以近似认为估计器是在比较高的信噪比下估计最大多普勒频
从图中可以看出,在MMSE准则下,最佳平均长度随着导频符号的信噪比以及移动台的移动速度
4 应 用 科 学 学 报第22卷
率的,当然在实际环境下还要受到阴影衰落的影响.考虑到上述情况,
校正公式如下
考虑到估计值一般大于真实值,最后得到修正后的最大多普勒频率为
δθ(14)fD=fD×(1-ΡfδD)表2是在CPICH信噪比为4dB,6dB和8dB时经过
校正后的最大多普勒频率的相对误差.
表2 校正后的最大多普勒频移估计的相对误差
.2 Therelativeerrorofthecorrectedvalueoftheesti2Tab
matedmaximumDopplerfrequency
50km h100km h200km h300km h400km h500km h
4.0dB0.0469 0.0085 0.0413 0.01110.00731 0.00686.0dB0.0478
0.0030.0019
0.0225
0.009
0.00680.01480.01840.0248
0.0040.0086
图2 最大多普勒频移估计相对误差的理论曲线和计算机
仿真曲线
Fig.2 Therelativeerroroftheestimatedmaximum
Dopplerfrequency
8.0dB0.0488
3δδ=0.28×()2-0.38×()+0.16
ΡfD
10001000
)道信噪比之后,δ5
1.节所述,在实际环境中,既不知道准确.在这种情况下,可以采用迭代的方法来自适应地调整平均长度并逐步逼近最大多普勒频移的真实值.自适应最大多普勒频移估计器如图3所示.
(13)
图3 自适应最大多普勒频移估计器的示意图
Fig.3 TheblockdiagramoftheadaptivemaximumDopplerfrequencyestimator
它的工作流程是这样的:首先依据各径的信道估计选择功率最强的一径,然后通过最强径的信道估计在一个估计区间内计算最大多普勒频移并进行校正.最后根据得到的最大多普勒频移所处的位置来选择下一个估计区间的最优平均长度.经过反复迭代直到估计器稳定在真实的最大多普勒频移附近.在下面的仿真中,最佳平均长度由表1确定.当然,如果系统能得到准确的信噪比,那么应该同时根据信噪比和最大多普勒频移来确定信道估计的最佳平均长度,这里的区间划分只是为了简化仿真和计
算.
图4给出了估计区间为1.6s、导频信号信噪比为5dB时移动台改变速度后的最大多普勒频移估计值的收敛曲线.它的仿真条件与3.3节是一样的.
图中L=21(
L=2M+1)表示移动台原来速度为100km h时的最佳平均长度,它的两条曲线分别表
示移动台速度现在变为300km h和500km h后的收敛曲线.当然在实际中,车速是不可能突变的,这里只是为了简化处理.我们发现在6s以后(相当于4个迭代步长),估计器已经能够给出相当精确的最
第1期盛 彬等:WCDMA
中自适应最大多普勒频移估计方法的研究5
大多普勒频移信息,并根据它调节了此时的最佳平均长度.同样L=9表示移动台由原来车速的300km h改变为现在的500km h和100km h时,最大多普勒频率估计值的收敛曲线;而L=5表示移动台由原来车速的500km h改变为现在的300km h和100km h时,最大多普勒频率估计值的
收敛曲线.由图中还可发现,移动台速度差改变得越小,收敛得越快,例如从300km h变到500km h时
.
图5 估计区间为0.8s时估计的最大多普勒频移收敛曲线
Fig.5 Theconvergencecurveoftheestimatedmaximum
Dopplerfrequencyforanobservationintervalof0.8s
素的影响,精度高,并在3G,同时它也适cdm2000:
LeeWCY.
MobileCommunicationsEngineering
图4 估计区间为1.6sFig.4 Themaximum
Doppfoservationintervalof1.6s
[M].NewYork:McGrawHill,1982.
[2] MottierD,CastelainD.ADopplerestimationfor
UMTS2FDDbasedonchannelpowerstatistics[C].IEEEVehicularTechnologyConference,1999.305223056.
[3] HoltzmanJM,
SampathA.
5:
图5表示了估计区间缩短为0.8s后的最大多普勒频率估计的收敛曲线.在3s后,估计器已经能得到相当准确的最大多普勒频移信息,并稳定在其附近.由此可见本文所提出的自适应最大多普勒频移方法具有快速跟踪性能、较高的估计精度和稳定性.
Adaptiveaveraging
methodologyforhandoffsincellularsystems[J].IEEETransVehTechnol,1995,44(1):59266.
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timationalgorithmformobilecommunicationsys2temsinafadingenvironment[J].IEICETransCom2mun,2002,E852B(3):6822685.[5] JakesWC.
MicrowaveMobile
Communications
4 结 论
本文根据移动台的移动速度,利用信道估计相位变化的统计信息估计最大多普勒频移,并确定了在MMSE准则下的最佳平均长度,从而最大限度地抑制了噪声和互相关的影响,提高了系统的性能.仿真结果表明该方法简便易行,
不受功率控制等因
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[6] 3GPP,TS25.211,Physicalchannelsandmappingof
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