高速移动环境LTE-V2V系统信道估计

发布时间：2020-08-15 15:30

【摘要】：车联网(IoV)是车与物之间进行信息交换和无线通讯的系统网络,作为物联网的一个重要领域,广泛应用于交通安全、自动驾驶和车载娱乐等方面。IoV未来可促进智能化交通系统(ITS)的实现,提高车辆运行的效率和安全性,能有效缓解城市交通拥堵和保障行车安全。高速移动环境下,信道存在较高多普勒频移,IoV系统中信息交换和无线通信的准确性迎来巨大挑战。对于车辆对车辆(V2V)通信,采用传统信道估计(CE)和均衡的单载波频分多址(SC-FDMA)接收机的性能显著下降。从LTE上行链路标准演进,基于长期演进车对物(LTE-V2X)标准增加了导频符号的开销,以便准确地获取信道信息。以此为背景,本论文主要完成工作如下:1)搭建了LTE baseline物理层下行链路仿真平台,包括信道编解码、MIMO和OFDM调制解调模块,并对平台进行了仿真验证。深入比较了三类传统信道估计内插方法:基于统计特征内插算法、基于固定系数内插算法和基于低通滤波内插算法,并对各类算法在多径衰落信道下进行了性能仿真分析。为本文研究的信道估计算法提供了性能参考。2)研究了高速移动信道下信道估计算法。针对高速移动环境下信道估计性能下降问题,研究了基于基扩展模型(BEM)来估计导频符号的时域信道响应(CIR),并随后利用基于Slepian序列的片段内插(SS-PWI)来重构数据符号处的CIR。此外,还提出了两种简化方案,即基于Slepian序列的多点插值(SS-MPI)和分段BEM(S-BEM),以显著降低时域CE方法的计算复杂度。该算法能有效估计出CIR,大幅提高了SC-FDMA接收机的性能。3)引入了新的均衡算法并在LTE-V系统上实现解调性能验证。首先介绍了常用的MMSE均衡和单抽头均衡方法,而鉴于CIR的稀疏性,我们设计了一种迭代LSQR算法,以相对较低的复杂度来均衡SC-FDM符号。最后在LTE-V平台上进行仿真,并在模拟信道中设置500 km/h的相对速度。仿真结果表明,传统的频域方法导致解调失败,而所提出的时域处理方案实现了理想的误差概率性能,并保持了较低的计算复杂度。
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：U463.67;U495
【图文】：

序列,子帧

图 2-2 LTE-V 系统的子帧结构 2-3 给出了基于 SC-FDMA 的 LTE-V 系统离散基带模型，其中为了接收机侧假定了理想的同步。本文中我们考虑单用户模型，本论文所时也适用于多用户的配置。在发射机侧，经过信道编码，星座映射，映射之后，通过快速傅里叶逆变换（IFFT）对复数据序列( )( )id k 进行个符号，将频域数据转换成时域采样如下1( ) ( ) 2 /01( ) ( ) , [ , )Ni i j nk Ngky n d k e n N NN 2j 1 ， i 为di 或pi ，分别表示数据或导频符号索引。为了避免 ISI 的符号的开始处插入长度为gN 的循环前缀。假设第 n 个采样时刻的第的增益为( )( , ), 0,1, , 1ih n l l L ，其中 L 是最大延时扩展且gL N，去除 CP 后，( )( )iv n 表示零均值高斯白噪声，接收到的离散时间信

模型图,基带,采样周期,模型

基于SC-FDMA的LTE-V系统的基带模型

信道衰落,性质

即使在一个符号内的变化也不能简单地用线性模型来情况下，SC-FDMA 接收机中的信道估计面临巨大挑战。另外，在式知矢量由NL条信道增益作为它的输入，而观测向量( i)r 的数量为2-5）是欠定的，这需要复杂的信道估计算法来解决。 2-2 中所示的 LTE-V 子帧结构是从 LTE-D2D 变化而来，即在一个子两个 DMRS 符号。符号#0和#13用于自动增益控制（AGC）和保），剩余的 8 个符号用于用户数据的有效载荷。如在 LTE-V 中所规定隔是 15 KHz，并且 TTI 持续时间是一毫秒。从图 2-2 可以计算得来 LTE 上行链路的 14.3％增加到了 28.6％，额外的开销旨在改善高移信道跟踪。在本论文中，不考虑 AGC 和 GP 符号的接收机处理。线信道模型无线信道，关键物理参数和建模问题的深入了解为本书的其余部分这是本小节的目标。我们从无线信道的基本特性开始，然后介绍随时的经典的信道统计模型。

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