CDMA中的信道估计设计与仿真(演讲稿)

1、各位老师、同学：早上好！我是来自 07 通信一班的孙毅，我毕业设计的题目是CDMA中的信道估计设计与仿真，导师是童峥嵘教授。随着信息的高速发展， 人类社会进入了一个前所未有的信息量急剧增长的信息时代。计算机、互联网、各种通信技术迅速兴起，给人类的物质和精神生活带来了翻天覆地的变化。 与之对应，人们对通信业务有了更高层次和更高质量的要求， 这对通信业务的容量产生了巨大的冲击， 同时对通信网传递信息的能力提出了更高的要求。移动通信出现于 20 世纪初，但真正发展却开始于 20 世纪 40 年代中期。从那时起，移动通信的发展大体可分为三代，即模拟移动通信系统、数字移动通信系统和现代移动通信系统。CD

2、MA 技术的出现源自于人类对更高质量无线通信的需求。第二次世界大战期间因战争的需要而研究开发出CDMA 技术，其思想初衷是防止敌方对己方通讯的干扰，在战争期间广泛应用于军事抗干扰通信， 后来由美国高通公司更新成为商用蜂窝电信技术。 1995 年，第一个CDMA 商用系统（被称为IS-95）运行之后， CDMA技术理论上的诸多优势在实践中得到了检验，从而在北美、南美和亚洲等地得到了迅速推广和应用。码分多址 CDMA 多址方式中的一种，另外还有频分多址方式、时分多址方式。CDMA 比其他系统具有以下几点非常重要的优势。1. 系统容量大。2. 2.系统容量的灵活配置。3. 3.系统性能质量更佳。4.

3、 4.频率规划简单。5. 5.延长手机电池寿命。6. 6.建网成本下降。CDMA 系统原理框图：扩频通信确切地说称为扩谱通信更为恰当， 因为被扩展的是信号频谱带宽，不过习惯上均称为扩频， 它是一类宽带通信系统。它的主要特征是： 扩频前的信息码元带宽远小于扩频后的扩频码序列（ chip）的带宽。(1)窄带和宽带通信系统(2)扩频增益 Gp (3)干扰容限 ( Mj )两个常用的公式：仙农公式CF gT lg(1S / N )信道容量为 CB log 2 (1S / N )扩频通信系统的优点A. 抗干扰能力强B.保密性能强C.低功率谱密度D.适于变参信道扩频通信系统的缺点A. 占用信道带宽B.系统

4、实现复杂C.时变同步困难D.寻地址码能力小地址码和扩频码的设计是码分多址体制的关键技术之一。理想的地址码和扩频码主要应具有如下特点：1.有足够多的地址码；2.有尖锐的自相关特性；3.有处处为零的互相关特性；4.不同码元数平衡相等；5.尽可能大的复杂度。PN 序列有一个很大的家族，包含很多码组，例如m 序列、Gold 序列、 GL （Gold-Like ）序列、 R-S 序列、 DBCH 序列等等现代数字通信系统常常设计成以非常高的速率传输。卷积码已应用于很多个同系统，例如，不仅在CDMA 移动通信系统种应用卷积编码译码，而且在空间和卫星也应用。卷积码的发展产生了很多有线和无线通信信道数字传输的

5、实际应用。交织是排列符号序列的过程。这种为获得时间分集的重排过程称为交织，可以以两种方法考虑：块交织和卷积交织。CDMA2000的物理层处于其体系结构的最底层，用于完成高层信息与空中无线信号件的相互转换，同时也是这种无线通信系统的基础。其可分为前向链路物理信道和反向链路物理信道。WCDMA系统的物理信道按时间分为三层结构：超帧、无线帧和时隙。 WCDMA分为上行链路物理信道和下行链路物理信道。TD-SCDMA系统存在三种信道模式：逻辑信道、传输信道和物理信道。信道 (information channels) 即信号的传输媒质， 它是以传输媒质为基础的信号通路， 具体地说， 信道是指由有线或无

6、线电线路提供的信号通路。信道的作用是传输信号由信道的定义可以看出， 信道可大体分成两类： 一类是狭义信道，另一类是广义信道。狭义信道通常按具体媒介的不同类型可分为有线信道和无线信道。广义信道通常也可分成两种：调制信道和编码信道。衰落效应、多径效应与时变效应。对于 CDMA 系统，干扰可分类为系统内部干扰和系统外部干扰。1.内部干扰 :自干扰、同信道干扰、 共信道干扰。2.外部干扰：(1)强信号干扰(3)宽频直放站干扰(2)固定频率的干扰(4)杂乱信号干扰信道估计系统框图一般信道估计过程：信道误差信号e(n)估计得到的信号Y(n)信道估计模型图 3.2 一般信道估计过程Fig.3.2 Gener

7、al process of channel estimation论文中介绍比较经典的时域和频域信道估计算法，这两种算法分别从时域和频域借助训练序列估计信道脉冲响应和信道频域响应来完成的。 从某个角度来说这两个算法是等价的，只是考虑的角度不同而已。频域信道估计算法在参数估计的时候导致了很高的噪声分量，这个问题对于那些信道衰减比较大的信道响应影响尤为明显。这里从时域的角度介绍最小二乘方法，通过这个算法能够给出相对较优的性能。为了很好地说明这个问题，除了实际的和最小二乘信道估计算法估计的信道响应外，我们还提及另一种信道响应，这个响应是由每M 个训练符号估计的信道响应平均所得。1N1NHLSx(n)

8、x(n)x(n) y( n)hN n 1n 1h1 N1ave_ LSh ( n)LSN n 1NNkM1 k Mx(n)x H (n)x(n) y(n)k 1n kn k分别取滤波长N=20dB ，P=20dB，信道长 Lh=20dB ；信噪比SNR=25dB 时，如图 4.1 得到是信道均方误差真实值与估计值的关系曲线仿真图。 此时图形中 “ o”点所连接的真实值曲线与“x”点所连接的估计值曲线之间误差较大，曲线之间重合不明显。图 4.2 得 到 的 是 N=10dB ， P=10dB ， Lh=10dB ； 信 噪 比SNR=25dB 时，信道均方误差真实值与估计值的关系曲线仿真图。此时

9、图形中“ o”点所连接的真实值曲线与“x”点所连接的估计值曲线之间随着滤波长度的减小误差也相应减小，重合度越发明显。图 4.3 得到的是 N=5dB ， P=5dB ， Lh=5dB 时；信噪比SNR=25dB 时，信道均方误差真实值与估计值的关系曲线仿真图。此时的图形中“ o”点所连接的真实值曲线与“x”点所连接的估计值曲线几乎重叠，误差相比达到最小。通过得到的仿真图曲线我们可以看出，随着滤波长度的不断减小，信道均方误差的估计值和真实值也越接近，由此可以看出此方法的信道估计与滤波长度有着密切的关系；同时该方法使用比较简单，多用于简单的信道均方误差计算中。该训练序列信道估计产生了抽头系数为0.

10、5和 0.35的信道矩阵，根据这个信道矩阵产生一个64*64 新矩阵。仿真当中序列长度为 64*64 ，信道长度 64*64 ；根据仿真图形分别研究了最小均方误差和最小二乘的均方误差。仿真过程中我们选取了5个不同的信噪比点分别是5dB 、10dB、15dB、20dB、25dB；通过运行程序得出12组不同的均方误差数据，取其平均值， 得到入图 4.4所示的仿真曲线：X 轴表示信噪比 SNR，Y 轴表示均方误差 MSE；* 点连接的曲线表示最小二乘 (LS) 的均方误差曲线， 点连接的曲线表示最小均方误差 MMSE 的均方误差曲线。 通过上面 12组的均方误差数据我们取其平均值， 由仿真图形比较可以得出， 在信噪比相同的情况下，如 SNR 5dB 时，MMSE 的平均均方误差要小于 LS的平均均方误差。接下来我们再选取了三个不同的信噪比值， 如图所示取 SNR 分别等于 10dB、15dB、20dB的时候进行了比较，此时我们观察图形可以看出， 虽然 MMSE 的均方误差还是要小于