COFDM系统中信道状态信息的提取及其在软判决中的应用

COFDM系统中信道状态信息的提取及其在软判决中的应用

与单载波系统相比，正交频分复用（COFDM）系统应用多个子载波传送一个并行的数据流，经过编码和交织的数据流被调制于多个子载波上，在具有频率选择性的多径衰落信道中，COFDM系统具有比单载波系统更好的抗衰落性能，所以COFDM技术在宽带通信领域得到了日益广泛的应用。宽带通信系统的无线信道通常具有频率选择性而且是时变的，其信道转移函数无论在时域还是频域都呈现出非均匀性。因此在COFDM系统中，在其解调端必须对其信道的变化进行动态的估计。

　　本文将基于COFDM系统中信道估计与均衡的结果，结合欧洲数字电视标准DVB-T中COFDM传输系统的具体要求，给出两种提取信道状态信息(CSI)的方法。

COFDM系统中的信道状态信息

　　在时不变系统，如高斯白噪声信道中，数据信号被调制于单载波上，在解调端所有的数据信号都被叠加了相同的平均噪声功率。所以，在单载波通信系统中，对于被用于判决的接收信号而言，其判决的可靠性仅仅取决于接收到的信号数值与判决门限之间距离的比例关系。也就是说，对位于同一载频上的接收信号，无论在时域还是频域都呈现出一定的均匀性，即其判决可靠性对于全体信号而言是公平的。

　　但是在实际的无线信道中还有其他因素影响接收信号的可靠性，COFDM系统在解调时必须予以考虑。在瑞利信道等典型的频率选择性衰落信道中，若COFDM发端信号以相同的功率被调制于多个载波上，但由于非均匀的信道特性，在解调端不同的载波上将具有不同的信噪比（SNR）。因此在进行信号判决时，被调制到高信噪比载波上的数据相对于低信噪比载波上传送的数据具有更高的判决可靠性。

　　这种在判决之前时变的先验可靠性信息称为信道状态信息（CSI），它动态地反映了信道的变化情况。由信道变化所带来的这种非均匀的，即不公平的可信度，在软判决译码时必须予以考虑。因此，在COFDM解调端的Viterbi译码之前，对CSI进行提取是非常必要的，这也是多载波系统有别于单载波系统的一种非常重要而且独特的结构。

　　通常，信道状态信息被定义为每个载波位置的信噪比。在高斯白噪声信道下，仅对信号功率进行估计就可以计算其CSI。但在频率选择性信道和在有效信号带宽内有窄带干扰的信道中，每个子载波上的噪声功率不尽相同，为了提高系统性能，就需要连续地对每个载波位置的噪声功率进行估计。利用信道估计和信道均衡的结果，我们可以很容易地得到信号功率的估计值，但是对噪声功率的估计就比较困难。下面将给出两种利用信道估计和均衡结果提取CSI的方法。

图1：利用信道均衡结果提取CSI

COFDM系统中CSI的提取方法

　　利用COFDM系统前端信道估计和均衡的结果就可以对CSI信息进行提取，实现框图如图1所示。图中yk是接收到的信号，hk*是实际信道响应hk的估计值，zk是实际发送信号xk的估计值。我们需要的就是zk位于不同载频点上的SNR值。下面就介绍两种提取CSI的方法。因COFDM特殊的数据处理过程，以下算法全部都在频域进行。

用归一法求平均噪声功率来获得CSI

　　zk是实际发送信号xk的估计值，其SNR应为所包含的有效信号功率与叠加到它上面的噪声功率比值。由信道均衡结果可知：

式中Wk为信道中叠加的高斯白噪声，Wk服从独立正态分布。对上式两端取均方：

其中δXk2为发射信号的平均功率，δw2是平均高斯噪声功率。

可见上式中第一项为有效信号功率，第二项则为叠加在有效信号上的噪声功率。由SNR的定义可得Zk点的信噪比：

　　在COFDM系统调制端，由于数据信号在进行映射前，已经过了加扰、交织等随机化处理，因此应为一常量，其数值仅仅与调制端映射时所采用的星座图有关。因此其信噪比公式还可以简化为：

　　代入(2)式可知SNR可以表示为噪声功率的倒数，在实际的实现中为了避免除法运算，可以首先计算出平均噪声功率：

　　Zk的均方功率δZk可以用归一的方法求得，由于δXk2为一常量，再利用量化和查表映射即可得到信道状态信息。图2就是用归一法迭代计算CSI的系统框图，CSIk就是第k个载波位置的CSI值。

　　在信道衰落变化比较快的频率选择性信道中，必须经过大量的统计平均才能够反映出其噪声的统计特性。图2中的统计器，利用一个FIFO（先进先出数据暂存器）不断的更新数据并求其平均，系数ρ可以调节迭代速度，迭代的时间越长，就越能够反映信道中噪声的统计特性，从而得到实时的信道状态信息CSIK。而且，由于此时的CSI是长时间的统计平均结果，这样就消除了信道中窄带干扰对于信道估计的影响。

利用信道的信号功率转移函数作为CSI

由上述并观察(3)式，可见SNR与信道功率转移函数|hk*|2 成正比。

　　在信号衰落变化较慢的频率选择性信道中，信道噪声的统计特性变化也是缓慢的，因此可利用|hk*|2直接作为信道状态信息。这样CSI的计算就变得比较简单，此时的CSI函数充分反映了信号功率随信道衰落的变化情况。但是，由于没有考虑到信道噪声对SNR的影响，它只是粗略的等价于CSI，而且不能消除信道有效带宽中存在的窄带干扰。所以，用|hk*|2作为CSI只能适用于固定接收等衰落变化比较缓慢的信道，而不能适用于移动接收等衰落变化比较快、而且存在窄带干扰的信道。

CSI在软判决译码中的应用

　　如前文所述，在频率选择性信道，各个载波位置具有不同的SNR，所以提取出的CSIk数值也是波动变化的，具有高CSI值的数据比低CSI值的数据有更高的可信度。在莱斯和瑞利等多径衰落信道中，CSI值的变化范围是很大的，所以我们必须对CSI的值设定门限，对CSI即数据的可靠性进行均匀量化，将其设定为多个不同的可信度台阶。下面就将软判决中的判决可信度与CSI结合起来共同说明这一过程。

　　为了提高系统的性能，在Viterbi译码前对数据解映射时采用软判决，即mi(QAM符号的第i比特)判决的可

靠性由数据符号位置到星座图判决门限的距离来衡量。

图3：均匀64QAM星座图

图3是欧洲DVB-T系统中所采用的均匀64QAM星座图及其相应的比特关系。

图4：64QAM星座图判决可信度的度量

图4中的曲线表示了64QAM星座图解映射时判决可信度的度量。在图4中，曲线a是64QAM解映射第一位（b0）和第二位（b1）的度量值，曲线b是第三位（b2）和第四位（b3）的度量值，曲线c是第四位（b4）和第五位（b5）的度量值，b0和b1的判决门限为0，b2和b3的判决门限为+4和-4， b4和 b5的判决门限为+6、-6、+2和-2。

　　　根据QAM的信号特性，可知b0、b1的优先级高于b2、b3、b4和b5，而b2和b3的优先级高于b4和b5，这一特性可以用来作为可信度的度量。

　　由于CSI和mi与数据判决的可靠性有直接的关系，有了CSI和mi，就可以通过CSI乘以mi得到最后的可信度量值ri。

　　其中CSIk表示第k个载波位置的CSI值，i表示由第k个载波数据符号解映射输出的第i比特位。

图5：两种CSI提取方法的性能比较

为了充分利用信道输出信号的信息，提高译码的可靠性，可信度值r必须适当地量化，然后再输入到软判决Viterbi译码器译码。量化越精确，则越能精确地反映接收码元的可信度，从而使译码器性能接近于最大似然译码。

性能仿真分析

　　图5是本文提出的两种CSI提取方法的算法仿真，仿真基于欧洲数字电视DVB-T标准，其载波数为2048，采用2/3码率收缩卷积码，均匀64-QAM星座图映射，保护间隔1/16。仿真分别在莱斯信道（F）和瑞利信道（P）中进行，其信道参数依据于DVB-T标准所提供的信道模型。图中1代表采用归一法提取CSI，2代表用信号功率转移函数代替CSI，由图可见归一法具有更好的性能。比较莱斯信道（F）和瑞利信道（P）可见，在瑞利信道（P）下，第一种提取方法相对于第二种提取方法在莱斯信道（F）可获得更好的性能，这主要是由于瑞利信道更加接近于实际的无线移动信道，具有比莱斯信道更为恶劣的衰落特性。第二种提取方法由于用信号功率转移函数作为CSI，没有考虑到信道的噪声统计特性的变化，所以它并不适用于衰落变化比较快、而且存在窄带干扰的信道，但由于其实现比较简单，可用于固定接收等衰落变化比较缓慢的信道。用归一法提取的CSI，是经过长期的迭代得到的，充分地反映了信道噪声的统计特性，因此更适用于移动接收等衰落变化比较快、而且存在有窄带干扰的信道。