本發(fā)明屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及無線通信系統(tǒng)中一種針對單載波頻域均衡(single carrier-frequency-domain equalization，SC-FDE)系統(tǒng)的發(fā)射端IQ不平衡的補償方法。

背景技術(shù)：

無線通信通常需要載波調(diào)制，實際中模擬器件的非理想性使得模擬前端(front-end，F(xiàn)E)的同相與正交(In-phase Quadrature，IQ)兩路信號在調(diào)制解調(diào)的過程中，本振信號的幅度不再相同，相位差也不等于準確的(IQ不平衡)，從而發(fā)生鏡像干擾導致系統(tǒng)性能下降，這在載波頻率較高的系統(tǒng)(如毫米波通信系統(tǒng))中更為嚴重，尤其是在當高頻通信系統(tǒng)采用高階調(diào)制或者射頻前端為了降低成本而采用低成本的直接變頻結(jié)構(gòu)的情況下。一般來說，也有一些模擬域的技術(shù)可用來降低IQ不平衡的影響，但是這些技術(shù)往往會增加設(shè)備尺寸、功耗和成本。相比之下，在數(shù)字域通過數(shù)字信號處理對IQ不平衡進行估計和補償不需要像模擬域一樣做各種權(quán)衡或折中，有著巨大優(yōu)勢。因此，在數(shù)字基帶中進行IQ不平衡補償是必要和關(guān)鍵的。

現(xiàn)實中，IQ不平衡存在于收發(fā)兩端，目前，大量的IQ不平衡補償方案主要針對的是接收端的IQ不平衡和正交頻分復用(OFDM)系統(tǒng)。從實現(xiàn)的角度，SC-FDE避免了OFDM所引入的峰平比問題，對功放的要求明顯降低從而更受到青睞。對于發(fā)射端IQ不平衡的問題可考慮如下應用場景：一個手持設(shè)備發(fā)送信息傳向中心接入點(CAP)，由于受到成本的限制，作為發(fā)射端的手持設(shè)備中存在不可忽略IQ不平衡，而作為接收端的CAP能夠承擔高額成本因而存在的IQ不平衡可忽略不計。IQ不平衡補償大致分為兩種：盲估計或非盲估計算法。關(guān)于盲估計算法，通過分析IQ不平衡對信號統(tǒng)計特性的影響來補償IQ不平衡。該方法不需要任何已知序列，也不需要對IQ不平衡參數(shù)進行估計，但通常需要大量的符號以及較長的自適應迭代過程，同時信號統(tǒng)計特性易受多徑的破壞。而對于非盲估計算法，基于信號檢測理論，IQ不平衡參數(shù)也可以通過發(fā)送已知訓練序列實現(xiàn)對IQ不平衡準確、快速的估計和補償。這種補償方案比盲估計運算量小，易于實現(xiàn)，因此應用廣泛。但常用的非盲估計算法面臨著依賴于理想信道估計、對訓練序列有特定要求從而適用性受限、無法將IQ不平衡參數(shù)與信道分離開或者無法對頻率相關(guān)IQ不平衡進行有效補償?shù)葐栴}。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

針對現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供一種聯(lián)合信道估計的發(fā)射端IQ不平衡補償方法，該方法針對針SC-FDE系統(tǒng)僅考慮發(fā)射端的IQ不平衡。

一種聯(lián)合信道估計的發(fā)射端IQ不平衡補償方法，具體步驟如下：

S1、發(fā)射端發(fā)送長度為N的訓練序列x₀[n]，引入發(fā)射端IQ不平衡，經(jīng)過信道h[n]到達接收端，通過FFT，得到接收信號的頻域表達為，其中，X_k為訓練序列x[n]經(jīng)過N_s點的FFT后的頻域信號，為訓練序列x[n]的共軛信號x^*[n]經(jīng)過N_s點的FFT后的頻域信號，H_k為信道h[n]經(jīng)過N_s點的FFT后的頻域響應，為噪聲項并服從高斯分布：α_T、β_T為發(fā)射端IQ不平衡參數(shù)，且α_T、β_T與h[n]之間相互獨立，0≤k≤N_s-1，0≤N_s≤N，k為整數(shù)、N_s為整數(shù)；

S2、對S1所述的IQ不平衡參數(shù)α_T、β_T進行初始化，令α_T＝1，β_T＝0；

S3、通過最大似然準則對S1所述信道進行估計，得到時域信道估計h的初始估計，對所述h進行FFT得到

S4、α_T＝1，將S3所得帶入S1所述中，對β_T進行最大似然估計，更新β_T；

S5、通過更新α_T；

S6、鑒于時域信道估計h初始估計的不準確性，將S4所述更新后的β_T和S5所述更新后的α_T代入S1所述的中，再次對信道h進行最大似然估計并更新取值，做FFT后得到的作為最終確定的信道估計H_k；

S7、發(fā)送信息序列x_i[n],i≠0，受到發(fā)射端IQ不平衡、信道影響，到達接收端，得到接收信號，忽略噪聲對接收信號的影響，利用S6所得到的信道估計H_k移除信道影響，可得 利用S4、S5所得到的發(fā)射端IQ不平衡參數(shù)α_T與β_T的估計值對進行 補償，得到即恢復出原始發(fā)送信號。

進一步地，S1所述N_s＝512。

進一步地，S3所述通過最大似然準則對信道h進行估計的具體步驟如下：

S31、令信道h[n]經(jīng)過N_s點的FFT后的頻域響應其中，F(xiàn)_k表示對應于第k個子載波的FFT列向量；

S32、由S1所述接收信號的頻域表達，可得對數(shù)似然函數(shù)根據(jù)最大似然準則，對h求偏導置0，得到h的估計為其中，

進一步地，S4所述對β_T進行最大似然估計的具體步驟如下：

S41、固定α_T初始值不變，將S3所得帶入S32所述的對數(shù)似然函數(shù)；

S42、將對求偏導置0，得到β_T的估計值為其中，

本發(fā)明的有益效果是：

本發(fā)明方法基于訓練序列，但對訓練序列無特定要求，適用于諸多不同標準下的通信系統(tǒng)，具有良好的發(fā)明價值和實際意義。

本發(fā)明同時得到分離開的IQ不平衡的參數(shù)和估計信道，用估計到的IQ不平衡參數(shù)作為固定參數(shù)進行統(tǒng)一補償，無需再對IQ不平衡參數(shù)進行重復的參數(shù)估計，相對于以往的IQ不平衡補償方法大多將IQ不平衡與信道作為一個整體考慮，降低了系統(tǒng)計算的開銷。同時，本發(fā)明的整體算法主要涉及線性運算，避免了高復雜度的計算。

附圖說明

圖1是本發(fā)明發(fā)射端端IQ不平衡結(jié)構(gòu)圖。

圖2是本發(fā)明算法流程圖。

圖3是本發(fā)明算法誤比特率(BER)性能曲線圖。

具體實施方式

下面結(jié)合實施例和附圖，詳細說明本發(fā)明的技術(shù)方案。

假設(shè)原始數(shù)據(jù)流為u[n](n＝1,2,…)經(jīng)過串并轉(zhuǎn)換后得到長度為N的符號塊u＝[u[nN],u[nN+1],…,u[(n+1)N-1]]^T。在u之前插入長度為N_cp的循環(huán)前綴(CP,Cyclic Prefix)形成長度為N_s的新序列：其中，N_s×N的矩陣為加CP矩陣，N_s＝N+N_cp；0_m×n表示m×n的零矩陣。經(jīng)過并串轉(zhuǎn)換之后，變成標量序列x[n]，其中，n＝kN_s+l-1。循環(huán)前綴的引入使得線性卷積轉(zhuǎn)化為循環(huán)卷積。

圖2是本發(fā)明發(fā)射端IQ不平衡結(jié)構(gòu)圖，假設(shè)發(fā)送端需要傳輸?shù)睦硐霃突鶐盘枮閤(t)＝x^I(t)+jx^Q(t)，其中

發(fā)射端引入IQ不平衡發(fā)生失真變?yōu)椋?/p>

s(t)＝α_Tx(t)+β_Tx^*(t)

其中α_T＝cos(Δφ_T)+jε_T sin(Δφ_T)、β_T＝ε_T cos(Δφ_T)+j sin(Δφ_T)

經(jīng)過信道和噪聲影響，忽略接收端IQ不平衡，接收端接收到的信號為：

$y\[n\]=s\[n\]\⊗h\[n\]+w\[n\]$

圖3是本發(fā)明的算法流程圖。本算法基于最大似然準則分別對IQ不平衡參數(shù)與信道進行獨立的估計，首先考慮由接收信號頻域表達式推導得到的對數(shù)似然函數(shù)中，未知的參量包含α_T、β_T和H_k，考慮到參數(shù)之間相互獨立，并且實際情況中對于IQ不平衡參數(shù)有α_T≈1、β_T≈0，同時，IQ不平衡的補償效果對于控制在一定范圍內(nèi)的參數(shù)估計誤差是不敏感的，所以這里不妨考慮采用迭代的方法。首先對α_T、β_T基于實際情況做初始化，對信道進行最大似然估計，第一次得到的信道估計相當于對信道進行了一次初始化而不能作為最終的信道估計。此時將得到的信道估計帶入對數(shù)似然函數(shù)，固定α_T取值不變，對β_T進行最大似然估計，用得到的β_T估計值替代β_T的初始值，再通過α_T與β_T的關(guān)系式得到α_T的估計值。此時IQ不平衡參數(shù)α_T、β_T得到了準確的估計，將其帶入對數(shù)似然函數(shù)再次對信道進行最大 似然估計，使得信道估計相對于初始估計更為準確。最后通過得到的IQ不平衡參數(shù)與信道對接收信號中真正需要傳輸?shù)男畔⑿蛄胁糠诌M行IQ不平衡補償與信道均衡，以恢復出原始發(fā)送信號。

S1、令x[n]為發(fā)射端發(fā)送的長度為N的訓練序列，引入發(fā)射端IQ不平衡，經(jīng)過信道h[n]到達接收端，通過FFT，可得接收信號的頻域表達為：其中，X_k和分別為x[n]及其共軛信號x^*[n]經(jīng)過N_s點的FFT后的頻域信號，H_k為信道h[n]經(jīng)過N_s點的FFT后的頻域響應，0≤k≤N_s-1，0≤N_s≤N(k、N_s均為整數(shù))，為噪聲項并服從高斯分布：α_T、β_T為發(fā)射端IQ不平衡參數(shù)，并且α_T、β_T與h[n]之間相互獨立。

S2、對S1所述的IQ不平衡參數(shù)α_T、β_T進行初始化，令α_T＝1，β_T＝0；

S3、通過最大似然準則對S1所述信道h進行估計，進而通過FFT得到具體如下：

S31、為方便處理以及降低信道估計的計算復雜度，令F_k表示對應于第k個子載波的FFT列向量；

S32、由S1中接收信號表達式可得對數(shù)似然函數(shù)根據(jù)最大似然準則，對h求偏導置0，得到h的估計為：其中..與α_T、X_k、β_T相關(guān)；

S4、保持α_T固定不變，將S3所得帶入S1所述中，對β_T進行最大似然估計，更新β_T取值；

S41、固定α_T初始值不變，將S3所得帶入S32所述的對數(shù)似然函數(shù)；

S42、將對求偏導置0，得到β_T的估計值為：其中與α_T、X_k、H_k相關(guān)；

S5、通過更新α_T取值；

S6、將S4所得β_T和S5所得到α_T代入S1所述的中，再次對h[n]進行最大似然估計并更新取值，做FFT后得到的作為最終確定的信道估計；

S7、發(fā)送信息序列，經(jīng)過發(fā)射端IQ不平衡、信道到達接收端，得到接收信號，忽略噪聲影響，首先利用S6所得到的信道估計H_k移除信道影響，可得最后再利用S4、S5所得到的發(fā)射端IQ不平衡參數(shù)α_T與β_T的估計值對進行補償，得到即恢復出原始發(fā)送信號。

圖3是使用圖1的發(fā)射端IQ不平衡模型結(jié)構(gòu)和圖2的算法流程，應用到具體的通信系統(tǒng)中，仿真得到的本發(fā)明算法在SC-FDE系統(tǒng)中的誤比特率(BER)性能曲線圖。圖3表示在IEEE 802.15.ad信道標準定義的視距(LOS)信道模型中不同比特信噪比E_b/N₀(dB)的性能曲線圖。本例的仿真系統(tǒng)是屬于高頻高速超寬帶通信系統(tǒng)，它主要仿真參數(shù)是：載波頻率為60GHz，符號率為1.76Gbps，16QAM調(diào)制，發(fā)送和接收滾降濾波器的滾降因子為0.25，系統(tǒng)帶寬為2.16GHz，接收端頻率相關(guān)IQ不平衡參數(shù)為ε_R＝1dB，Δφ_R＝5⁰，物理層幀結(jié)構(gòu)采用802.11ad標準中定義的幀格式。前導碼主要用于分組檢測、自動增益控制、頻偏估計、同步、信道估計和調(diào)制方式表示等等，由短訓練序列(STF,Short Training Field)和信道估計序列(CEF,Channel Estimation Field)組成。從圖3我們可以看到，沒有對IQ不平衡補償時，系統(tǒng)的性能很差，而對IQ不平衡補償之后，系統(tǒng)性能改善很明顯。