摘  要： 信道估計(jì)技術(shù)是未來(lái)無(wú)線通信系統(tǒng)得以實(shí)際應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。首先介紹了無(wú)線通信系統(tǒng)信道模型的特點(diǎn)以及信道估計(jì)方法分類，然后重點(diǎn)闡述了目前無(wú)線通信系統(tǒng)中非盲信道估計(jì)方法的研究現(xiàn)狀，并對(duì)各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)和性能進(jìn)行了分析和比較。
關(guān)鍵詞： 信道估計(jì)；非盲信道估計(jì)；最大似然估計(jì)；最小均方；最小二乘

    在無(wú)線通信系統(tǒng)中，當(dāng)信號(hào)帶寬超過(guò)信道的相關(guān)帶寬時(shí)，信道就會(huì)在時(shí)域顯示其色散效應(yīng)，這將導(dǎo)致發(fā)射符號(hào)序列間產(chǎn)生干擾，即碼間干擾。由于碼間干擾使接收信號(hào)受損，當(dāng)信道條件已知或者基于準(zhǔn)確的信道估計(jì)時(shí)，由信道引起的失真效應(yīng)通?？梢栽诮邮諜C(jī)得到補(bǔ)償。若采用非相干檢測(cè)則可以簡(jiǎn)化接收機(jī)復(fù)雜度，不需要進(jìn)行復(fù)雜的信道估計(jì)。但對(duì)于高斯白噪聲信道，非相干檢測(cè)比相干檢測(cè)有高達(dá)3 dB左右的性能損失，而且，如果延時(shí)擴(kuò)展增加，性能損失將會(huì)更嚴(yán)重，這對(duì)功率受限系統(tǒng)（例如超寬帶通信系統(tǒng)）尤其難以接受。因此，信道估計(jì)技術(shù)已成為未來(lái)無(wú)線通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)，也是國(guó)內(nèi)外學(xué)者致力研究的熱點(diǎn)方向之一。
1 無(wú)線通信系統(tǒng)信道模型
　關(guān)于無(wú)線傳播信道的研究已經(jīng)進(jìn)行了五十多年，迄今為止，已有大量的信道模型被提出。不同帶寬下的無(wú)線通信系統(tǒng)的信道模型也各不相同，對(duì)于一個(gè)好的系統(tǒng)設(shè)計(jì)而言，理解這些差別和它們對(duì)不同系統(tǒng)的影響是非常重要的。一般而言，針對(duì)不同的信道模型，信道估計(jì)方法也各不相同。無(wú)線信道一般可以表示成兩種形式：
　(1)基帶信道被表示成抽頭延時(shí)線的形式，該模型中L個(gè)信道抽頭是等間隔分布的。該模型下需要估計(jì)的參數(shù)是L個(gè)信道幅度和一個(gè)延時(shí)參數(shù)。
　(2)基帶信道模型中的延時(shí)值是任意的，每一徑的幅度和延時(shí)都需要被估計(jì)。
　對(duì)于稀疏信道，第二種方法可能比使用等間隔抽頭延時(shí)線模型估計(jì)的參數(shù)數(shù)量低得多，因此信道估計(jì)更加有效，但是一般不存在閉式解。方法(1)產(chǎn)生了更加容易的參數(shù)化信道模型，但是以過(guò)參數(shù)化為代價(jià)的。
2 信道估計(jì)方法分類
　目前，無(wú)線通信系統(tǒng)的信道估計(jì)方法可分為三類： 有輔助符號(hào)的非盲信道估計(jì)、無(wú)輔助符號(hào)的盲信道估計(jì)以及介于兩者之間的半盲信道估計(jì)，其特點(diǎn)可歸納為：
　(1)非盲的信道估計(jì)：按一定估計(jì)準(zhǔn)則確定各個(gè)待估參數(shù)值，或者按某些準(zhǔn)則進(jìn)行逐步跟蹤和調(diào)整待估參數(shù)的估計(jì)值，特點(diǎn)是需借助參考信號(hào)。很明顯，要想實(shí)現(xiàn)信道估計(jì)，估計(jì)理論是其數(shù)學(xué)基礎(chǔ)。
?、儇惾~斯估計(jì)：需要已知代價(jià)函數(shù)、待估計(jì)參量和觀測(cè)數(shù)據(jù)的完整的概率描述，條件最苛刻；
　②最大后驗(yàn)概率（MAP）和最大似然（ML）：需要代價(jià)函數(shù)是誤差的偶函數(shù)，不需其詳細(xì)形式，但仍需待估計(jì)參量和觀測(cè)數(shù)據(jù)的完整的概率描述；
?、劬€性最小均方誤差（LMMSE）：只需知待估計(jì)量與觀測(cè)數(shù)據(jù)的一階或二階統(tǒng)計(jì)特性；
?、?a class="innerlink" href="http://theprogrammingfactory.com/tags/最小二乘" title="最小二乘" target="_blank">最小二乘（LS）：只需把估計(jì)問(wèn)題作為確定性的最優(yōu)化問(wèn)題來(lái)處理。
　非盲估計(jì)方法的優(yōu)點(diǎn)是可以獲得較好的系統(tǒng)性能, 但是它降低了頻帶利用率并且無(wú)法適用于不可能在發(fā)送端提供訓(xùn)練序列的場(chǎng)合，例如在軍事偵聽(tīng)過(guò)程中，無(wú)法獲得敵人確定的訓(xùn)練序列。
　(2)盲估計(jì)：利用調(diào)制信號(hào)本身固有的、與具體承載信息比特?zé)o關(guān)的一些特征（比如恒模、子空間、有限字符集、循環(huán)平穩(wěn)和高階統(tǒng)計(jì)量等）或采用判決反饋的方法進(jìn)行信道估計(jì)。
　盲估計(jì)方法的優(yōu)點(diǎn)是提高了系統(tǒng)的頻帶利用率，適用于接收端無(wú)法確定訓(xùn)練序列的場(chǎng)合,具有自我恢復(fù)性，且可在未知數(shù)據(jù)調(diào)制和編碼方式的情況下正常工作。缺點(diǎn)是估計(jì)性能差，且估計(jì)過(guò)程較非盲方法漫長(zhǎng)。
　(3)半盲估計(jì)：在發(fā)射信號(hào)中插入導(dǎo)頻,克服基于二階統(tǒng)計(jì)量盲方法固有的模糊度問(wèn)題，同時(shí)使用盲方法進(jìn)行信道估計(jì)，從而結(jié)合了盲估計(jì)與非盲估計(jì)的優(yōu)點(diǎn)。目前半盲方法可分為基于二階統(tǒng)計(jì)量半盲方法和基于一階統(tǒng)計(jì)量的半盲方法。
3 非盲信道估計(jì)方法研究現(xiàn)狀
　如前所述，根據(jù)目前無(wú)線通信系統(tǒng)信道模型的分類，目前的非盲信道估計(jì)方法可分為：信道幅度增益和徑延時(shí)聯(lián)合估計(jì)以及信道幅度增益的估計(jì)方法。下面就介紹這兩種經(jīng)典估計(jì)方法在窄帶或?qū)拵ㄐ畔到y(tǒng)中的應(yīng)用。

3.1信道幅度增益和徑延時(shí)聯(lián)合估計(jì)的方法
　由于CDMA系統(tǒng)能夠分辨多徑元，并經(jīng)常使用Rake接收機(jī)(或其他更加復(fù)雜的檢測(cè)方案)收集多徑能量，以獲得多徑分集，所以需要對(duì)多徑信道的增益和延時(shí)參數(shù)進(jìn)行聯(lián)合估計(jì)。因此，很多信道估計(jì)算法采用了第二種類型的信道模型[1-3]。參考文獻(xiàn)[1]基于最大似然準(zhǔn)則(ML)獲得了所有用戶的信道參數(shù)估計(jì)，該方法性能優(yōu)良，但由于涉及到大量參數(shù)的數(shù)值搜索，所以計(jì)算復(fù)雜度高。為了得到實(shí)際的信道估計(jì)方案，可以以性能損失為代價(jià)降低算法的計(jì)算復(fù)雜度?；趩斡脩舻男诺拦烙?jì)方法將多址干擾建模成有色高斯噪聲[2]，得到了一種經(jīng)典的滑動(dòng)相關(guān)信道估計(jì)(SW)方案。該方案是遠(yuǎn)近效應(yīng)魯棒的，并且不涉及到多維優(yōu)化的搜索問(wèn)題，但其受限于高斯白噪聲信道，與實(shí)際應(yīng)用環(huán)境不符。為了將單徑信道估計(jì)器[2]拓展到多徑衰落信道下，參考文獻(xiàn)[3]將多維優(yōu)化問(wèn)題約化成一系列簡(jiǎn)單的一維搜索問(wèn)題，以降低多用戶信道估計(jì)方法的復(fù)雜度，并得到另一種經(jīng)典的信道估計(jì)方案，即連續(xù)干擾抵消的信道估計(jì)方案(SC)。然而，簡(jiǎn)單的SW算法性能損失較大，而SC算法由于其順序的執(zhí)行方式引起了較長(zhǎng)的計(jì)算時(shí)間延時(shí)。為解決上述問(wèn)題，本文基于多次迭代的最小均方算法提出了三種并行的結(jié)構(gòu)化迭代信道估計(jì)方案[10]。該方法能夠調(diào)整迭代次數(shù)，在處理時(shí)間和估計(jì)性能上取得了折中，比傳統(tǒng)方法具有更大的靈活性。
3.2信道幅度增益的估計(jì)方法
　不同于單載波系統(tǒng)，多載波OFDM系統(tǒng)具有時(shí)頻二維結(jié)構(gòu)，所以導(dǎo)頻符號(hào)可以在時(shí)間和/或頻率軸上向兩個(gè)方向插入導(dǎo)頻，導(dǎo)頻的放置比較靈活。在OFDM系統(tǒng)中，通常需要信道的頻響進(jìn)行頻域均衡，因此，在OFDM系統(tǒng)環(huán)境下，基于第一種信道模型產(chǎn)生了大量的信道估計(jì)算法[4-8]。一般而言，這些算法會(huì)借助導(dǎo)頻符號(hào)或者訓(xùn)練序列在時(shí)域或者頻域基于LS、ML或MMSE準(zhǔn)則求解時(shí)域信道徑增益參數(shù)或者信道頻域響應(yīng)。其中的MMSE信道估計(jì)方法[4]由于利用了信道相關(guān)特性，所以獲得了重要的性能增益，但復(fù)雜度較高。為了降低復(fù)雜度，一種基于SVD分解的低秩信道估計(jì)器被提出[5]。盡管LS估計(jì)器復(fù)雜度很低且執(zhí)行簡(jiǎn)單，但信道估計(jì)誤差較大。為減少估計(jì)誤差，參考文獻(xiàn)[6]針對(duì)OFDM系統(tǒng)框架提出了一種低復(fù)雜度的ML估計(jì)器，它可在一定程度上減少信道估計(jì)均方誤差值，從而改善估計(jì)性能。另一方面，為了獲得更好的信道估計(jì)值，使用DFT的LS估計(jì)器和線性MMSE估計(jì)器也被提出[7-8]，并在估計(jì)性能和復(fù)雜度之間取得折中。為進(jìn)一步改善性能，參考文獻(xiàn)[8]首先借助信道的時(shí)域有限長(zhǎng)度特性估計(jì)出了信道子空間的噪聲，然后借助非最優(yōu)導(dǎo)頻序列引入有色噪聲特性在LS信道估計(jì)中抑制了該噪聲。這種方法被推廣到MIMO系統(tǒng)的信道估計(jì)中[9],其性能可以逼近MMSE估計(jì)方法。
    本文重點(diǎn)闡述無(wú)線通信系統(tǒng)非盲信道估計(jì)方法的研究進(jìn)展。可以看出，在進(jìn)行信道估計(jì)之前，充分理解無(wú)線通信系統(tǒng)的信道模型的特點(diǎn)是至關(guān)重要的，不同模型下的信道估計(jì)算法都有其自身的特點(diǎn)，但也存在一定的不足。針對(duì)不同的無(wú)線通信環(huán)境，更加實(shí)用的信道估計(jì)方法還有待深入研究。因此，無(wú)線通信系統(tǒng)中的信道估計(jì)仍然是未來(lái)無(wú)線通信系統(tǒng)物理層的熱點(diǎn)研究方向，是推動(dòng)各種無(wú)線通信系統(tǒng)走向?qū)嵱没年P(guān)鍵技術(shù)。值得一提的是，除了本文介紹的信道估計(jì)方法外，目前還有將分形、小波以及Bootstrap和魯棒估計(jì)（SVM或M估計(jì)）等理論應(yīng)用于無(wú)線通信系統(tǒng)信道估計(jì)問(wèn)題求解中，這都將是未來(lái)信道估計(jì)技術(shù)的發(fā)展方向和熱點(diǎn)。
參考文獻(xiàn)
[1] STROM E G, MALMSTEN. A maximum likelihood approach for estimating DS-CDMA multipath fading channel[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2000,18:132-140. 
[2] BENSLEY S E, AAZHANG B. Maximum likelihood synchronization of single-user for code-division multiple access communication systems[J].IEEE Transactions on Communications,1998,46(3):392-399.
[3] D’AMICO A A, MENGALI U, MORELLI M. Channel estimation for the uplink of a DS-CDMA system[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2003,2(6):1132-1137.
[4] VAN DE BEEK J J, EDFORS O, SANDELL M, et al. On channel estimation in OFDM systems[C].in IEEE Vehicular Technology Conference, Chicago, IL, USA, 1995(2):815-819.
[5] EDFORS O, SANDELL M, VAN DE BEEK J J, et al.OFDM channel estimation by singular value decomposition [J].IEEE Transactions on Communications,1998,46(7):931-939.
[6] DENEIRE L, VANDENARMEELE P,VAN DER PEERE L. et al. A low-complexity ML channel estimator for OFDM [J]. IEEE Transactions on Communications, 2003, 51(2):135-140.
[7] CHINI A, WE Y Y, TANANY M E L, et al. Filtered decision feedback channel estimation for OFDM-based DTV terrestrial broadcasting systems[J]. IEEE Transactions on Broadcasting, Mar. 1998,44(1):2-11.
[8] JAFARIAN H Z, OMIDI M J, PASUPATHY S. Improved channel estimation using noise reduction for OFDM systems[J]. IEEE Vehicular Technology Conference, 2003,57(2):1308-1312.
[9] JAFARIAN H Z, PASUPATHY S. Robust and improved channel estimation algorithm for MIMO-OFDM systems[J].IEEE Transactions on Wireless Communications, 2007,6(6):2106-2113.
[10] WANG D, YANG L, JIANG L G, et al. Iterative channel estimation for pulse-based UWB wireless communications[C].Proceedings of the 2007 Second International Conference in Communications and Networking in China, 2007:631-635.