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基于IPSO-LMMSE算法的信道估计仿真与实现.pdf
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1、现代电子技术Modern Electronics Technique2023年12月1日第46卷第23期Dec.2023Vol.46 No.230 引 言随着通信技术的发展,高速、高带宽的数据传输已成为当今通信领域的研究热点。近年来,无线局域网技术正处于蓬勃发展阶段,WiFi7作为一种新型无线通信标准,可以提供更高的数据传输速率和更稳定的通信质量,已成为当下的研究热点12。在 WiFi7 下行链路中,信道估计是保证通信质量和数据传输可靠性的关键技术之一。因此,如何高效准确地进行信道估计是当前WiFi7系统研究中亟待解决的问题。在 WiFi7系统中,目前常用的信道估计算法包括最小二乘法(LS)、
2、最大似然法(ML)、最小均方误差法(MMSE)等。其中,线性最小均方误差(LMMSE)算法由于其较高的估计精度和适用于复杂信道的优点,被广泛应用于信道估计技术中34。文献5中提出了一种基于滑动窗的 LMMSE信道估计算法,该算法利用预先存储的 频 域 LMMSE 算 法 插 值 矩 阵,根 据 不 同 的 信 噪 比(SNR)动态地调整窗口大小,从而降低运算复杂度,然而该算法与传统 LMMSE信道估计的方法相比,会伴随较为明显的信号失真现象。文献6中提出了一种基于基于IPSOLMMSE算法的信道估计仿真与实现蔡云浩1,2,刘祖深1,2,许 虎2,3(1.中北大学,山西 太原 030051;2.
3、中电科思仪科技(安徽)有限公司,安徽 蚌埠 233010;3.电子测量仪器技术蚌埠市技术创新中心,安徽 蚌埠 233010)摘 要:WiFi7作为一种新型的高速无线局域网技术,被广泛应用于各种移动设备中。在 WiFi系统中,信道会受到各种影响,例如时变和多路径传播频率选择性衰落、信号衰减、反射和强噪声干扰效应,这些影响会显著降低系统性能。因此,信道估计成为重要环节,其结果直接影响到系统的性能和可靠性。文中提出改进的粒子群优化(IPSO)算法,通过改变传统PSO算法惯性权重的计算方式,与线性最小均方误差算法(LMMSE)结合使用。实验结果表明,在信噪比相同的条件下,改进后算法的MSE、BER、E
4、VM等指标相较于传统LMMSE算法有显著提升,并且该方法应用于国产矢量信号分析软件VSA中,具有较好的实用性和应用前景。关键词:WiFi7;信道估计;粒子群优化;IPSO;LMMSE;信号分析中图分类号:TN92134 文献标识码:A 文章编号:1004373X(2023)23002305Simulation and implementation of channel estimation based on IPSOLMMSE algorithmCAI Yunhao1,2,LIU Zushen1,2,XU Hu2,3(1.North University of China,Taiyuan 03
5、0051,China;2.CETC Ceyear Technologies(Anhui)Co.,Ltd.,Bengbu 233010,China;3.Bengbu Technology Innovation Center on Electronic Measurement Instrumentation Technology,Bengbu 233010,China)Abstract:WiFi7,as a new highspeed WLAN technology,is widely used in various mobile devices.In WiFi systems,the chann
6、el is subjected to various influences,such as timevarying and multipath propagation frequencyselective fading,signal attenuation,reflection,and strong noise interference effects,which degrade system performance seriously.Therefore,channel estimation plays a crucial role,as its results impact the per
7、formance and reliability of the system directly.In this paper,an improved particle swarm optimization(IPSO)algorithm is proposed,which combines the traditional PSO algorithm with the linear minimum mean square error(LMMSE)algorithm by modifying the calculation method of the inertia weight.Experiment
8、al results demonstrate that under the same signaltonoise ratio(SNR),the improved algorithm achieves significant improvements in metrics such as mean square error(MSE),bit error rate(BER)and error vector magnitude(EVM)in comparison with the traditional LMMSE algorithm.Moreover,this method is applied
9、in domestic vector signal analysis(VSA)software,showing promising practicality and application prospects.Keywords:WiFi7;channel estimation;PSO;IPSO;LMMSE;signal analysisDOI:10.16652/j.issn.1004373x.2023.23.005引用格式:蔡云浩,刘祖深,许虎.基于IPSOLMMSE算法的信道估计仿真与实现J.现代电子技术,2023,46(23):2327.收稿日期:20230711 修回日期:2023073
10、12323现代电子技术2023年第46卷KL 级数展开的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法。然而此算法无法忽略 OFDM 系统建模失配对于估计器性能的影响,因此在信噪比较高的情况下,这种建模失配对于性能的影响尤其明显。文献7中提出一种基于子空间方法的盲信道估计技术,该算法一般用于理论研究,在工程中大多使用基于导频的非盲信道估计算法。鉴于上述研究方法存在的一些弊端,本文旨在提出一种改进的 PSO信道估计算法,以提高 WiFi7系统中信道估计的准确性和效率。1 相关技术和背景1.1 传统信道估计算法介绍LS(Least Squares)算法又称最小二乘法,在信道估计中主要是用于估计多径信道
11、中的信号传输路径和其对应的衰落系数8。在无线通信系统中,接收信号可以表示为:Y=XH+N(1)式中:X表示原始信号矢量;H表示实际信道响应矢量;N表示高斯白噪声矢量;Y表示实际接收信号矢量。LS算法忽略了噪声N的影响,信道响应矢量估计值可以假设为H,则有下列表达式:Y=XH(2)根据最小二乘准则可以得到如下目标函数:J(H)LS=Y-XH2(3)通过上述公式推导可以得到LS信道估计的均方误差值(MSE):MSELS=1 SNR(4)综上,可以得出 LS 信道估计的均方误差值与 SNR(信噪比)值成反比。然而当信道处于深度衰落的情况下,噪声的存在往往会导致信道估计精度下降。因此,要想得到更高质量
12、的信号,需要在 LS算法基础上对噪声问题作进一步处理。MMSE(Minimum Mean Squared Error,最小均方误差)9在原有的 LS 算法基础上增加了一个加权矩阵Q,假设 MMSE 算法的信道响应矢量估计值为HMMSE,则有以下关系:HMMSE=QHLS(5)根据最小均方误差的准则,可以用如下代价函数进行求解:J()HMSE=EH-QHLS2(6)最终,经过推导可以得到MMSE算法的信道估计值:HMMSE=RHHLS()RHH+2N2XI-1HLS(7)LMMSE(Linear Minimum Mean Squared Error,线性最小均方误差)算法在MMSE算法的基础上作
13、了一次线性平滑处理10。传统的 MMSE 算法需要计算信道响应以及信号矢量、噪声矢量的自相关矩阵,该计算过程相当繁琐,极大地占据了计算资源1112。因此,LMMSE 算法利用期望值的形式代替方差的比值。假设LMMSE算法的信道估计值为HLMMSE,则上述 MMSE算法估计值可以简化为:H()k=RHHLS()RHH+SNRI-1HLS()k(8)式中:I为单位矩阵;SNR为常量,为与信道调制类型相关的参数。均方误差可以表示为:MSELMMSE=1Ntr2(9)1.2 PSO及其改进算法在 PSO算法中,假设信道是固定的,则在给定子载波处传输的MQAM OFDM符号的接收值可能属于M个可能的符号
14、之一,该符号被视为粒子1314。这些粒子构成了在预定义搜索空间中移动的蜂群,也称为种群。PSO 算法是一种简单而稳健的启发式算法,内存要求低,它通过使用位置和速度更新方程迭代搜索全局最小值来实现快速收敛。PSO 算法背后的主要原理是搜索每个粒子在搜索空间中的位置,这代表了信道均衡器在这项工作中的最佳估计。每次迭代时,每个粒子的速度和位置都会分别更新。速度更新方程用于控制粒子向全局最小值移动,而位置更新方程用于更新搜索空间中每个粒子的位置。PSO 是一种简单、鲁棒的启发式算法,内存要求低,通过使用位置和速度更新方程进行迭代搜索全局最优解,实现快速收敛。PSO 算法的主要原理是在搜索空间中寻找每个
15、粒子的位置,该位置代表本文中信道均衡器的最佳估计,在每次迭代中,每个粒子的速度和位置分别通过以下方式进行更新:V(i)=V(i)+c1 rand()(Pbest(i)-X(i)+c2 rand()()Gbest(i)-X(i)(10)xi+1=xi+Vi+1(11)式中:是惯性权重因子,控制连续迭代之间速度的变化,取值范围为0.40.9;Vi表示粒子的速度,即下一个位置相对于当前位置xi的变化率;rand()是介于0和1之间的随机数;Pbest(i)表示局部最佳粒子,它导致成本函数的最小值;Gbest(i)是群体中的全局最佳粒子,是所有局部最佳粒子中的最优值;c1和c2是学习因子或加速常数(即
16、实现局部和全局最优解的速率)。局部最佳和全局最佳这两个极端值分别代表局部和全局种群的最优解。24第23期PSO算法在预定义的迭代次数后达到全局最小值(或最大值)时终止。然而,基本的PSO算法在平衡种群的全局最佳和局部最佳方面仍存在缺陷,当种群缺乏多样性时,可能导致最优解仅限于局部最佳。另一方面,惯性权重影响PSO算法的局部和全局搜索能力,惯性权重的较大值意味着较大的粒子速度,反之亦然。在这种情况下,可以通过使用变量或自适应惯性权重得到高效的PSO算法,在这里,惯性权重基于误差值进行更新,最终实现高速和高效率。因此,为了改进本文中标准 PSO算法的性能,提出使用自适应惯性权重。初始的惯性权重被自
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