EV-DO前向链路时分导频的信道估计方法

doi:10.3969/j.issn.1000-0801.2010.03.012

摘要/Abstract

摘要：

cdma2000 1x EV-DO前向链路导频信道为时隙突发模式，在没有用户的时候，数据时隙空闲，此时跟踪环路中断，在下个相邻数据时隙到来时，码相位和频偏发生了变化，同时导频突发长度短的特点对系统的信道估计提出了更高的要求。在总结现有各种信道估计算法的基础上，对比分析了其优缺点和适用的环境，仿真了实际工程中常用的算法，给出了比较结果，从而为信道估计的硬件实现提供了一定的参考。

关键词: EV-DO, 时分导频, 信道估计, 平均值法, 线性内插值, 最小二乘内插值

Abstract:

The pilot channel data of cdma2000 1x EV-DO forward link is delivered in burst mode.The data slots are idle and the tracking loop is disturbed without any users,therefore in the next adjacent data slot,the phase of PN code and frequency offset change,what's more,the short burst length of pilot data deserves more precise channel estimation.Based on the summary of every kind of channel estimation algorithms,the advantages and disadvantages are analyzed,and the suitable environment is given,and the algorithms in common use are simulated,and the compared results are given,hence this paper provides a reference for the hardware realization of channel estimation.

Key words: EV-DO, pilot slot, channel estimation, mean algorithm, linear interpolation, least square interpolation

王强,王大鸣,张欣然,王超. EV-DO前向链路时分导频的信道估计方法[J]. 电信科学, 2010, 26(3): 41-45.

Qiang Wang,Daming Wang,Xinran Zhang,Chao Wang. Channel Estimation for EV-DO Forward Link Pilot Slots[J]. Telecommunications Science, 2010, 26(3): 41-45.

图/表 9

图1

图2

图3

图4

图5

图6

图7

图8

图9

参考文献 10

1	廖晓滨，赵熙．第三代移动通信网络系统技术、应用及演进．北京：人民邮电出版社， 2008
	张智江等． cdma2000 1x EV-DO网络技术．北京：机械工业出版社， 2005
3	3 3GPP2 C.S0024-A v2.0.cdma2000 high rate packet data air interface specification, 2005
4	杨大成． cdma2000 1x移动通信系统．北京：机械工业出版社， 2003
5	涂红艳． CDMA系统中信道估计技术的研究．北京：北京交通大学， 2005
6	谢波，朱世华，胡刚． WCDMA中联合迭代信道估计与解码的研究．通信学报， 2003,24（5）:140～145.
7	胡文江，赵军辉． WCDMA中联合迭代信道估计与解码的研究．电路与系统学报． 2004,9（4）:27～53.
8	周贤超． WCDMA通信系统中的信道估计．合肥：中国科学技术大学， 2002
9	刘洋，王家恒，蒋琦． cdma2000 1x EV-DO 前向链路信道估计技术．淮海工学院学报， 2005,3（14）:22～26.
10	胡荣，王洪玉，黄爱苹等．基于 WMSA 信道估计技术的WCDMA 上行链路性能分析．电路与系统学报， 2000,5（3）:57～62.

[1]	卢敏, 秦泽豪, 陈志辉, 张敏, 乐光学. 基于1D-Concatenate的信道估计DNN模型优化方法[J]. 电信科学, 2023, 39(4): 71-86.
[2]	高子路, 孙韶辉, 李丽. 面向新一代移动通信的智能超表面技术综述[J]. 电信科学, 2022, 38(10): 20-35.
[3]	华郁秀, 李荣鹏, 赵志峰, 吴建军, 张宏纲. 基于生成对抗网络的MIMO信道估计方法[J]. 电信科学, 2021, 37(6): 14-22.
[4]	于玄, 耿烜. 一种降低复杂度的压缩感知水声信道估计方法[J]. 电信科学, 2021, 37(3): 114-124.
[5]	程露,杨丽花,王增浩,张捷,梁彦. 基于历史信息的软卡尔曼滤波迭代时变信道估计方法[J]. 电信科学, 2020, 36(9): 23-31.
[6]	邱佳锋. 基于优化BM3D的毫米波大规模MIMO信道估计[J]. 电信科学, 2020, 36(9): 44-50.
[7]	邱佳锋. 宽带毫米波大规模MIMO系统中低复杂度波束域信道估计[J]. 电信科学, 2020, 36(8): 122-129.
[8]	邱佳锋. 基于矩阵完备的低复杂度毫米波大规模MIMO信道估计[J]. 电信科学, 2020, 36(4): 99-106.
[9]	李坤,张静,李潇,金石. 人工智能辅助的信道估计最新研究进展[J]. 电信科学, 2020, 36(10): 46-55.
[10]	张瑞,史故臣,刘半藤,陈友荣. 基于韦伯分布函数的低复杂度变步长符号算法[J]. 电信科学, 2018, 34(9): 87-96.
[11]	余翔,高燕妮,段思睿. 多径信道下UFMC系统的信道估计[J]. 电信科学, 2018, 34(4): 22-30.
[12]	毛攀,黄小光,汪伟,宋建. 基于压缩感知的大规模MIMO信道估计与反馈[J]. 电信科学, 2018, 34(12): 46-52.
[13]	王雪丽,王海泉,李肖,杨大款. 莱斯衰落信道下大规模MIMO系统中的信道估计方法[J]. 电信科学, 2017, 33(9): 10-19.
[14]	吕新荣,李有明,余明宸. 基于稀疏贝叶斯学习的电力线载波通信接收机设计[J]. 电信科学, 2017, 33(9): 92-99.
[15]	李明富,廖勇,沈轩帆. 基于扩展卡尔曼滤波的MIMO迭代信道估计方法[J]. 电信科学, 2017, 33(9): 100-107.