Page 180 - 应用声学2019年第4期

640 2019 年 7 月

10 10
LMMSE LMMSE
8 LS 8 LS
6 6
4 4
ࣨए/dB -2 2 0 ࣨए/dB -2 2 0

-4 -4
-6 -6
-8 -8
-10 -10
-300 -200 -100 0 100 200 300 -300 -200 -100 0 100 200 300
ߕᣒฉ ߕᣒฉ
(a) 600 mܫη᥋ͥᝠ (b) 1500 mܫη᥋ͥᝠ

10 10
LMMSE LMMSE
8 LS 8 LS
6 6
4 2 4 2
ࣨए/dB -2 0 ࣨए/dB -2 0

-4 -4
-6 -6
-8 -8
-10 -10
-300 -200 -100 0 100 200 300 -300 -200 -100 0 100 200 300
ߕᣒฉ ߕᣒฉ
(c) 2100 mܫη᥋ͥᝠ (d) 3500 mܫη᥋ͥᝠ
图 7 信道 LMMSE 估计与 LS 估计的关系
Fig. 7 The relationship between LMMSE estimates and LS estimates

计算法很复杂。为了方便工程应用，使用LS 算法和 信道，而信道在频域内变化很大，具有较大的频率选
LMMSE 算法来获得简单有效的信道估计。图 7 为 择性。
不同距离处 LS 信道估计与维纳滤波的 LMMSE 信 图 9 为通信距离 600 m、1500 m、2100 m 和
道估计之间的关系。从图7中可以看出，信道传递函 3500 m 处可正确译码的最高阶调制方式的 LLR 译
数的估计值与实际的信道传递函数一致。通信距离 码统计结果、符号软判决译码的输出散点图和基于
为 600 m 时，由于直达波旁强多径的存在导致信道
最小均方误差的符号译码输出散点图，软判决译码
频率响应在很多频点处出现了极小值，此时信道的
散点图利用了符号的概率信息，采用软输入软输出
频率选择性强，译码复杂度高，可正确译码的最高阶
的最大似然译码方式，使输出的软符号能够收敛到
调制方式为 QPSK；通信距离2100 m 时信道的频率
正确的信号点；最小均方误差译码散点图采用基于
选择性不强，只在频率26.5 kHz 处有一个极小值点，
最小均方误差准则译码方式，该译码输出符号相比
此时可正确译码的最高阶调制方式为 16QAM；通
于前者较为发散。图10为通信距离600 m、1500 m、
信距离为 3500 m 时，接收信噪比低，信道估计误差
2100 m 和3500 m 处可正确译码的最高阶调制方式
较大，可正确译码的最高阶调制方式为 QPSK。20
帧信号内不同距离处的信道频率响应估计如图8 所 译码前 SER 的时频域分布图、SER 在频域上的变
示，图8中颜色的强度表示信道响应的幅度。以通信 化情况和 SER 在 OFDM 符号间的变化情况。对比
距离 2100 m 时为例，由图可知信道是缓慢时变的， SER 分布可知 SER 在频域中变化很大，在时域中
因此它可以看成是在一帧 OFDM 信号内的时不变 几乎不变，并且SER在频域分布的程度与信道频率