OFDM中基于子空问分解的半盲信道估计

代入式(5)，得到：

的形式，因此接收信号的自相关矩阵可以写成式(5)的形式。设gk是噪声子空间的一个特征向量，根据子空间的性质有：

3 仿真及结果分析

本仿真参数设置如下：OFDM系统采用HIPERLAN／2标准，子载波数为64个，导频间隔为7 kHz，循环前缀长度为16，每帧OFDM的符号数为12，采样周期为1μs，信道模型为带多普勒频移的瑞利衰落信道，其中多径数为6，随机设置；半盲信道估计方法中加入的导频数为4，分别与传统信道估计算法和盲信道估计算法实行对比仿真，其仿真曲线如图2和图3所示。

从Matlab仿真曲线可以得出，相对于传统的信道估计算法和盲信道估计算法，基于子空间分解的半盲信道估计算法能够较大地降低信道归一化均方误差，特别是在性噪比大于20 dB时，本文介绍的方法能够较为明显地降低系统的估计误差，对于信道估计的进一步研究具有一定的借鉴意义。

4 结语

介绍了基于子空问的半盲信道估计方法，对比传统信道估计和盲信道估计方法进行了仿真研究，分析了子空间方法在降低系统误差方面的优势。如何将理论研究应用于实际系统(如DSP系统等)是下一步值得深入探讨的工作。