CN102045285B - 信道估计方法、装置以及通信系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种信道估计方法、装置以及通信系统，其中信道估计方法包括：获取接收信号，所述接收信号包括接收的导频信号和接收的数据信号；根据所述接收的导频信号以及初始信道估计矩阵获取初始信道估计值，所述初始信道估计矩阵包括子载波间的干扰信息；根据所述初始信道估计值以及获取的接收信号进行迭代信道估计以获取后续信道估计值。本发明实施例还提供了相应的信道估计装置。本发明实施例还提供了包括上述信道估计装置的通信系统。本发明实施例提供的信道估计方法、装置和系统在进行信道估计时考虑了子载波间干扰的影响，能够提高信道估计精度。

Description

信道估计方法、装置以及通信系统

技术领域

本发明实施例涉及移动通信技术领域，特别涉及一种信道估计方法、装置以及通信系统。

背景技术

无线通信系统的发射机和接收机同时使用多天线，无需增加带宽和发射功率，即可大幅度提高信号容量和可靠性，这种技术被称为多输入多输出(Multiple Input and Multiple Output，以下简称：MIMO)技术。多天线系统结合空时编码(STC，Space Time Coding)，产生空间分集的效果，可以降低误码率，提高系统的可靠性。MIMO系统也可采用分层空时结构(BLAST，Bell Labs Layered Space Time)，形成多路并行的子信道，以空间复用的形式提高信道容量，实现高速率的无线通信。

宽带无线通信系统的信号带宽大于信道相关带宽，信号中不同频率成分受到的衰落不相关，具有频率选择性，对应的时域信号会产生失真，从而引起码间干扰(ISI，Inter Symbol Interference)。传统的窄带系统一般采用单载波时域均衡技术消除码间干扰，近来，各种新的业务对数据传输速率的需求快速增长，但频谱利用率(Frequency Efficiency)并没有突破性提高，因此无线传输的宽带化趋势愈发明显。单载波时域均衡技术应用于宽带系统中，滤波器所需抽头数过多，系统复杂度太高，难以实现。正交频分复用技术(OFDM，Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing)能把频率选择性信道(Frequency-Selective)改造成若干平坦衰落子信道(Flat Fading)，可以有效抑制ISI。通过引入离散傅立叶变换(DFT)和循环前缀(CP，Cyclic Prefix)，OFDM系统的信号检测只需单抽头均衡，大大减低了系统的复杂度。

MIMO-OFDM系统结合了多天线和多载波的技术优势，能在频率选择性信道中提高系统的容量和可靠性。MIMO-OFDM技术已应用到新一代无线通信标准3GPP LTE和WiMax中，这些标准要求无线系统能支持300公里时速的高速移动用户。

在MIMO-OFDM系统模型中，系统配置了M_T根发射天线和M_R根接收天线。发射机首先将串行比特序列变换成M_T路并行比特流，经过信道编码、交织、MPSK(QAM)符号映射，然后在频域插入导频符号，进行OFDM调制，最后加入循环前缀形成OFDM符号。循环前缀可以消除多径衰落引起的码间干扰，同时能使等效基带数字信道由“线性卷积”变为“圆卷积”，循环前缀的长度应该大于信道最大时延扩展。OFDM符号由对应的天线发射，当发射机、接收机或反射物移动时，由于多径衰落和多普勒效应，信道会快速变化，OFDM子载波间会产生干扰。

接收机首先从接收信号中去掉循环前缀，进行OFDM解调，然后使用导频接收信号估计出当前信道状态信息(CSI，Channel StateInformation)，再进行频域均衡。

下标q表示接收天线的序号，下标k表示OFDM符号子载波的序号。去除循环前缀，经过FFT变换后，子载波上的接收信号可表示为：

r_q(k)表示接收天线q上子载波k的频域接收信号，x_p(k)表示发射天线p的子载波k所携带的符号，w_q(k)是接收天线q，子载波k上的频域高斯白噪声(AWGN)，h_l ^p，q表示发射天线p和接收天线q之间的第1径在子载波上的频率信道响应系数，信道的可分离路径数为L，离散傅立叶变换的长度为N，定义 $j=\sqrt{-1}.$ 式(1)中的第一项和第二项分别表示有用信号和子载波间干扰。

在进行均衡、子载波间干扰消除、自适应调制编码时都需要信道状态信息，因此在无线系统中信道估计是非常必需的，且估计的精度直接影响到接收机的性能，现有技术中提出了一种基于单天线OFDM系统、可抑制子载波间干扰的迭代信道估计算法。包括如下内容：首先，利用前一个OFDM符号已估计出的信道状态信息，对本次信道估计值进行预测。第k+1符号的预测值表示为h_p(k+1)，第k符号的信道状态信息表示为h(k)，其一阶导数表示为h′(k)，γ是加权系数。预测值可由下式求出：

h_p(k+1)＝h(k)+γh′(k)

利用OFDM系统的导频，进行信道估计，可以获得当前信道状态信息h_c(k+1)。基于导频的估计值h_c(k+1)，与预测值h_p(k+1)进行线性插值，得到初次(迭代前)的信道状态信息h_i(k+1)：

h_i(k+1)＝α_k+1h_p(k+1)+(1-α_k+1)h_c(k+1)

接收机根据初次信道估计值，进行均衡和子载波间干扰消除，判决后输出符号向量

$\hat{s}={[{\hat{s}}_1,{\hat{s}}_2,...,{\hat{s}}_N]}^T$

反馈

到信道估计器，按如下计算方法进行迭代信道估计：

$\stackrel{\‾}{h}(k+1)={(\frac{E_s}{N_0}{F}^H{\hat{S}}^H\hat{S}F+R^{-1})}^{-1}{F}^H{\hat{S}}^{H}y$

上式中，h(k+1)是迭代后的信道估计值，F是傅立叶变换矩阵， $\hat{S}=\mathrm{diag}\left(\hat{s}\right),$ 信道自相关矩阵表示为R＝E[h^Hh]，接收符号向量表示为y。收机的性能，MIMO-OFDM系统也不例外。

发明人在实现本发明的过程中发现，现有技术中至少存在如下的技术问题：现有技术在进行信道估计时，特别是在对高速移动的通信系统进行信道估计时获取的信道估计值其精确度较低。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种信道估计方法、装置以及通信系统，以及一种多天线通信系统的信道估计方法，以提高信道估计的精确度。

为实现上述目的，本发明实施例提供了一种信道估计方法，包括：

获取接收信号，所述接收信号包括接收的导频信号和接收的数据信号；

根据所述接收的导频信号以及初始信道估计矩阵获取初始信道估计值，所述初始信道估计矩阵包括子载波间的干扰信息；

根据所述初始信道估计值以及获取的接收信号进行迭代信道估计以获取后续信道估计值。

本发明实施例提供了一种多天线通信系统的信道估计方法，根据上述的信道估计方法对每一对发射天线和接收天线间的独立信道进行信道估计。

本发明实施例还提供了一种信道估计装置，包括：

信号获取模块，用于获取接收信号，所述接收信号包括接收的导频信号和接收的数据信号；

第一信道值获取模块，用于根据接收的导频信号以及初始信道估计矩阵获取初始信道估计值，所述初始信道估计矩阵包括子载波间的干扰信息；

第二信道值获取模块，用于根据所述初始信道估计值以及获取的接收信号进行迭代信道估计以获取后续信道估计值。

本发明实施例还提供了一种通信系统，包括上述的信道估计装置。

本发明上述实施例提供的信道估计方法、装置以及通信系统，在信道估计过程中考虑了子载波间干扰的影响，能够提高信道估计的精度，有效抑制子载波间干扰，尤其是对于高速移动通信系统，本发明实施例提供的信道估计方案具有更为显著的效果。

附图说明

图1为本发明信道估计方法实施例的流程示意图；

图2为本发明信道估计装置实施例的结构示意图；

图3为本发明具体实施例中的仿真示意图。

具体实施方式

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

在无线通信系统中，尤其是对于高速移动的通信系统，其通信信号受多普勒效应引起的子载波间干扰影响比较严重，上述的子载波间干扰会影响信道估计的精确度。本发明实施例提供了一种信道估计方法，在进行信道估计时考虑了子载波间的干扰，图1为本发明信道估计方法实施例的流程示意图，如图1所示，包括如下步骤：

步骤101、获取接收信号，所述接收信号包括接收的导频信号和接收的数据信号；本实施例是一种基于导频的信道估计方法，其导频信号在数据发送端插入到子载波中，通过传输信道传送给接收机；

步骤102、根据所述接收的导频信号以及初始信道估计矩阵获取初始信道估计值，所述初始信道估计矩阵包括子载波间的干扰信息；在上述获取导的频信号的基础上，根据包括子载波干扰信息的初始信道估计矩阵获取初始信道估计值，该初始信道估计矩阵包括多天线OFDM系统在快衰落信道下产生的子载波间干扰信息，用于为消除子载波间干扰的初始信道估计的矩阵；

步骤103、根据所述初始信道估计值以及获取的接收信号进行迭代信道估计以获取后续信道估计值。

在上述的获取了初始信道估计值的基础上，可以利用迭代信道估计处理方法继续进行信道估计并获取后续的信道估计值。本发明实施例中子载波间干扰信息是指对于多载波的通信系统中，不同的子载波间产生的干扰，例如在高速移动的通信系统中，由多普勒效应引起的子载波间干扰。

在上述的信道估计方法中，首次进行信道估计是一种基于导频的信道估计方法，即获取初始信道估计值；之后的信道估计是基于前一次信道估计的结果进行迭代信道估计获取的后续信道估计值。本发明上述实施例提供的信道估计方法，在信道估计过程中考虑了子载波间干扰的影响，能够提高信道估计的精度，有效抑制子载波间干扰，尤其是对于高速移动通信系统，本发明实施例提供的信道估计方法具有更为显著的效果。

上述实施例的步骤103可以包括如下的步骤：根据所述初始信道估计值对接收信号进行译码处理以获取第一译码输出值；根据所述第一译码输出值获取第一信道估计矩阵；根据所述第一信道估计矩阵以及所述接收信号来获取信道估计值。上述步骤是在获取到初始信道估计值后，根据该值对接收信号进行检测和译码，获取包括导频和数据符号的第一译码输出值，将该第一译码输出值反馈给信道估计装置，再根据该第一译码输出值重新计算获取第一信道估计矩阵，并根据该第一信道估计矩阵和获取的包括导频和数据的接收信号获取信道估计值。

上述步骤是迭代信号估计处理的第一步，即由初始信道估计值进行迭代获取第一后续信道估计值，同样也可以根据上述步骤获取的信道估计值，利用同样的迭代处理方法获取后续的信道估计值，具体可以包括如下步骤：

根据由所述第一信道估计矩阵以及接收信号获取的信道估计值对接收信号进行译码以获取第二译码输出值；

根据所述第二译码输出值获取第二信道估计矩阵；

根据所述第二信道估计矩阵以及接收信号获取后续信道估计值。

在上述的实施例中，根据接收的导频信号以及初始信道估计矩阵获取初始信道估计值可以具体为：

$\hat{h}=Q^{+}{y}_p,$ 其中

为初始信道估计值，Q⁺为包括初始信道估计矩阵，y_p为接收机的导频接收信号。上述的初始信道估计矩阵包括子载波间干扰信息。

上述根据第一信道估计矩阵以及所述接收信号来获取信道估计值具体为可以具体为：

$\tilde{h}={\hat{Q}}^{+}\hat{y},$ 其中

为信道估计值，

根据初始信道估计值获取的第一信道估计矩阵，

为包括导频和传输数据的接收信号。

上述的根据第二信道估计矩阵以及接收信号来获取信道估计值可以具体为： $\tilde{h}={\hat{Q}}^{+}\hat{y},$ 其中

为信道估计值，

根据由所述第一信道估计矩阵以及接收信号获取的信道估计值进行译码后获取的第二信道估计矩阵，

为包括导频和数据的接收信号。

本发明上述实施例提供的信道估计方法，在进行信道估计时考虑了子载波间干扰的影响，使得其信道估计值更为精确，特别是对于高速移动用户间的通信效果更为显著。

本发明实施例还提供了一种多天线通信系统的信道估计方法，即根据上述实施例中提供的信道估计方法分别对每一对发射天线和接收天线间的独立信道进行信道估计。例如对于2*2的多输入多输出通信系统，则根据上述的信道估计方法分别对4条信道进行信道估计。

与上述信道估计方法对应的，本发明实施例还提供了一种信道估计装置，图2为本发明信道估计装置实施例的结构示意图，如图2所示，信道估计装置包括信号获取模块11、第一信道值获取模块12和第二信道值获取模块13，其中信号获取模块11用于获取接收信号，所述接收信号包括接收的导频信号和接收的数据信号；第一信道值获取模块12用于根据接收的导频信号以及初始信道估计矩阵获取初始信道估计值，所述初始信道估计矩阵包括子载波间的干扰信息；第二信道值获取模块13用于根据所述初始信道估计值以及获取的接收信号进行迭代信道估计以获取后续信道估计值。

本发明实施例提供的信道估计装置，在信道估计过程中考虑了子载波间干扰的影响，能够提高信道估计的精度，有效抑制子载波间干扰，尤其是对于支持高速移动用户的通信系统，具有更为显著的效果。

另外上述实施例中的第二信道值获取模块可以具体包括第一获取单元，第二获取单元和第三获取单元其中第一获取单元用于根据所述初始信道估计值对接收信号进行译码以获取第一译码输出值；第二获取单元用于根据所述第一译码输出值获取的第一信道估计矩阵；第三获取单元用于根据所述第一信道估计矩阵以及所述接收信号获取后续信道估计值。本技术方案中根据初始信道估计值获取的第一译码输出值，并将该第一译码输出值反馈重新进行信道估计，获取信道估计值，再根据第一译码输出信号获取的第一信道估计矩阵中包括子载波间干扰信息，获取的道估计值有效抑制了子载波间干扰的影响。

上述的第二信道值获取模块进一步包括：第四获取单元、第五获取单元和第六获取单元，其中第四获取单元用于根据由所述第一信道估计矩阵以及接收信号获取的信道估计值对接收信号进行译码以获取第二译码输出值；第五获取单元用于根据所述第二译码输出值获取包括子载波间干扰信息的第二信道估计矩阵；第六获取单元用于根据所述第二信道估计矩阵以及接收信号获取信道估计值。本技术方案给出了通过迭代处理的方法持续进行信道估计，并且在每次信道估计时获得的后续信道估计矩阵都包括了子载波间干扰信息，上述的信号估计值能够有效抑制子载波间干扰。

本发明上述实施例提供的信道估计装置可以设置在多天线通信系统中。

本发明实施例还提供了一种通信系统，该通信系统包括上述的信道估计装置。该信道估计装置在信道估计过程中考虑了子载波间干扰的影响，能够提高信道估计的精度，有效抑制子载波间干扰，尤其是对于支持高速移动用户的通信系统，具有更为显著的效果。

本发明上述实施例提供的通信系统，其中的信道估计装置可以设置在接收机或发送机。

以下是以一个具体实施例说明本发明的技术方案，本具体实施例中首先是以单天线正交频分复用系统为例进行分析，然后再扩展到多天线系统。

x(k)表示(单)天线上OFDM第k个子载波携带的符号，则发射向量可表示为：

x＝[x(0)，…，x(n)，…，x(N-1)]^T            (1)

DFT变换的长度为N，发射向量经IFFT变换后，产生的OFDM符号时域抽样值向量为：

x′＝F^Hx＝[x′(0)，x′(1)，…，x′(N-1)]^T

其中，F是N×N傅立叶变换矩阵：

本实施例中数据块加上保护间隔，可以消除多径衰落引起的码间干扰ISI；同时，为了形成信道的“圆卷积”效果，可以把OFDM符号的尾部数据复制到保护间隔，形成循环前缀，其长度应大于信道的最大时延长度v。完整的OFDM符号时域抽样值为：

$x\left(n\right)=\left\{\begin{array}{cc}{x}^{\′}(n-G+N)& 0\≤n\≤G-1\\ x^{\′}(n-G)& G\≤n\≤n+G-1\end{array}\right.$

x(n)，0≤n≤G-1就是循环前缀。OFDM符号经过频率选择性的快衰落信道后，在抽样时刻n，接收信号可表示为：

$r\left(n\right)=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}h(n,l)x(n-l)+w\left(n\right)---\left(2\right)$

h(n，l)表示时变多径信道中第l径在时刻n的抽样值，L是路径数，w(n)是高斯白噪声AWGN在时刻n的抽样值，其频域值表示为w(k)。去掉循环前缀，进行FFT变换后，接收信号的表达式为：

$\stackrel{\‾}{r}\left(k\right)=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}r\left(n\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πnk}}{N}}$

$=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}[\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}h(n,l)x(n-l)+w\left(n\right)]e^{\frac{-j2\mathrm{\πnk}}{N}}$

$=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left[\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}h(n,l)x(n-l)\right]e^{\frac{-j2\mathrm{\πnk}}{N}}+\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}w\left(n\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πnk}}{N}}---\left(3\right)$

$=\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}h(n,l)\left[\frac{1}{\sqrt{N}}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(n-l)m}{N}}\right]e^{\frac{-j2\mathrm{\πnk}}{N}}+\stackrel{\‾}{w}\left(k\right)$

$=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}h(n,l)\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(n-l)m}{N}}{e}^{\frac{-j2\mathrm{\πnk}}{N}}+\stackrel{\‾}{w}\left(k\right)$

在快衰落时变信道可以近似为线性，该近似对信道估计的精度影响不大，当归一化多普勒频移小于0.2时，对信道自相关特性的影响也是可以忽略的。假设快衰落信道在一个OFDM符号内线性变化，则信道任意径的抽样值h(n，l)可以分解为平均值h_a(l)和斜率值h_s(l)之和，如下式所示：

$h(n,l)=h_a\left(l\right)+(n-\frac{N-1}{2})h_s\left(l\right)---\left(4\right)$

把式(4)带入式(3)，接收信号可表示为：

$\stackrel{\‾}{r}\left(k\right)=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}[h_a\left(l\right)+(n-\frac{N-1}{2})h_s\left(l\right)]\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(k-m)n}{N}}{e}^{\frac{-j2\mathrm{\πlm}}{N}}+\stackrel{\‾}{w}\left(k\right)$

根据数学理论知， $\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{\frac{-j2\mathrm{\π}(k-m)n}{N}}=0,$ 所以式(5)中的(a)和(b)可进一步分别简化为：

$\left(a\right)=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_a\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(k-m)n}{N}}{e}^{\frac{-j2\mathrm{\πlm}}{N}}$

$=\left\{\begin{array}{cc}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_a\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(k\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πlk}}{N}}& (k=m)\\ \frac{1}{N}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_a\left(l\right)\left[\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{\frac{-j2\mathrm{\π}(k-m)n}{N}}\right]\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πlm}}{N}}& (k\≠m)\end{array}\right.---\left(6\right)$

$=\left\{\begin{array}{cc}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_a\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(k\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πlk}}{N}}& (k=m)\\ 0& (k\≠m)\end{array}\right.$

$\left(b\right)=\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}(n-\frac{N-1}{2})h_s\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(k-m)n}{N}}{e}^{\frac{-j2\mathrm{\πlm}}{N}}$

$=\frac{1}{N}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left[\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}(n-\frac{N-1}{2})e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(k-m)n}{N}}\right]h_s\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πlm}}{N}}$

$=\left\{\begin{array}{cc}\frac{1}{N}\left[\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}(n-\frac{N-1}{2})\right]\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_s\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(k\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πlk}}{N}}& (k=m)\\ \underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left[\underset{n=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{n}{N}{e}^{\frac{-j2\mathrm{\π}(k-m)n}{N}}\right]h_s\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πlm}}{N}}& (k\≠m)\end{array}\right.---\left(7\right)$

$=\left\{\begin{array}{cc}0& (k=m)\\ \underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left[\frac{1}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(k-m)}{N}}-1}\right]h_s\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πlm}}{N}}& (k\≠m)\end{array}\right.$

简化后的(a)和(b)带入式(5)，推导出：

$\stackrel{\‾}{r}\left(k\right)=\left\{\begin{array}{cc}\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_a\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(k\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πlk}}{N}}& (k=m)\\ 0& (k\≠m)\end{array}\right.+\left\{\begin{array}{cc}0& (k=m)\\ \underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}\left[\frac{1}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(k-m)}{N}}-1}\right]h_s\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πlm}}{N}}& (k\≠m)\end{array}\right.+\stackrel{\‾}{w}\left(k\right)$

上式可以更简洁的表达为：

$\stackrel{\‾}{r}\left(k\right)=\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_a\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(k\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πlk}}{N}}+\underset{l=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k\≠m}{\overset{N-1}{\underset{m=0}{\mathrm{\Σ}}}}\left[\frac{1}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(k-m)}{N}}-1}\right]h_s\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πlm}}{N}}+\stackrel{\‾}{w}\left(k\right)---\left(8\right)$

高速移动下的无线宽带信道是快衰落、频率选择性信道，快衰落会产生多普勒扩展，使得信道会快速变化，对于OFDM系统，相邻的OFDM符号经历的信道衰落会有较大的变化，不具有相关性。因此，在进行信道估计采用梳状方案，在每个OFDM符号中插入导频符号。高速移动下，多普勒扩展会引起OFDM子载波间干扰，导频符号同样也会受到相邻子载波的干扰。所以在进行高速移动下OFDM的信道估计时，为了提高信道估计的精度，不但要考虑噪声，还要考虑子载波间干扰。

设每个OFDM符号中有M(M≥2v)导频，分别插到子载波p(1)，p(2)，…，p(M)。此处p(i)，i＝1，…，M是子载波的序号。根据式(8)可知，经过OFDM解调后，导频子载波的接收信号为：

$\stackrel{\‾}{y}\left(p\left(i\right)\right)=\underset{l=0}{\overset{v-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_a\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(p\left(i\right)\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πlp}\left(i\right)}{N}}+\underset{l=0}{\overset{v-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k\≠m}{\overset{N-1}{\underset{m=0,}{\mathrm{\Σ}}}}\left[\frac{1}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(k-m)}{N}}-1}\right]h_s\left(l\right)\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)e^{\frac{-j2\mathrm{\πlm}}{N}}+\stackrel{\‾}{w}\left(p\left(i\right)\right)$

i＝1，…，M    (9)

设接收信号向量为：y_p＝[y(p(1))，y(p(2))，…，y(p(M))]^T；导频符号向量为：x_p＝[x(p(1))，x(p(2))，…，x(p(M))]^T；高斯白噪声在频域的向量表示为w_p＝[w(p(1))，w(p(2))，…，w(p(M))]^T；信道的时域平均值向量和斜率值向量分别表示为：

h_a＝[h_a(0)，h_a(1)，…h_a(v-1)]，h_s＝[h_s(0)，h_s(1)，…h_s(v-1)]^T；

公式中的傅立叶变换系数可以表示为向量形式：

$a\left(p\left(i\right)\right)=\left[\begin{array}{cccc}1& e^{\frac{-j2\mathrm{\πp}\left(i\right)}{N}}& ...& e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(v-1)p\left(i\right)}{N}}\end{array}\right],i=1,...,M$

把式(9)表示为矩阵形式：

$y_p=\left[\begin{array}{c}\stackrel{\‾}{x}\left(p\left(1\right)\right)a\left(p\left(1\right)\right)\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ \stackrel{\‾}{x}\left(p\left(M\right)\right)a\left(p\left(M\right)\right)\end{array}\right]h_a+\left[\begin{array}{c}\underset{m\≠p\left(1\right)}{\overset{m=\mathrm{pilot}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(p\left(1\right)-m)}{N}}-1}\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ \underset{m\≠p\left(M\right)}{\overset{m=\mathrm{pilot}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(p\left(M\right)-m)}{N}}-1}\end{array}\right]h_s+e---\left(10\right)$

式(10)中的两个具体矩阵可表示为字母形式：

$A=\left[\begin{array}{c}\stackrel{\‾}{x}\left(p\left(1\right)\right)a\left(p\left(1\right)\right)\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ \stackrel{\‾}{x}\left(p\left(M\right)\right)a\left(p\left(M\right)\right)\end{array}\right],$ $B=\left[\begin{array}{c}\underset{m\≠p\left(1\right)}{\overset{m=\mathrm{pilot}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(p\left(1\right)-m)}{N}}-1}\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ \underset{m\≠p\left(M\right)}{\overset{m=\mathrm{pilot}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(p\left(M\right)-m)}{N}}-1}\end{array}\right]---\left(11\right)$

公式(10)简化为如下矩阵形式：

y_p＝Ah_a+Bh_s+e＝Qh+e          (12)

式中Q＝[A B]，信道向量h＝[h_a h_s]^T，信道估计的误差向量为：

$e=\left[\begin{array}{c}e\left(p\left(1\right)\right)\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ e\left(p\left(M\right)\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}\underset{m\≠p\left(1\right)}{\overset{m\≠\mathrm{pilot}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(p\left(1\right)-m)}{N}}-1}\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ \underset{m\≠p\left(M\right)}{\overset{m\≠\mathrm{pilot}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(p\left(M\right)-m)}{N}}-1}\end{array}\right]h_s+{\stackrel{\‾}{w}}_p---\left(13\right)$

采用迫零(ZF，Zero Forcing)准则，信道向量可由如下公式计算出：

$\hat{h}=Q^{+}{y}_p---\left(14\right)$

Q⁺是Moore-Penrose广义逆矩阵形式，即发明上述实施例中提到的初始信道估计矩阵，可表达成：

Q⁺＝(Q^HQ)^-1Q^H

在上述公式(14)中获取的是单天线OFDM系统未经过迭代的初始信道估计值，使用该值进行信号检测和译码，译码软输出信号反馈到信道估计装置，可重新进行信道估计，能够得到更精确的信道状态信息。从上式(13)可知，信道估计误差与噪声和子载波间干扰有关，初始信道估计时，并未考虑数据信息，所以没有考虑数据子载波对导频的影响。在本发明中，将译码器软输出信号反馈给信道估计装置，反复进行信道估计后，可以提高信道估计的精度。包含导频和数据符号的译码软输出信号表示为 $\hat{x}={\left[\begin{array}{ccc}\hat{x}\left(1\right)& ...& \hat{x}\left(N\right)\end{array}\right]}^T,$ 根据式(8)，频域子载波(包含导频和传输数据)接收信号向量可表示为：

$\hat{y}=\left[\begin{array}{c}\hat{x}\left(1\right)a\left(1\right)\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ \hat{x}\left(N\right)a\left(N\right)\end{array}\right]h_a+\left[\begin{array}{c}\underset{m\≠1}{\mathrm{\Σ}}\frac{\hat{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(1-m)}{N}}-1}\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ \underset{m\≠N}{\mathrm{\Σ}}\frac{\hat{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(N-m)}{N}}-1}\end{array}\right]h_s+\stackrel{\‾}{w}---\left(15\right)$

其中，w＝[w(1)，w(2)，…，w(M)]^T是高斯白噪声信道的频域向量形式。上式中的矩阵用字母符号代替：

$\hat{A}=\left[\begin{array}{c}\hat{x}\left(1\right)a\left(1\right)\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ \hat{x}\left(N\right)a\left(N\right)\end{array}\right],$ $\hat{B}=\left[\begin{array}{c}\underset{m\≠1}{\mathrm{\Σ}}\frac{\hat{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(1-m)}{N}}-1}\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ \underset{m\≠N}{\mathrm{\Σ}}\frac{\hat{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(N-m)}{N}}-1}\end{array}\right]$

公式(15)可以简化为字母矩阵形式：

$\hat{y}=\hat{A}{h}_a+\hat{B}{h}_s+\stackrel{\‾}{w}=\left[\begin{array}{cc}\hat{A}& \hat{B}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{h}_a\\ h_s\end{array}\right]+\stackrel{\‾}{w}=\hat{Q}h+\stackrel{\‾}{w}---\left(16\right)$

迭代信道估计也采用迫零准则，信道向量计算方法如下式：

$\tilde{h}={\hat{Q}}^{+}\hat{y}={\left({\hat{Q}}^H\hat{Q}\right)}^{-1}{\hat{Q}}^H\hat{y}---\left(17\right)$

上式(17)中的

为上述实施例中提到的后续信道估计矩阵，

即为上述实施例中提到的包括导频信号和数据信号的接收信号。

本发明提出的单天线迭代信道估计方法可以扩展到多天线系统。多天线系统中，导频子载波不但受到噪声和子载波间干扰的影响，还有来自其它发射天线的干扰。如果不同天线上的导频位置不同，则可以避免天线间干扰。排除天线间干扰后，按照单天线OFDM系统初次信道估计的方法，估计出MIMO-OFDM系统的初始信道估计值，如式(14)所示。MIMO-OFDM系统中天线(序号为q)的接收信号可以表示为：

$y_q=\underset{p=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}\left\{\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{x}_p\left(1\right)a\left(1\right)\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ x_p\left(N\right)a\left(N\right)\end{array}\right]h_a^{p,q}+\left[\begin{array}{c}\underset{m\≠1}{\mathrm{\Σ}}\frac{x_p\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(1-m)}{N}}-1}\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ \underset{m\≠N}{\mathrm{\Σ}}\frac{x_p\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(N-m)}{N}}-1}\end{array}\right]h_s^{p,q}\end{array}\right\}+w_q,\left\{\begin{array}{c}1\≤p\≤M_T\\ 1\≤q\≤M_R\end{array}\right.---\left(18\right)$

其中，y_q＝[y_q(1)，y_q(1)，…，y_q(N)]^T表示天线q上经过OFDM解调后的接收信号向量，

发射天线p和接收天线q之间的信道平均值和斜率值向量分别表示为：

$h_a^{p,q}={[h_a^{p,q}\left(0\right),h_a^{p,q}\left(1\right),...,h_a^{p,q}(v-1)]}^T,$ $h_s^{p,q}={[h_s^{p,q}\left(0\right),h_s^{p,q}\left(1\right),...,h_s^{p,q}(v-1)]}^T,$

接收天线上的频域噪声向量表示为：w_q＝[w_q(1)，w_q(2)，…，w_q(N)]^T

MIMO-OFDM系统的迭代方法与单天线中一样，使用译码软输出信号作为反馈参考信号。式(18)可改写成包含导频和数据符号的表达式，如下所示：

${\hat{y}}_q=\underset{p=1}{\overset{M_T}{\mathrm{\Σ}}}[{\hat{A}}_p{h}_a^{p,q}+{\hat{B}}_p{h}_s^{p,q}]+w_q=[{\hat{A}}_1{h}_a^{1,q}+{\hat{B}}_1{h}_s^{1,q}]+...+[{\hat{A}}_{M_T}{h}_a^{M_T,q}+{\hat{B}}_{M_T}{h}_s^{M_T,q}]+w_q$

$=\left[\begin{array}{cc}{\hat{A}}_1& {\hat{B}}_1\end{array}\right]{\left[\begin{array}{cc}{h}_a^{1,q}& h_s^{1,q}\end{array}\right]}^T+...+\left[\begin{array}{cc}{\hat{A}}_{M_T}& {\hat{B}}_{M_T}\end{array}\right]{\left[\begin{array}{cc}{h}_a^{M_T,q}& h_s^{M_t,q}\end{array}\right]}^T+w_q---\left(19\right)$

$=\left[\begin{array}{cccccc}{\hat{A}}_1& {\hat{B}}_1& ...& ...& {\hat{A}}_{M_T}& {\hat{B}}_{M_T}\end{array}\right]{\left[\begin{array}{cccc}{h}_a^{1,q}& h_s^{1,q}& h_a^{M_T,q}& h_s^{M_T,q}\end{array}\right]}^T+w_q$

$=\hat{Q}{h}_q+w_q$

其中， ${\hat{A}}_p=\left[\begin{array}{c}{\hat{x}}_p\left(1\right)a\left(1\right)\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ {\hat{x}}_p\left(N\right)a\left(N\right)\end{array}\right],$ ${\hat{B}}_p=\left[\begin{array}{c}\underset{m\≠1}{\mathrm{\Σ}}\frac{{\hat{x}}_p\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(1-m)}{N}}-1}\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ .\\ \underset{m\≠N}{\mathrm{\Σ}}\frac{{\hat{x}}_p\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(N-m)}{N}}-1}\end{array}\right]$

根据前述单天线的方法，可知MIMO-OFDM系统信道估计的计算公式为：

${\tilde{h}}_q={\hat{Q}}^{+}{\hat{y}}_q---\left(20\right)$

上述的

为天线q上的信号估计值，

为获取的天线q的信道估计矩阵，该信道估计矩阵包括子载波间干扰信息，

为在天线q上的包括导频信号和数据信号的接收信号。

本发明上述实施例提供的信道估计方法，适用于高速移动条件下，多载波之间有较强子载波间干扰的情况，以下是一个在MIMO-OFDM系统信道估计仿真，其中的仿真参数可以设置如下：

参数名称	参数值
		带宽	5MHz
采样频率	7.68MHz
		FFT长度	512
子载波间隔	15KHz
		子帧长度	0.5ms
每子帧中的OFDM符号数	6
		循环前缀长度	(16.67/128)
多天线配置	2×2
		信道模型	Tapped delay-line urbanmicro channel model
调制	QPSK
		信道编码	Turbo code，(15，17)oct，R＝1/3
译码器算法	MAP
		Turbo译码迭代次数	8
PIC-DSC的迭代次数	6
		信道估计迭代次数(Iter)	0，1，2，3
OFDM符号内的分组数	16
		每组中导频的数量(P)	2
导频-数据符号功率比(V)	1，2

本实施例中采用了一种可抑制子载波干扰的导频设计方案，该方案在OFDM子载波上等间隔插入一组导频，仿真中每个导频组选用2个导频，P表示每组的导频数，即P＝2，V表示导频符号与数据符号功率比。信道估计的迭代次数表示为Iter，仿真中的迭代次数分别是0，1，2，3，该参数为0时，表示没有使用迭代。不同迭代次数下的BER(比特误差率)-SNR(信噪比)性能如图3所示，迭代信道估计在导频和数据符号发射功率相等时，大约有1.5dB的性能增益。随着迭代次数的增加，一次迭代产生的增益越来越小，如图3所示，第二次迭代与第一次的性能已经比较接近。接收机的复杂度与迭代次数成正相关关系，为了达到最优的性能和复杂度平衡，在该配置下可以使用2次迭代。

本发明上述实施例提供的信道估计方法、装置和系统，在信道估计过程中考虑了子载波间干扰的影响，能够提高信道估计的精度，有效抑制子载波间干扰，尤其是对于高速移动通信系统，本发明实施例提供的信道估计方案具有更为显著的效果。上述的技术方案不仅能够应用在单天线通信系统中，而且对于MIMO-OFDM也同样适用。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其进行限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而这些修改或者等同替换亦不能使修改后的技术方案脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种信道估计方法，其特征在于，包括：

获取接收信号，所述接收信号包括接收的导频信号和接收的数据信号；

根据所述接收的导频信号以及初始信道估计矩阵获取初始信道估计值，所述初始信道估计矩阵包括子载波间的干扰信息；

根据所述初始信道估计值以及获取的接收信号进行迭代信道估计以获取后续信道估计值；

所述根据接收的导频信号以及初始信道估计矩阵获取初始信道估计值具体为：

其中

为初始信道估计值，Q⁺为包括子载波间干扰信息的初始信道估计矩阵，y_p为接收到的导频接收信号；

其中 $y_p=\left[\begin{array}{c}\stackrel{\‾}{x}\left(p\left(1\right)\right)a\left(p\left(1\right)\right)\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \stackrel{\‾}{x}\left(p\left(M\right)\right)a\left(p\left(M\right)\right)\end{array}\right]h_a+\left[\begin{array}{c}\underset{m\≠p\left(1\right)}{\overset{m=\mathrm{pilot}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(p\left(1\right)-m)}{N}}-1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \underset{m\≠p\left(M\right)}{\overset{m=\mathrm{pilot}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(p\left(M\right)-m)}{N}}-1}\end{array}\right]h_s+e;$

为导频符号向量，a(p(1))……a(p(M))表示傅立叶变换系数的向量形式，M为子载波序号，N为傅立叶变换长度，h_a为信道的时域平均值向量，h_s为信道的斜率值向量；

所述根据初始信道估计值以及获取的接收信号进行迭代信道估计以获取后续信道估计值包括：

根据所述初始信道估计值对接收信号进行译码以获取第一译码输出值；

根据所述第一译码输出值获取第一信道估计矩阵；

根据所述第一信道估计矩阵以及所述接收信号来获取信道估计值。

2.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，进一步包括：

根据由所述第一信道估计矩阵以及接收信号获取的信道估计值对接收信号进行译码以获取第二译码输出值；

根据所述第二译码输出值获取第二信道估计矩阵；

根据所述第二信道估计矩阵以及接收信号来获取信道估计值。

3.根据权利要求1所述的信道估计方法，其特征在于，所述根据第一信道估计矩阵以及所述接收信号来获取信道估计值具体为：

其中

为信道估计值，

根据初始信道估计值获取第一信道估计矩阵，为包括导频和数据的接收信号。

4.根据权利要求2所述的信道估计方法，其特征在于，所述根据第二信道估计矩阵以及接收信号来获取信道估计值为：

其中为信道估计值，

根据由所述第一信道估计矩阵以及接收信号获取的信道估计值进行译码后获取的第二信道估计矩阵，

为包括导频和数据的接收信号。

5.一种多天线通信系统的信道估计方法，其特征在于，根据权利要求1-4任一所述的信道估计方法分别对每一对发射天线和接收天线间的独立信道进行信道估计。

6.一种信道估计装置，其特征在于，包括：

信号获取模块，用于获取接收信号，所述接收信号包括接收的导频信号和接收的数据信号；

第一信道值获取模块，用于根据接收的导频信号以及初始信道估计矩阵获取初始信道估计值，所述初始信道估计矩阵包括子载波间的干扰信息；

第二信道值获取模块，用于根据所述初始信道估计值以及获取的接收信号进行迭代信道估计以获取后续信道估计值；

所述第一信道值获取模块用于根据接收的导频信号以及初始信道估计矩阵获取初始信道估计值具体为：

其中

为初始信道估计值，Q⁺为包括子载波间干扰信息的初始信道估计矩阵，y_p为接收到的导频接收信号；

其中 $y_p=\left[\begin{array}{c}\stackrel{\‾}{x}\left(p\left(1\right)\right)a\left(p\left(1\right)\right)\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \stackrel{\‾}{x}\left(p\left(M\right)\right)a\left(p\left(M\right)\right)\end{array}\right]h_a+\left[\begin{array}{c}\underset{m\≠p\left(1\right)}{\overset{m=\mathrm{pilot}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(p\left(1\right)-m)}{N}}-1}\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \·\\ \underset{m\≠p\left(M\right)}{\overset{m=\mathrm{pilot}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\stackrel{\‾}{x}\left(m\right)a\left(m\right)}{e^{\frac{-j2\mathrm{\π}(p\left(M\right)-m)}{N}}-1}\end{array}\right]h_s+e;$

为导频符号向量，a(p(1))……a(p(M))表示傅立叶变换系数的向量形式，M为子载波序号，N为傅立叶变换长度，h_a为信道的时域平均值向量，h_s为信道的斜率值向量；

所述第二信道值获取模块包括：

第一获取单元，用于根据所述初始信道估计值对接收信号进行译码以获取第一译码输出值；

第二获取单元，用于根据所述第一译码输出值获取的第一信道估计矩阵；

第三获取单元，用于根据所述第一信道估计矩阵以及所述接收信号获取后续信道估计值。

7.根据权利要求6所述的信道估计装置，其特征在于，所述第二信道值获取模块进一步包括：

第四获取单元，用于根据由所述第一信道估计矩阵以及接收信号获取的信道估计值对接收信号进行译码以获取第二译码输出值；

第五获取单元，用于根据所述第二译码输出值获取包括子载波间干扰信息的第二信道估计矩阵；

第六获取单元，用于根据所述第二信道估计矩阵以及接收信号获取信道估计值。

8.根据权利要求6或7所述的信道估计装置，其特征在于，所述信道估计装置设置在多天线通信系统中。

9.一种通信系统，其特征在于，包括权利要求6或7所述的信道估计装置。

10.根据权利要求9所述的通信系统，其特征在于，所述信道估计装置设置在接收机或发送机。

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