黄震宇+郭树旭+张择书

（1.吉林大学 电子科学与工程学院， 吉林 长春 130012； 2.总参通信工程设计研究院， 辽宁 沈阳 110005）

摘 要： 使用自适应OFDM技术改善可见光通信系统性能，需要以准确的信道估计为前提。研究可见光自适应OFDM通信系统的基于导频的信道估计方法，引入射频通信中常用的LMS方法，与可见光信道基于LS的估计方法进行了比较，并对其特性进行了分析，仿真实验结果表明，采用LMS估计方法在BER为10-3水平时，SNR优于LS估计方法2 dB，LMS信道估计方法信道跟踪能力较强，比LS法抗干扰。

关键词： 可见光通信； 自适应OFDM； 信道估计； LMS方法

中图分类号： TN929.1?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2014）07?0031?04

Pilot?based channel estimation for adaptive OFDM communication

systems of indoor visible light

HUANG Zhen?yu1，2， GUO Shu?xu1， ZHANG Ze?shu1

（1. College of Electronic Science and Engineering， Jilin University， Changchun 130012， China；

2. Communication Engineering Design Research Institute of the PLA General staff， Shenyang 110005， China）

Abstract： Based on accurate channel estimation， adaptive OFDM technology can be used to improve the visible light communication system performance. The method of pilot?based channel estimation used in visible light adaptive OFDM communication systems is researched by introducing the LMS methods which is commonly used in the RF communication. Through compared with the existing LS?based estimation methods， their characteristics are analyzed. The simulation results show that when BER turns to be 10-3 with LMS estimation method， the SNR can be 2dB better than LS method. So the channel tracking ability of LMS channel estimation method is stronger， and the anti?jamming capability is better than LS method.

Keywords： visible light communication； adaptive OFDM； channel estimation； LMS method

0 引 言

可见光通信（VLC）技术，是以可见光信号为信息载体的宽带无线接入技术，与传统无线通信技术相比，安全性高、信息容量大且无电磁干扰，是未来通信发展的一个重要方向。自适应OFDM系统能根据信道估计得到的状态信息，自适应地调节发送端传输参数，从而提高系统性能。2006年，O Gonzalez等人在室内红外光无线通信研究中提出使用自适应OFDM技术，仿真结果表明，信道的通信能力有所提升并且信道噪声被有效减弱[1]。同年，Afgani M Z等人提出在可见光通信中使用基于强度调制的OFDM系统，实验验证了其可行性[2]。2012年，Svilen Dimitrov等人比较了无线光通信中多种调制方式的性能[3]。这些研究为在VLC中应用自适应OFDM技术奠定了基础。

在VLC中引入自适应OFDM技术，可以提升系统容量，提高传输质量，使系统具有更大的灵活性，改善系统性能。要实现这一目标，首先要解决信道估计的问题，在准确信道估计基础上，选择各子信道的调制方式、分配比特及功率。因此信道估计是可见光通信研究中一个重要的课题，而可见光信道的随机性和多径传播特性决定了信道估计是一项充满挑战性的工作。相较室外可见光通信而言，室内可见光通信系统目前更具实用价值，本文只讨论室内可见光通信系统的信道估计。由于可见光信道是时变的，各种衰落影响信道环境，盲估计无法跟踪信道特性的变化，因此，采用非盲信道估计较为合适。目前，对于非盲估计中基于训练序列的估计[4?5]和基于辅助导频的估计研究，前者更多。对于基于导频的信道估计方法，目前，文献[6]只涉及到LS方法及基于LS的变换域方法，没有对射频通信领域中广泛应用的LMS方法进行研究。本文针对LMS方法应用于基于导频的自适应OFDM可见光通信系统加以研究，并与LS方法进行比较，探讨其可行性和信道估计性能。

1 系统和信道模型

1.1 可见光自适应OFDM系统模型

可见光自适应OFDM系统模型如图1所示，对输入数据先进行串/并转换，然后进行调制并插入导频信号，经快速傅里叶逆变换（IFFT）后，在信号中插入循环前缀（CP），完成并/串转换，将串行数据经过白光LED光源发送出去。在接收端，利用光电检测器PD将接收到的光信号进行光电转换，然后进行相应的OFDM解调，用获得的信号进行信道估计，并根据估计结果选择合适的传输参数给发射端反馈，以便发射端在下一时隙正确选择各载波调制方式，保证系统的最佳工作状态，同时接收端接收的信号经过并/串变换完成信号的恢复，从而实现数据信息的传输。

本文采用基于信噪比门限切换的自适应OFDM系统[1]。即根据子载波的平均信噪与设定门比限的比较结果， 发射端选择该子载波的相应调制模式。所选择的调制模式要确保瞬时误码率总是低于目标误码率。如果子载波的SNR过低，系统就会尽量降低此信道的信息发送量，而选用具有较高SNR的子载波承载更多信息[7]，从而有效地改善OFDM传输系统的性能。

1.2 可见光无线信道模型

对于可见光信道，目前仍未有确定的模型。由于VLC与红外通信的相似特性，目前，大多参考红外通信模型采用光线追迹法进行研究[8]。将室内可见光无线光信道分为直射视距光信道和漫射光信道。直射视距光信道中，接收机直接指向光源，信道损耗低，但受阴影效应影响大。漫射光信道对指向的要求低，不易受阴影效应影响，但受多径效应和背景光影响较大。接收信号可表示为[9]：

[yr（n）=?s（n）?h（n）+w（n）] （1）

式中：[?]为光电检测效率；[s（n）]为发射光信号；[h（n）]为可见光信道的脉冲响应；[w（n）]为背景噪声信号；符号[?]表示卷积。

信道的冲激响应表示为[9]：

[h（t；S，R）=h（0）（t；S，R）+k=1∞h（k）（t；S，R）] （2）

式中：[S]代表发射器；[R]表示接收器；[h（0）]表示直射信道的冲激响应；[h（k）]表示漫反射信道的冲激响应，其上标[k]代表经过反射的次数，[k=1]为一次反射响应，[k=2]为二次反射响应，依此类推。直射响应表示为：

[h（0）（t；S，R）≈m+12πcosm（θ）Ad2Rcos（φ）rectφFOVδt-dc] （3）

式中：[d]为从发射器到接收器的距离；[θ]为光线出射方向与表面法线方向的夹角；[φ]是接收器的入射角；[δ（t-dc）]反映的是信号的延时情况。在可见光信道冲激响应中直射冲激响应分量最大；漫射冲激响应分量所占比例较小，且随反射次数增加而减小，本文只考虑直射和一次反射冲激响应。

2 信道估计方法

基于导频的信道估计方法流程为：发射端在适当位置插入导频，接收端利用导频恢复出导频位置的信道信息，然后利用某种处理手段（如内插、滤波、变换等）获得所有时段的信道信息。室内可见光通信信道是慢时变信道，基于其低移动性的特征，导频估计所带来的额外开销对系统影响很小。

2.1 基于LS的信道估计

基于最小二乘法（LS）的信道估计描述为：将[Np]个导频信号[Xp（m）]均匀的插入发送数据[Xd（k）]中。既将[N]个子载波被分成[Np]组，每一组有[L=NNp]个相邻的子载波。在每一组里，第一个子载波用于传输导频信号。已调的OFDM信号[X（k）={Xp（0），Xd（0），…，Xd（L-1），Xp（1），Xd（L），…}；][Xp（1），Xd（L），…}；]导频子载波的信道响应[Hp=[Hp（0），Hp（1），…，Hp（Np-1）]T；]接收导频信号向量[Yp=[Yp（0），Yp（1），…，Yp（Np-1）]T。]

导频信号估计值：

[Hp（m）=Yp（m）Xp（m）， m=0，1，…，Np-1] （4）

估计误差的平方和：

[ξ（H）=Yp-XpH2=（Yp-XpH）H（Yp-XpH）] （5）

基于LS的信道估计算法可表示为：

[Hp=min{（Yp-XpHp）H（Yp-XpHp）}] （6）

[Hp=[Hp（0），Hp（1），…，Hp（Np-1）]T=Yp（0）Xp（0），Yp（1）Xp（1），Yp（2）Xp（2），…，Yp（Np-1）Xp（Np-1）] （7）

2.2 基于LMS的信道估计

最小均方（LMS）算法是基于最小均方误差（MMSE）算法和最陡下降（SD）法提出的一种自适应方法，其过程可描述为：

首先初始化，令[ω（m）=0。]

数据位置的时域冲激响应的估计值为：

[h（m+1）=ωH（m）h（m）， m≥0] （8）

式中：[ω（m）]为滤波器权系数；[ωH（m）]表示共轭转置运算。

冲激响应的估计误差为：

[ξ（m）=h（m+1）-h（m）] （9）

权系数的自适应更新过程为：[ω（m+1）=ω（m）+μh（m）ξ（m）， 0<μ<2Mh（m）] （10）

式中：收敛因子[μ]是用来控制稳定性和收敛速度的步长参数；[M]为滤波器抽头数；[h（m）]为信道时域响应的幅值。

得到所有时刻的信道时域响应向量[h]之后，再经过FFT变换可以得到频域信道传输函数的估计向量如下：

[H（m，k）=l=0L-1h（m）e-jπ2klN，k=0，1，…，N-1] （11）

3 仿真实验结果分析

仿真采用空间环境为5 m×5 m×3 m的空间，LED光源中心坐标为（0，0，3），接收机中心坐标为（0，0，0.85）。假设系统有良好的同步。

具体仿真参数设置见表1，表2。

一般把均方误差（MSE）和误码率（BER）作为信道估计性能评价标准，MSE代表了信道估计的相对偏离程度，表示为：[MSE=E{H[m，k]-H[m，k]2}]；BER用来描述信道估计的误差。

按照上文参数对两种信道估计方法的性能进行仿真，分别得到BER和MSE性能曲线如图2，图3所示。由图2可以看出，随着信噪比的增加，两种估计方法的误码率下降，且LMS的误码率性能改善幅度更大，在BER=0.001时，LMS方法SNR性能优于LS方法2 dB。由图3可以看出，随着信噪比的增加，LS和LMS信道估计方法的最小均方误差都逐渐减小。在相同信噪比条件下，LMS估计方法的MSE性能优于LS方法。在信噪比较小时，LMS估计方法的估计性能较LS方法优势明显。随着信号功率的增加，LS估计方法的估计准确性提升，逐渐呈逼近LMS方法的性能趋势。这种现象表明LS估计方法对噪声敏感，因而LMS估计方法比LS方法抗干扰。比较而言LS法比较简洁，但LMS实现复杂度也不高，同样适合于工程实际应用。

表1 可见光信道主要仿真参数

[参数名称＼&取值＼&发

射

器＼&LED中心发光功率 /W＼&1＼&LED中心照明强度 /cd＼&45＼&LED视角 /（°）＼&100＼&LED阵列＼&60×60＼&朗伯辐射模数＼&1＼&＼&接

收

器＼&FOV /（°）＼&70＼&光电检测器表面积 /cm2＼&1＼&光电转换效率 /（A/W）＼&0.45＼&＼&空

间

环

境＼&房间规格 /m3＼&5×5×3＼&墙面反射率＼&0.8＼&天花板反射率＼&0.8＼&]

表2 自适应OFDM主要仿真参数

[参数名称＼&取值＼&FFT数＼&256＼&子载波数＼&128＼&导频数＼&16＼&CP比值＼&[18]＼&保护间隔＼&[14]信号时长＼&信号采样频率 /MHz＼&10＼&信号调制方式＼&MPSK＼&光调制方式＼&IM-DD＼&]

图2 误码率性能比较

图3 均方误差性能比较

4 结 语

在室内可见光自适应OFDM通信系统中，针对基于导频的信道估计，比较研究了LMS信道估计方法与LS信道估计方法。仿真实验结果表明，两种方法的误码率都随着信噪比的增加而下降，在BER为10-3时，LMS估计方法比LS估计方法SNR低2 dB；LMS信道估计方法的MSE值低于LS方法，LMS信道估计方法信道跟踪能力较强，比LS法抗干扰。LMS法比LS法计算稍微复杂，但总体复杂度不高，可以适用于工程实践。

参考文献

[1] GONZALEZ O， PEREZ?JIMENEZ R， RODRIGUEZ S， et al. Adaptive OFDM system for communications over the indoor wireless optical channel [J]. IEE Proceedings of Optoelectronics， 2006， 153（4）： 139?144.

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[3] DIMITROV Svilen， SINANOVIC Sinan， HAAS Harald， et al. Signal shaping and modulation for optical wireless communication [J]. Journal of Lightwave Technology， 2012， 30（9）： 1319?1328.

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[8] LEE Kwonhyung， PARK Hyuncheol， BARRY John R. Indoor channel characteristics for visible light communications [J]. IEEE Communications Letters， 2011， 15（2）： 217?219.

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[14] 骆宏图，陈长缨，傅倩，等.白光LED室内可见光通信的关键技术[J].光通信技术，2011（2）：56?59.

[15] 张建昆，杨宇，陈弘达.室内可见光通信调制方法分析[J].中国激光，2011，38（4）：131?134.

[16] 张华，宋正勋.基于自适应OFDM的可见光通信系统分析[J].长春理工大学学报：自然科学版，2010，33（1）：70?73.

表1 可见光信道主要仿真参数

[参数名称＼&取值＼&发

射

器＼&LED中心发光功率 /W＼&1＼&LED中心照明强度 /cd＼&45＼&LED视角 /（°）＼&100＼&LED阵列＼&60×60＼&朗伯辐射模数＼&1＼&＼&接

收

器＼&FOV /（°）＼&70＼&光电检测器表面积 /cm2＼&1＼&光电转换效率 /（A/W）＼&0.45＼&＼&空

间

环

境＼&房间规格 /m3＼&5×5×3＼&墙面反射率＼&0.8＼&天花板反射率＼&0.8＼&]

表2 自适应OFDM主要仿真参数

[参数名称＼&取值＼&FFT数＼&256＼&子载波数＼&128＼&导频数＼&16＼&CP比值＼&[18]＼&保护间隔＼&[14]信号时长＼&信号采样频率 /MHz＼&10＼&信号调制方式＼&MPSK＼&光调制方式＼&IM-DD＼&]

图2 误码率性能比较

图3 均方误差性能比较

4 结 语

在室内可见光自适应OFDM通信系统中，针对基于导频的信道估计，比较研究了LMS信道估计方法与LS信道估计方法。仿真实验结果表明，两种方法的误码率都随着信噪比的增加而下降，在BER为10-3时，LMS估计方法比LS估计方法SNR低2 dB；LMS信道估计方法的MSE值低于LS方法，LMS信道估计方法信道跟踪能力较强，比LS法抗干扰。LMS法比LS法计算稍微复杂，但总体复杂度不高，可以适用于工程实践。

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[15] 张建昆，杨宇，陈弘达.室内可见光通信调制方法分析[J].中国激光，2011，38（4）：131?134.

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表1 可见光信道主要仿真参数

[参数名称＼&取值＼&发

射

器＼&LED中心发光功率 /W＼&1＼&LED中心照明强度 /cd＼&45＼&LED视角 /（°）＼&100＼&LED阵列＼&60×60＼&朗伯辐射模数＼&1＼&＼&接

收

器＼&FOV /（°）＼&70＼&光电检测器表面积 /cm2＼&1＼&光电转换效率 /（A/W）＼&0.45＼&＼&空

间

环

境＼&房间规格 /m3＼&5×5×3＼&墙面反射率＼&0.8＼&天花板反射率＼&0.8＼&]

表2 自适应OFDM主要仿真参数

[参数名称＼&取值＼&FFT数＼&256＼&子载波数＼&128＼&导频数＼&16＼&CP比值＼&[18]＼&保护间隔＼&[14]信号时长＼&信号采样频率 /MHz＼&10＼&信号调制方式＼&MPSK＼&光调制方式＼&IM-DD＼&]

图2 误码率性能比较

图3 均方误差性能比较

4 结 语

在室内可见光自适应OFDM通信系统中，针对基于导频的信道估计，比较研究了LMS信道估计方法与LS信道估计方法。仿真实验结果表明，两种方法的误码率都随着信噪比的增加而下降，在BER为10-3时，LMS估计方法比LS估计方法SNR低2 dB；LMS信道估计方法的MSE值低于LS方法，LMS信道估计方法信道跟踪能力较强，比LS法抗干扰。LMS法比LS法计算稍微复杂，但总体复杂度不高，可以适用于工程实践。

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