田 浩 杨 霖 李少谦

(电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室 成都 611731)

1 引言

长期演进计划(Long Term Evolution, LTE)系统中，在上行链路定义了探测参考信号(Sounding Reference Signal, SRS)，用于信道质量的探测、频域调度及功率控制等操作。SRS覆盖的范围通常大于当前数据的传输带宽，从而可以得到整个信道带宽内的信道质量信息，进而选择信道质量好的频带作为下个时隙数据传输的信道频带[1]。

衡量信道质量的一个重要参数便是信噪比(Signal-To-Noise Ratio, SNR)，目前，研究人员提出的信噪比估计方法主要可以分为两大类：一类是基于非数据辅助的盲估计的方法，如二阶矩四阶矩方法(M2M4)[2]等。另一类是基于导频的数据辅助的估计方法。由于LTE系统会在频域发送一定的导频来实现系统同步、信道估计等，因此信噪比估计可以利用这些已有的导频序列来实现，不会给通信系统带来额外的开销，且精度较高。因此，在LTE系统中多采用的是基于导频的方法。

在高斯信道(Additive White Gaussian Noise,AWGN)下的信噪比估计方法已经发展得比较成熟了，并且提出了许多经典的算法，如最大似然(Maximum Likelihood, ML)算法、最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)算法[3]等。在无线信道下，由于移动环境的特殊性，许多经典算法不再适用，为此研究人员提出了许多新的算法。例如 Boumard[4]在 2003年提出了应用于MIMO-OFDM系统的SNR算法，该方法利用相邻子载波上的信道系数的差异来进行噪声估计，但该方法的一大缺点是仅适用于时延扩展较小的信道，当信道时延扩展变大时，估计性能将显著下降；文献[5]提出了一种迭代的 MMSE算法，但由于需要LMMSE信道估计，复杂度较高；……