第12讲 802.11a OFDM基带接收端信道估计算法设计与验证
OFDM将高速的数据分配到多个子载波上并行传输，虽然这种慢速的并行传输和循环前缀的引入，在很大程度上减小了宽带无线通信中多径信道下产生的畸变带来的影响，但仍会对子载波上的信号产生相位旋转和幅度的畸变，造成I路和Q路信号分量相互干扰等，为了在接收端恢复发送数据，必须考虑每个子载波信道所引入的幅度和相位影响。
12.1 实验目的
学习IEEE802.11a的接收端信道估计算法，使用matlab编程语言实现IEEE802.11a基带接收端的信道估计算法并验证。通过理论研究，多径模拟以及实际信道估计等实验结果的对比，深刻理解多径的影响以及信道估计与均衡的重要性。
12.2 实验条件
YunSDR平台一套，Matlab软件环境，WiFi频段天线。
12.3 实验要求
实验要求进行理论数据、模拟数据与实际数据进行对比来验证理论数据的正确性，以及此系统采用的信道估计算法的性能。通过此次实验加深对信道估计算法的理解。
12.4 实验原理
12.5 参考设计
参考例程采用长训练序列完成子载波信道频率响应的简单有效的估计。两个长训练符号的内容是一样的，因此对二者取平均可以改进信道估算的质量。我们知道，接收信号等于发送信号和信道频域响应的乘积再加上噪声，因此对于长训练序列有：
Matlab实现代码如下：
global sim_consts;
% 利用训练序列进行估计
%LongTrainingSymbols=[0 0 0 0 0 0 1 1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 1 1 -1 -1 1 1 -1 1 -1
1 1 1 1 0 ...
% 1 -1 -1 1 1 -1 1 -1 1 -1 -1 -1 -1 -1 1 1 -1 -1 1 -1 1 -1 1 1 1 1 0 0 0 0 0];
mean_symbols = mean(freq_tr_syms.');
channel_estimate = mean_symbols.*conj(sim_consts.LongTrainingSymbols);
channel_estimate=channel_estimate.';
12.6 实验结果
实验结果分为四部分，分别为不同条件下的实验结果。通过对比四种不同条件下的结果可以很好地理解信道估计对OFDM系统的重要性以及对此次采用的信道估计算法的性能测试。
首先为理论数据下的信道估计图以及对应的星座图，如图12-2，从理论数据的信道估计的结果可以看到，在没有多径等条件的影响下，信道很平坦并且解出的星座图完全为理想的结果。
通过添加多径的影响来测试此次采用的信道估计算法的抗多径性能，以下Matlab程序为模拟多径效果，由于采用长训练序列进行信道估计，所以理论上可以抗16的延迟，此处我们将最大的多径延迟设为15，测试是否可以正常解调信息。结果如图12-3：
r=3;%多径数
a=[0.1 0.2 0.3];%多径的幅度
d=[5 10 15];%各径的延迟
rx1=rx_signal.';
channel1=zeros(length(rx1),1);
channel1(1+d(1):end)=a(1)*rx1(1:end-d(1));
channel2=zeros(length(rx1),1);
channel2(1+d(2):end)=a(2)*rx1(1:end-d(2));
channel3=zeros(length(rx1),1);
channel3(1+d(3):end)=a(3)*rx1(1:end-d(3));
rx2=rx1+channel1+channel2+channel3;
rx_signal =rx2.';
从上图结果可以验证在多径延迟小于循环前缀(16)时，接收端可以进行无损的解调信息。然后将最大多径延迟设为大于等于17，实验结果图12-4，可以得知当多径延时超过循环前缀的保护后，会产生较大的码间干扰对信息的还原产生影响。
最后搭建802.11a基带系统的发端通过YunSDR进行数据发射,并在接收端进行信道估计，从结果可以验证，此系统使用的信道估计算法可以在真实信道中使用并且效果比较理想。实验结果如图12-5：
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