信道估计

    由于无线信道有着很大的随机性，导致接收信号的幅度、相位、频率产生失真，从而给接收机的设计带来了很大的挑战。同时，在无线通信系统中，分集、信道均衡、最佳匹配接收机设计、最大似然检测、相干解调及自适应链路技术等均需要良好的信道估计的支持。因此，信道估计器是接收机中一个很重要的组成部分，信道估计也成为无线通信领域中一个非常重要的课题。

    信道估计可以定义为根据一定的估计准则，尽可能准确地描述出信道对输入信号的影响。对于线形信道，信道估计就是对信道的冲击响应进行估计。无线通信中常用的信道估计准则有最小均方误差准则(MMSE)和最大似然准则(ML)。

    信道估计算法大致可以分为两种，一种是基于训练序列的估计算法，一种是盲估计算法。基于训练序列的信道估计是指接收机利用已知的信息来进行信道估计，发射机周期性地发出接收机已知的训练序列，训练序列可以是与数据信息分离呈连续块状的信号，也可以均匀地插在数据信息中。

    根据接收到的训练序列，接收机利用信道估计算法不断更新估计信道模型的参数，并利用它来接收发射机发送的数据信息。基于训练序列的信道估计的优点是可以用于所有的无线通信系统中，缺点是训练序列的存在降低了信道传输的有效性，浪费了带宽，从而导致频谱效率的下降。另外，由于要将整帧的信号接收后才能提取出训练序列进行信道估计，带来了不可避免的时延，因此对帧结构要有所限制，比如当信道的相关时间小于帧长时算法的应用会受到限制。盲信道估计不需要训练序列，完全利用传输数据内在的信息来实现信道估计。显然，盲信道估计节约了带宽，但它的算法运算量较大、灵活性较差，因此在实时系统中的应用会受到限制。