LTE高铁环境下OFDM载波间干扰消除优化研究

高速铁路场景下的无线通信与传统的陆地移动通信相比有着显著的区别[1-2]，高速运行列车所引起的多普勒平移与快衰落使通信信道成为非恒定时变信道，以致产生载波间干扰，最终导致产生通信信道内的载波间干扰ICI(Inter-Carrier Interference)，这会对信号传输的误码率[3]性能产生影响，严重破坏了高速铁路的无线通信环境。

目前国内外对ICI载波间干扰的主要解决方法有均衡算法和自消除算法，文献[4]采用最小均方误差均衡算法，但该算法当载波数较大时，因其计算复杂度较高难以完全实现；文献[5]采用并行干扰消除算法，通过对子载波进行粗均衡后消除干扰矩阵中的非对角线元素，此法运算速度较快，但在高速场景下其接入信道为双选择性信道，粗均衡误差较大，准确度难以提高。对于干扰自消除技术，其核心是通过对发射信号和接收信号进行处理，使其每个接收信号上的ICI能够从内部相互抵消[6]，此类方法的优点是采用了差分调制，因此不需要对信道进行估计，但载波利用率仅为50%。文献[7]在此基础上提出相位旋转共扼消除算法，算法在时不变信道中能达到较好的ICI消除效果，但对于高速移动场景下所产生的时变信道却很难达到预期的效果。

开展中外双学位联合培养，可以优质资源共享、优势互补，培养更有竞争力的国际化人才。目前，研究国际联合培养双学位研究生的论著主要有全国比较教育研究会编的《国际教育纵横：中国比较教育文选》，王剑波著的《跨国高等教育与中外合作办学》，赵彦志编著的《中外合作办学：治理与发展》，相关学术论文主要从不同角度研究分析了研究生国际联合培养的问题。根据内容的不同，主要涉及以下四方面：

本文提出一种重新排列发射端数据结构改变子载波序列的映射方式，将循环前缀CP(Cyclic Prefix)序列与各子序列最优函数加权相结合，这能有效抑制接收到的符号干扰，消弱LTE通信系统中由子载波频偏所引发的不良影响。

但芦笙的吹奏难度就高很多。一方面，芦笙这个乐器，本就很难操作；另一方面，葬礼的芦笙曲调的确繁杂，不同仪式有不同的芦笙调；第三个原因是吹芦笙的时候，还有各种复杂的舞蹈。比如，我见到有地上翻滚的动作。

1 系统模型

本文以京张高速客专为例进行分析，通过图1测量的多场景下的信道概率密度函数PDF(Probability Density Functionn)，可以得出接近90%的信道冲击响应为单径、2径和多径的总概率只占10%左右，列车主要运行的场景为丘陵和平原高架，其多径特征相似，信道冲激响应以单径为主。

图1 京张铁路不同场景下的多径数量

高铁LTE采用双通道远端射频单元RRU (Radio Remote Unit)技术进行覆盖组网[8]，完全区别于传统低速通信场景下服从瑞利衰落分布的Jakes信道模型[9]，因此需要对现有的陆地通信结论加以改进。本文针对高铁信道模型进行建模，在实际运营环境中，郊区丘陵等地区基站和高速列车间的大型建筑物较为稀少，以直射径为主，从而存在一条较强的直射径与若干条非直射经。综合以上因素并结合考虑铁路沿线通信基站对信道的多径时延的影响，可采用莱斯衰落信道模型来模拟高铁信道，为简化其算法的复杂度，本文提出了一种线性模型，将信号接收到的到达角AOA(Angle of Arrival)均匀分布，并将散射信号相同分布，最终通过一阶泰勒级数表达，其信道的冲激响应可以表示为

h(n)≈nh1+h0

( 1 )

式中:h0为OFDM同步的平均信道数;h1为时域信道所接收到的样本信号，且它们均为常系数。

一个由N个子载波构成的模拟OFDM系统，若系统的总带宽为B，被分解成N个带宽相同的子通道，子通道间的频率间隔为

( 2 )

频域信号通过逆快速傅里叶变换IFFT表示为

物流是一个集运输、仓储等多个功能要素的大系统，企业可通过重组流程、再造资源后所获得一个新的物流体系，此物流体系不仅可使企业自身的物流方面需要得到充分满足，还可以使企业将自身剩余生产力转向物流市场，获得更大的第三利润，为企业竞争力的提升助力。

0≤N≤N-1

( 3 )

式中:X(k)为OFDM输出的频域信号。为消除载波间干扰，需在各有效的OFDM符号前插入一个循环前缀CP信号，即在x(n)前插入保护时间间隔长度为Lg的循环前缀，从而生成等效传输信号。基带传输的OFDM信号的符号x(n)长度为N+Lg,可表示为

调查问卷主要包括6个问题，分别是景观一致性、复杂性、易辨性、神秘性、新奇度和美感度，分值设置为1～9分。

x(n)=x(n+N-Lg) 0≤n≤Lg+N-1

( 4 )

当接收信号历经频率选择性多径衰落后，则接收到的信号可以表示为

( 5 )

式中:h(n)为信道的冲激响应;w(n)为时域加性高斯白噪声。所接收到的时域信号y(n)可以通过快速傅里叶变换得到其频域表达式为

k∈[0,N-1]

( 6 )

式中:W(k)为信道加性噪声的快速傅里叶变化。

由于列车高速移动所导致的多普勒平移致使信道变成非恒定的时变信道，可分为受干扰部分的信道冲激响应式( 7 )和未受干扰下的冲击响应式( 8 )两种情况分别进行讨论。

( 7 )

(8)

式中:H(k,m)为第k个子载波与第m信道的冲激响应。高速环境下LTE的OFDM系统在一个符号的持续时间内与多普勒频率相比，子载波间隔较大，此时的信道变化充分满足线性近似，可将信道的冲激响应用线性模型来替代，将OFDM符号周期内的每一个时变信道路径用h(n)进行近似实现[10]。因此ε(k,k)和ε(k,m)分别表示为

( 9 )

(10)

代入原公式并化简可得频域信号Y(k)。

k=0,1,…,N-1

(11)

从式(11)中可以看出，接收端所接收到的频域信号Y(k)不仅包含每个载波原有发送的期望信号，还包括了式(11)中的第2项，为其他载波对当前载波的ICI干扰部分。假设信号处于传统低速通信场景瑞利衰落分布的Jakes信道模型[11]，OFDM符号将在一个信道的传输过程中不会随时间而发生改变，即每个复杂路径增益是一个时不变系统，故此时的H(k,m)=0。式(11)中的ICI干扰部分为零，此时可以判断ICI干扰项将不复存在， FFT只解调第k个子载波上的调制数据信号。然而，这种假设并不适用于高速移动列车通信条件下的时变通信系统，尤其对高多普勒引起的时变性所产生的子载波间干扰ICI有巨大影响。若不通过补偿等手段达到减小或者消除， ICI干扰项部分将得不到消除。

2 基于ICI的自消除和函数线性加权联合算法

由以上可知Lg为CP的循环前缀，并进一步假设CP循环前缀的长度比最大传播延时L-1长，因此CP循环前缀中将会出现部分未受到ICI[12]的干扰部分，如图2所示，其长度可表述为

疾病是脱贫人口返贫的一个重要因素，俗话说“人吃五谷杂粮，难免会生病”。疾病具有突发性、持久性、不可预知、经济支出大等特点。普通家庭一旦有人得病，不仅仅会丧失1个劳动力，少了收入来源，更会背上沉重的医药费负担，直接导致家庭贫困。这种现象在农村时有发生，成为脱贫后再返贫的重要原因。

q=Lg-L+1

(12)

图2 接收端抽取的时域信号子序列

接收端所接收到的信号，按OFDM序列的长度，可以划分为q+1个时域子序列，分别用y0,y1,…，yq来表示[13-14]，其子序列可以表示为

k=0,1,…,N-1

4.1 首先，笔者对语料库中所提取出的形容词和名词组合中的后项名词进行了统计，其次，将形容词与名词组合中的“旨い”所表达的语义领域分为3个，同时确立各个领域下“旨い”的不同义项。

(13)

对时域序列进行N点的FFT变换，可以得到频域子序列Yd(k)为

X(k)ej2πm(n-d-l)/ne-j2πkn/Nej2πdk/N+

(14)

通过利用接收端所接收的每一个符号序列，对式(14)中未被干扰的序列抽取其子序列，并通过对接收的频域子序列设计合适的权值，使其能够有效减小ICI，最终得到一个使ICI减小且长度保持不变的OFDM符号序列Z(k)，可用于接收的期望信号项、ICI干扰项和高斯白噪声干扰项表示为

k=0,1,…,N-1

创设情境，增加幼儿情感体验 逼真的生活场景能够调动幼儿的情绪，激发学习兴趣。如教学“好吃的馕”一节，教师首先为幼儿准备好馕的图片及馕的制作视频，并提前准备好实物馕，为课堂活动准备好馕的课件和橡皮泥。幼儿首先看馕的制作视频，为幼儿提供实践材料，组织幼儿模仿制作馕，让幼儿动手“搓成圆球、压扁、扎花纹”，在趣味教学活动中实践，并进行互动交流，展示作品，增强情感体验，从羞涩不语到可以使用国家通用语言进行正常的沟通和交流。丰富的民族文化能够增强幼儿的初步认识，幼儿的动手操作能力能明显增强。

(15)

式中：

行业管理是旅游市场保障体系的一项重要内容。旅游局、旅游行业协会等管理部门应建立健全目标责任制，完善旅游行业领导机制，强化旅游综合协调管理和服务，认真履行行业指导、组织协调、市场监管、政策服务等职责，强化对旅游行业的监督，促进旅游市场良性发展。

(16)

(17)

(18)

为表达更加清晰，将式(15)用图3表示，且要求权重求和满足条件

图3 子序列加权流程

假设在一个OFDM符号周期内信道的冲击响应h(n)是时不变的，即满足

成立，可得出期望信号项

且保持不变。接着需要判断ICI干扰部分是否能够减小，即分析

是否成立，可通过式( 9 )和式(10)线性信道模型分析时变效应，为

(19)

(20)

由式(19)加权后的

和

关系可以表示为

(21)

因此可看出影响ICI干扰的优化影响因子为

在没有设置权重时，即窗口设置d=0，wd=1，此时权值为1，因此频域响应H(k,m)=

与原算法的结果相一致。当q值趋近于N-1时，循环前缀CP长度与载波序列的长度一致，满足公式

干扰得以完全消除，因为此时接收的所有信息都均被解码到相对应的信号中，这种ICI消除模式对于OFDM使能量在整个信干比SIR范围内都没有降低。但此理想条件下会导致频率利用率和信息速率的严重降低。假设q满足q<L时，其最大的干扰信号应当满足

成立，在图4中将三角形设计成高为1底为2的直角三角形，将底边等距离分成q+1份，其中每份由等面积的小三角形和长方形构成，小三角形的面积为

变化的长方形面积为

满足一次函数构成条件。设置梯形面积权值wd为

(22)

且满足

(23)

这种权值的分配设置可将其接收到干扰部分少的子序列分配更大的权重值，使受到干扰严重的子序列分得更少的权重值，在相对于线性平均加权计算复杂度没有增加的前提下，性能却得到了大幅度提升，通过这种合理配置方案能有效地抑制ICI干扰。

图4 一次函数线性权值分配

3 试验仿真与分析

采用线性信道模型对时变信道进行仿真时，可通过SIR接收机输入端接收信号质量和BER指标对系统传输的可靠性进行评估，然后比较优化后的BER的量值，分析ICI性能与系统性能间的期望值变化，仿真参数如表1所示[16]。

由图2可见，减水剂分散能力随链转移剂用量增加先增大后减小，当0.6%左右时最佳，可归因于链转移剂用量较少时，聚合物分子量较大，在水泥颗粒表面吸附较慢，从而净浆流动度较小；当链转移剂用量过量时，生成的减水剂分子分子链过短，其在水泥颗粒表面的空间位阻能力减弱，分散能力下降；但混凝土的倒坍流空时间随着链转移剂用量的增大而减少，结果表明链转移剂用量为0.8%时，混凝土倒坍流空时间最少，混凝土粘度最低。

表1 系统仿真参数

参数名称参数值带宽/MHz8子载波个数N1 024调制方式QPSKCP的长度32莱斯信道因子/dB10抽样间隔/μs0.8列车速度/(km·h-1)100～350

图5为在速度为350 km/h条件下分别对加权联合算法、自消除算法及原始标准算法进行SIR仿真分析及比较，可以看出在相同归一化多普勒频率的条件下，ICI自消除和一次函数线性加权联合算法，比使用自消除算法在性能上得到了进一步的提升。联合算法甚至比原始算法下的SIR性能至少提高10 dB以上，有效改善了系统的通信性能。究其主要原因是在没有其他衰减的情况下，接收的所有信息都被解码到了规定的信号中。这种ICI消除模式对于OFDM的影响是显著的，它保证了能量在整个SIR范围内不会快速下降。

(一)牢固树立群众观点，进一步贯彻群众路线。群众路线是我们党的根本工作路线和根本工作方法。贯彻群众路线，最主要的是提高各级领导干部新形势下做好群众工作的能力和水平。要探索新形势下群众工作的特点和规律，主动搭建平台，做到常抓常新，使群众工作体现时代性、把握规律性、富于创造性。要带着真感情和使命感去做群众工作，情、理、法并用，把政策、法律、道理向群众讲清楚。要畅通民意表达和民情收集渠道，坚持领导干部下访、接访、约访等制度，力争第一时间掌握舆情、第一时间处理矛盾、第一时间疏导情绪。要强化对干部走访群众、化解矛盾、解决困难等实绩的量化考核，使群众工作由虚变实，责任由软变硬。

图5 联合算法对SIR的改善(350 km/h)

从图6可以看出，采用基于ICI自消除和一次函数线性加权联合算法的BER性能，几乎能达到与莱斯信道模型理论值相接近的效果。但将系统应用于时变信道时，信道存在较为严重的多普勒频移扩展，从仿真图图7中可以看出，本文所提出的联合算法能明显降低误码率，从而说明该方法对时变和非时变信道均能够适应。

图6 莱斯衰落非时变信道模型的BER性能

图7 时变信道模型的BER性能

为了验证该方法是否能在不同的速度区间均能达到预期的效果，图8仿真了在100～400 km/h速度区间段的误码率性能，可看出本文所提出的联合算法的BER指标均明显低于OFDM系统和自消除算法对应的BER，再次验证了本联合算法在各个速度范围内均能有效地降低BER。

图8 BER随列车速度变化曲线

4 结束语

本文从载波间干扰ICI与LTE系统BER性能的角度进行分析比较，讨论了ICI对OFDM的影响。针对超高速移动场景下的非平稳时变信道LTE系统的ICI消除问题，本文在降低计算复杂度的线性模型的基础上提出了一种ICI自消除一次函数线性加权联合算法，仿真实验表明，该自消除联合算法不仅能有效减小ICI干扰，提高系统的SIR，在时变及非时变信道中均表现良好，也能在不同速度区间内有效降低通信误码率，提高车辆高速运行时的通信质量。

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参考文献：

[1] LIU L, TAO C, QIU J, et al. Position-based Modeling for Wireless Channel on High-speed Railway under a Viaduct at 2.35 GHz[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2012, 30(4):834-845.

[2] PENG Y, WANG W, KIM Y I. Performance Analysis of OFDM System over Time-selective Fading Channels[C]//IEEE Wireless Communications and Networking Conference.New York: IEEE, 2009:1-5.

[3] 彭章友,刘艳艳,张兴.高速移动正交频分复用协同系统子载波间干扰消除的信干比判断方法[J].上海大学学报(自然科学版),2010,16(6):608-613.

PENG Zhangyou, LIU Yanyan, ZHANG Xing. Signal-to-interference Ratio Determination in Inter-channel Interference Elimination of High-speed Orthogonal Frequency Division Multiplexing Cooperation System[J]. Journal of Shanghai University(Natural Science), 2010,16(6):608-613.

[4] ZHOU T, PENG M, WANG W, et al. Low-complexity Coordinated Beamforming for Downlink Multicell SDMA/OFDM Systems[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2013, 62(1):247-255.

[5] TAO C, QIU J, LIU L. A Novel OFDM Channel Estimation Algorithm with ICI Mitigation over Fast Fading Channels[J]. Radioengineering, 2010, 19(2):347-355.

[6] DWIVEDI V K, SINGH G. Repeated Correlative Coding Scheme for Mitigation of Inter-Carrier Interference in an Orthogonal Frequency Division Multiplexing System[J]. Iet Communications, 2012, 6(6):599-603.

[7] WANG C L, SHEN P C, LIN Y C, et al. An Adaptive Receiver Design for OFDM Systems Using Conjugate Transmission[J]. IEEE Transactions on Communications, 2013, 61(2):599-608.

[8] MA J, ORLIK P V, ZHANG J, et al. Reduced-rate OFDM Transmission for Inter-subchannel Interference Self-cancellation over High-mobility Fading Channels[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2012, 11(6):2013-2023.

[9] 徐岩, 詹强. 高速铁路移动通信TD-LTE切换算法研究[J]. 铁道学报, 2015, 37(5):47-51.

XU Yan, ZHAN Qiang. Research on Handover Algorithm of TD-LTE Mobile Communication for High-speed Railway[J].Jouranal of The China Railway Society,2015,37(5):47-51.

[10] STUBER G L.Principles of Mobile Communication[M].2nd ed.Holland:Kluwer Academic Publishers,2000.

[11] SHEU C R, LIU J W, HUANG C C. A Low Complexity ICI Cancellation Scheme with Multi-step Windowing and Modified SIC for High-mobility OFDM Systems[C]//Vehicular Technology Conference. New York:IEEE, 2010:1-5.

[12] CAI X, GIANNAKIS G B. Low-complexity ICI Suppression for OFDM over Time and Frequency-selective Rayleigh Fading Channels[C]//Record of the Thirty-Sixth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers.New York:IEEE, 2002:1822-1826.

[13] RUGINI L, BANELLI P, LEUS G. Low-complexity Banded Equalizers for OFDM Systems in Doppler Spread Channels[J]. Eurasip Journal on Advances in Signal Processing, 2006, 2006(1):1-13.

[14] DAS S, SCHNITER P. Max-SINR ISI/ICI-Shaping Multicarrier Communication Over the Doubly Dispersive Channel[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2007, 55(12):5782-5795.

[15] GOPALA K, SLOCK D. High Doppler MIMO OFDM Capacity Maximizing Spatial Transceivers Exploiting Excess Cyclic Prefix[C]//International Symposium on Wireless Communication Systems. New York:IEEE, 2016:491-496.

[16] 丁峰.高铁LTE环境下信道容量算法的改进研究[D].兰州：兰州交通大学，2019.