Dik frekans bölmeli çoğullamalı sistemlerde kanal kestirimi
Channel estimation on orthogonal frequency division multiplexing systems
Yazar: BAHATTİN KARAKAYA
Danışman: DOÇ. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2002
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin: En küçük kareler yöntemi = Least squares method ; Kanal kestirimi = Channel estimation ; OFDM = Orthogonal frequency division multiplexing

Özet:
Özet Dik Frekans Bölmeli Çoğullamalı sistemler (Orthogonal Frequency Division Multiplexing: OFDM) hali hazırda önemli araştırmalara konu olmaktadır. Bu teknik Avrupa Dijital Ses Yayın Sistemi (DAB) içine adapte edildiğinden dolayı sönümlemeli kanal ortamlarında OFDM işaretleşme geniş ilgi kazanmıştır. Bu yüzden bu sistemin sayısal televizyon yayınlarına uygulanabilirliği araştırılmaktadır. Yine bu işaretleşme tekniği yeni telsiz yöresel alan ağları (WLAN) standartları (IEEE 802.1 1), ETSI Yüksek Performans Yöresel Alan Ağları tip 2 (HIPERLAN/2) ve Japonya'nın Gezgin Çokluortam Erişim Haberleşmeleri (MMAC) sistemleri için kabul edilmiştir. OFDM sinyalleşmesi frekans seçici kanalı OFDM alt taşıyıcı frekanslarına karşı gelen belli bir sayıda alt kanala bölerek sönümlemeli kanalı ve çoklu yolun etkileriyle baş etmede etkili bir yöntem olduğu ispat edilmiştir. Tek taşıyıcılı sistemlerle karşılaştırıldığında kanal denkleştirilmesi daha az karmaşıktır, kanal kestirimine karşı duyarlılık daha azdır ve çerçeve senkronizasyon hataları azaltılabilir. Buna rağmen OFDM sistemleri taşıyıcı frekans kaymalarına tek taşıyıcılı sistemlerden daha duyarlıdırlar. Daha ötesi OFDM'in arzu edilen özellikleri doğru kanal ve çerçeve zamanlama kestirimlerinin varlığına ağırlıklı olarak bağlıdırlar. Kanal ve çerçeve zamanlaması üzerinde oldukça fazla araştırma yapılmıştır. İki farklı yaklaşım mevcuttur. Bunlardan birincisi Evreuyumlu algılamadır. Bu da her bir alt taşıyıcının yıldız kümesi için en iyi olası karar sınırlarını belirleyebilmek için referans genlik ve faz kestirimlerini kullanır. Evreuyumlu algılamada temel problem çok fazla eğitim ek bitleri tanıtmadan referans değerlerin nasıl bulunacağıdır. Bunu başarmak için ikinci bölümde anlatılacak birkaç kanal kestirim tekniği vardır. İkinci yaklaşım ise mutlak referans değerleri kullanmayan fakat sadece iki QAM değeri arasındaki faz veya genlik farklarına bakan ayrımsal algılamadır. Ayrımsal algılama hem zaman hem frekans vıııbölgesinde yapılabilir; birinci durumda her bir alt taşıyıcı bir önceki OFDM sembolünün alt taşıyıcısı ile kıyaslanır. Frekans bölgesindeki ayrımsal algılama durumunda her bir alt taşıyıcı aynı OFDM sembolünün komşu alt taşıyıcısı ile kıyaslanır. Bu çalışmada OFDM sistemlerinde kanal kestirimi için özyinelemeli en küçük kareler kestirimcisi önerilmiştir. OFDM sistemi matris gösterilimi ile, R alınan köşegen matris, A gönderilen sinyal noktalarını içeren köşegen matris, H kanal zayıflatma köşegen matrisi, ve W sıfır ortalamalı,

Abstract:
Abstract Currently Ortogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) systems are subject to important investigations. Since this technique is adapted to the European Digital-Audio Broadcast System(DAB), OFDM signalling has gained much interest in fading channel environments. Consequently, the applicibility of this system into digital TV broadcast is being investigated. OFDM has already been accepted for the new wireless local area network(WLAN) standarts(IEEE 802.11), the ETSI High Performance Local Area Network type 2 (HIPERLAN/2) and Japan's Mobil Multimedia Access Communications(MMAC) systems. OFDM signalling is proven to be an effective way to combat the negative effects of fading and multi-path by dividing the frequency selective channel into a number of flat fading sub-channels corresponding to the OFDM sub-carrier frequencies. When compared to single carrier systems, channel equalization is less complex, and sensitivity to channel estimation and frame syncronization errors can be reduced. However, OFDM systems are more sensitive carrier frequency offsets than single carrier systems are. Further, the desirable properties of OFDM are heavily conditioned upon the availability of accurate channel and frame timing estimates. There has been much research done on channel and frame timing. Two different approaches exist. The first one is coherent detection, which uses estimates of the reference amplitudes and phases to determine the best possible decision boundaries for the constellation of each subcarrier. The main issue with coherent detection is how to find the reference values without introducing too much training overhead. To achieve this, several channel estimation techniques exist that will be described in the next section. The second approach is differential detection, which does not use absolute values, but only looks at the phase and/or amplitude differences between two QAM values. Differential detection can be done both in the time domain or in the frequnecy domain; in the first case, each subcarrier is compared with the subcarrier of the previous OFDM symbol. In the case of differential detection infrequency domain, each subcarrier is compared with the adjacent subcarrier within the same OFDM symbol. In this study, Iterative Least Squares Projection(ILSP) estimator is proposed for channel estimation in OFDM systems. In matrix notation we describe the OFDM system as R = AH + W where R is the received diagonal matrix, A is the diagonal matrix that consists of sent signal points, H is the channel attenuation diagonal matrix and W is the independent identically distributed (i.i.d.) complex zero-mean Gaussian noise with variance a1. The objective of proposed estimator is to jointly estimate A and H given only R. Since the array response matrix is assumed to be completely unknown, the proposed estimation approach is termed blind. The estimation approach that explained above is known as Iterative Least Squares with Projection(ILSP) algorithm. ILSP algorithm performs very well with little or no a priori spatial information. XI