CN101534281B - 一种ofdm系统基于梳状导频的分集式信道估计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种OFDM系统基于梳状导频的分集式信道估计方法，该方法包括以下步骤：a.把OFDM符号的导频进行分集，保证每一个分组中的相邻导频的间隔小于信道的相干带宽；b.采用传统的信道估计方法对每一个分组中的导频进行信道估计，得到若干分组的信道估计值；c.把前面b步骤中得到的若干组的信道估计，采用分集合并方式进行合并，得到新的合并后的信道估计值。本发明解决了在未知信道先验信息的情况下，噪声对基于梳状导频的变换域信道估计中信道估计的影响，误差较大的问题。按本发明技术方案，在分集数为L的时候，本发明带来的对MSE的增益是10lg(1/L)dB，从而大大的提高了BER的性能。

Description

一种OFDM系统基于梳状导频的分集式信道估计方法

技术领域

本发明涉及无线移动通信技术领域，具体涉及一种OFDM系统基于梳状导频的变换域信道估计方法。

背景技术

正交频分复用(OFDM)技术能在不同的子载波上面传输高速的数据流，并且能够对抗频率选择性衰落和窄带干扰，易于与MIMO技术相结合，已经成为WLAN，WiMAX，LTE的核心技术。

然而，由于传输信号经历双选择性衰落信道，所以能否在接收机处获得准确的信道频率响应决定了OFDM通信系统中相干解调的性能；特别是采用MIMO技术来提高系统容量以后，准确的信道频率响应决定了MIMO的分集增益的获得。

在OFDM系统中，梳状导频由于能够快速跟踪时变信道的特性，并且能够获得较好的频带利用率而被广泛应用。在接收机处，可以通过梳状导频线性插值、三次样条插值等方法，来获得其它承载数据子载波上的频率响应。这些方法或在时域完成或在频域完成。近年来，基于变换域的信道估计由于其具有快速算法FFT/IFFT而越来越受到人们的关注。

在基于传统变换域的信道估计方法中，首先对训练符号或者梳状导频进行最小平方(LS)估计或者是最小均方误差(MMSE)，然后变换到变换域(时域)，这里假定我们知道诸如信道冲击响应的长度(阶数)之类的先验信息，那么，在变换域，就可以对相应的信道冲击响应长度以外的部分进行迫零，实际迫零的一部分，实际上对应噪声，迫零以后的这一部分，就是对应的真实的信道冲击响应的部分。由这一部分再变换到频域所得到的信道频响，就是系统降噪以后的频响。然而，在实际的情况下，信道冲击响应的长度是未知的，如果采用变换域的方法进行信道估计，变换域的降噪就会比较困难。

如果导频数小于循环前缀CP的长度，传统的方法是在变换域的尾部“补零”，然后再变换到频域，所以，噪声仍然残留在每个子载波上面。所以，在这种基于梳状导频的变换域信道估计方法中，变换域完成的仅仅是对非导频子载波上的信道频响的插值，但是，在噪声抑制方面有很大的损失。如果导频的间隔小于信道的相干带宽时，当信道冲激响应的抽头是等间隔采样时，基于梳状导频的传统的变换域信道估计的性能和全导频的LS估计是相同的。如果信道冲击响应的抽头是非等间隔采样，在大信噪比的时候，估计的性能就会出现“错误平台”。

综上所述，由于实际OFDM系统中，信道的统计特性先验信息是无法知道的，并且，在系统参数设计时，导频数一般不大于OFDM符号的循环前缀的长度，在这样的条件下，变换域信道估计的噪声抑制性能是不够的，信道估计的均方误差(MSE)仅仅是达到和LS估计的性能一样。因此，期望能够找到很好地降低噪声的信道估计方法。

发明内容

有鉴于此，本发明主要解决的问题是基于梳状导频的变换域的信道估计中噪声降低的问题，采用一种分集式的信道估计方法，这种方法能够很好降低噪声。

本发明所采取的技术方案是如下：

一种OFDM系统基于梳状导频的分集式信道估计方法包括以下步骤：

步骤a：对位于OFDM符号内的梳状导频位置上的接收信号进行频率分集处理，得到L组导频分组，保证每一导频分组里相邻导频的间隔小于信道的相干带宽；

步骤b：对所述步骤a中得到的每一导频分组里的导频执行信道估计，得到L组信道的频域采样值；

步骤c：对所述步骤b中得到的各个分组的频域采样值进行傅立叶逆变换，得到L组信道时域的冲击响应；

步骤d：对所述步骤c中得到的L组冲击响应，首先判断分组中导频数是否大于循环前缀长度。如果分组中导频数大于循环前缀长度，对于时域上的信号按照循环前缀的长度进行截断迫零，之后再补零至子载波点数长度；如果分组中导频数小于循环前缀长度，那么在时域直接进行补零，补零长度至子载波点数的长度；

步骤e：通过对所述步骤d中的L组补零后的信号执行傅立叶变换而变换到频域，得到L组变换域的信道估计值；

步骤f：根据合并准则对所述步骤e中得到的L组信道估计值进行分集合并得到整个OFDM符号抑制噪声后的信道频响的估计。

对于准静态信道，或者慢变信道，对于执行步骤a时，其中的频率分集，调整成为时间分集，把连续若干个OFDM符号的响应的导频进行时域分集式的联合信道估计。

本发明产生的有益效果：如果在分组里导频间隔小于信道的相干带宽，本发明表现出了很好噪声抑制特点，该方法相对于传统变换域信道估计方法能够很好降低估计的MSE，并且，这种方法不需要任何无线多径信道的统计的先验信息。虽然，这种方法在一定程度上增加了系统的复杂度，但是，带来的性能上的提高是很大的。这种方法适用于基站端的完成发射信号预均衡，这样，就可以在移动终端方面降低系统的复杂度。

附图说明

图1是示出传统的梳状导频变换域信道估计的实现流程图；

图2是示出本发明的信道估计实现流程图；

图3是示出根据本发明实施例的针对在导频数不大于CP的长度情况下，在不同SNR(信噪比)下不同频率分集式信道估计和传统变换域信道估计的MSE(均方误差)计算机仿真结果图；

图4是示出根据本发明实施例的对在导频数不大于CP的长度情况下，在不同SNR下不同频率分集式信道估计和传统变换域信道估计的BER(误码率)计算机仿真结果图；

图5是示出根据本发明实施例的针对在导频数大于CP的长度情况下，在不同SNR下不同频率分集式信道估计和传统变换域信道估计的MSE计算机仿真结果图；

图6是示出根据本发明实施例的对在导频数大于CP的长度情况下，在不同SNR下不同频率分集式信道估计和传统变换域信道估计的BER计算机仿真结果图；

图7是示出根据本发明实施例的针对在不同SNR下L＝2、L＝4、L＝8频率分集式信道估计的MSE计算机仿真结果图；

图8是示出根据本发明实施例的对在不同SNR下L＝2、L＝4、L＝8频率分集式信道估计的BER计算机仿真结果图；

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明做更详细的描述。

这里首先给出一个梳状导频OFDM系统模型。在二进制信息完成交织、编码和映射以后，梳状导频等间隔的插入频域。相邻两个导频的间隔为 $\mathrm{\ΔP}=\frac{N}{N_p},$ 其中，N是一个OFDM符号中的子载波数，N_p是相应的子载波数。这里不考虑虚拟子载波和DC子载波。这样，在频域承载数据的子载波和相应的导频可以表达成为：

其中，X(k)是频域中子载波承载的信号，包括数据信息和导频，X_D对应数据，X_P对应导频。然后，OFDM发信机把X(k)使用N点的IDFT(IFFT)进行调制。调制以后时域的信号x(n)可以表达成为：

$x\left(n\right)=\frac{1}{N}\underset{k=0}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}X\left(k\right)\exp \left(j2\mathrm{\π}\frac{\mathrm{kn}}{N}\right),0\≤n\≤N-1---\left(2\right)$

其中，n是OFDM符号时域的标号。OFDM符号形成以后，在每个OFDM符号前面添加循环前缀CP，这主要是为了避免OFDM符号间干扰。在设计系统的时候，要求CP的长度要远大于无线多径信道的最大的多径时延的长度。之后，OFDM符号经过多径信道，这里，多径信道是采用抽头延迟线的方式来建模的。为了简单起见，这里假设信道的抽头是等间隔采样。如果信道的间隔是非等间隔采样，那么可以通过非等间隔采样抽头的插值来获得对应等间隔采样点的抽头增益。

$h\left(n\right)=\underset{i=0}{\overset{r-1}{\mathrm{\Σ}}}{h}_i\exp \left(j\frac{2\mathrm{\π}}{N}{f}_{\mathrm{Di}}\mathrm{Tn}\right)\mathrm{\δ}(\mathrm{\λ}-{\mathrm{\τ}}_i)---\left(3\right)$

其中，r是信道中总的可分辨多径的径数，h_i是对应于第i传播路径的复增益，f_Di是第i径由于收发信机的相对移动而带来的多普勒频移，T是一个OFDM符号的持续时间，λ是对应的延迟扩散的标号，τ_i是对应第i径的延迟时间，这里τ_i是用采样间隔归一化的时间。

那么，接收的信号可以表达成为：

y(n)＝x(n)*h(n)+w(n)       (4)

由于添加CP，那么发送信号x(n)和信道冲击相应的h(n)的线性卷积在接收端去除CP以后，变成了循环卷积。在接收端，假设完全同步，在去除CP以后，接收信号使用N点的DFT(FFT)进行解调。那么，在频域每一个子载波上面的信号可以表达成为：

Y(k)＝X(k)H(k)+W(k)       (5)

其中，H(k)是对应于第k个子载波上面的信道频响，W(k)是第k个子载波上面的加性高斯白噪声，其均值为0，方差为σ²。

如图1所示，基于传统变换域的信道估计方法的具体流程包括以下步骤：

步骤101：为所有的导频执行LS或者MMSE信道估计；

步骤102：把得到的导频的LS信道估计值进行IFFT变换到时域，得到信道时域的冲击响应；

步骤103：判定导频数是否大于循环前缀CP的长度；如果导频数大于循环前缀CP的长度，则执行步骤104；如果导频数小于循环前缀CP的长度，执行步骤106；

步骤104：按照CP长度对IFFT变换以后的时域信号进行截断“迫零”，然后补零至子载波点数长度；

步骤105：对处理后的时域信号进行FFT变换，得到变换域的信道估计值。该步骤结束；

步骤106：补零至子载波点数长度；

步骤107：对处理后的时域信号进行FFT变换，得到变换域的信道估计值。该步骤结束；

图2是示出根据本发明实施例的信道估计实现流程图，下面参考图2对根据本发明实施例的信道估计流程进行详细描述。

如图2所示，首先，在步骤201中，对位于OFDM符号内的梳状导频位置上的接收信号进行频率分集处理，得到L组导频分组，保证每一导频分组里相邻导频的间隔小于信道的相干带宽。这里，频率分集的原则是对整个OFDM符号的导频进行相位偏移的抽样，每个分集相位偏移量为1/L，得到L组导频。

在步骤202中，对从步骤201得到的每一分组里面的导频执行LS或者是MMSE信道估计，得到信道的频域采样值，然后把频域采样值进行IFFT变换到时域，得到信道时域的冲击响应。首先判断分组中导频数是否大于循环前缀长度。如果分组中导频数大于循环前缀长度，对于时域上的信号按照循环前缀的长度进行截断迫零，之后再补零至子载波点数长度；如果分组中导频数小于循环前缀长度，那么在时域直接进行补零，补零长度至子载波点数的长度；最后把补零后的信号进行FFT变换，得到变换域的信道估计值。

这里仅以LS信道估计算法为例。采用LS信道估计算法可以得到对应的导频子载波上面的信道频响可以写成：

(6)

$=H\left(k\right)+W_p^{\′}\left(k\right)$

其中，脚标p表示导频子载波，W′_p(k)同样也是加性高斯白噪声，其均值为0，方差为σ²。另外，导频的调制方式采用BPSK调制，即|X_p(k)|²＝1。

实际上，如果信道冲击响应抽头是等间隔采样，并且，相邻导频的间隔小于信道的相干带宽，那么，梳状导频的传统变换域信道估计和频域LS信道估计表现的性能是等价的。这里，频域LS信道估计方法对应的MSE可以写成：

$\mathrm{MSE}=\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{SNR}}---\left(7\right)$

其中，SNR＝E{|x_k|²}/σ²是平均的信号噪声功率比。这里，我们假设所有的子载波是独立同分布的，并且使用相同的星座图调制。β是星座图调制因数，这里定义成为β＝E{|x_k|²}E{|x_k|^-2}。对于BPSK和QPSK，β＝1。对于16QAM，β＝17/9。

梳状导频的传统变换域信道估计可以表示成为：

$H_{\mathrm{DFT}}=\sqrt{N_p/N}\mathrm{FD}{F}_p^H{\tilde{H}}_{\mathrm{LS}}---\left(8\right)$

其中，F是FFT的酉矩阵，对应其中的元素为e^-j2πik/N，F_p ^H是IFFT的酉矩阵，对应其中的元素为

是导频子载波对应的LS的信道估计值，

是对应的归一化部分。D是一个上半对角矩阵，用于插值过程中的由N_p点到N的补零，D可以表达成为：

$D={\left[\begin{array}{cc}{I}_{N_p\×N_p}& 0\\ 0& 0\end{array}\right]}_{N\×N}---\left(9\right)$

其中，

是N_p×N_p的单位矩阵。如果在接收机中有实际信道阶数的先验信息，那么，单位矩阵维数可以进一步降低，来获得一定的噪声抑制。

这里，我们定义信道的自相关矩阵为：

R_HH＝E{HH^H}＝E{Fh(Fh)^H}＝FR_hhF^H    (10)

这里，H是在频域信道频响矢量，h是在时域信道冲击相应矢量，R_hh是在时域信道冲击相应的自相关矩阵，它是一个Hermitian矩阵，然后，我们对其进行奇异值(SVD)分解可以得到：

R_hh＝UΣU^H    (11)

其中，U是一个酉矩阵，Σ是对应R_hh特征值分解以后得到对角矩阵，可以写成：ρ_i，j＝0，1，...，N-1，并且，ρ₀≥ρ₁…≥ρ_N-1。这里，如果信道抽头是等间隔采样，那么，Hermitian矩阵R_hh的SVD分解对应的非零特征值的个数和信道冲击相应中有效抽头数相等。然而，这个假设往往是不成立的，这就导致了信道冲击响应抽头间能量的泄露，抽头之间存在一定程度的相关性。所以，在进行SVD分解的时候，非零特征值的个数将会多于实际信道中的抽头个数。

现在，我们直接给出梳状导频传统变换域信道估计MSE的显式表达：

$\mathrm{MSE}=\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{SNR}}+\underset{j=N_p}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_j---\left(12\right)$

我们可以把(12)分为两部分考虑。第一部分是

其中包括调制因数和信噪比，这两个值是在设计系统的时就确定了。第二部分是

它对应时域信道冲击响应的自相关矩阵的特征值。如同我们前面讨论的，设计N_p值大于信道的抽头数。如果信道抽头是等间隔采样，那么每个抽头的能量是集中在各个抽头上。并且CP的长度大于信道的最大的延迟时间，我们可以得到ρ_j＝0，j＝N_p，...，N-1。(12)可以写成 $\mathrm{MSE}=\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{SNR}}.$ 那么，根据(7)，我们可以在前面的假设条件下，梳状导频的信道估计的性能和频域的LS信道估计性能是等价的。然而，如果信道是非等间隔采样，或者说是采样时间和信道不匹配，这就会导致一部分ρ_j≠0，j＞r，其中，r是前面(3)中讨论的信道中可分离多径的径数，也就是对应的信道的抽头数。所以，这就导致了 $\underset{j=N_p}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_j\≠0.$ 在这种情况下，当在大SNR的条件下，和

相比， $\underset{j=N_p}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_j\≠0$ 会比较大，所以在(12)中，MSE中

占据主要部分。我们这里定义这个部分为：

$\mathrm{errorfloor}=\underset{j=N_p}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ρ}}_j---\left(13\right)$

error floor在特定的信道条件下是不变的量。(12)式可以写成：

$\mathrm{MSE}=\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{SNR}}+\mathrm{errorfloor}---\left(14\right)$

所以，从性能的角度来看，我们可以用频域LS估计方法来得到梳状导频变换域信道估计，可以写成：

H_TF＝H_LS+e＝H+W+e    (15)

其中，e是估计信道频响中由于前面提到的非等间隔采样引起的泄露带来的“错误平底”，即增加传输的信噪比，性能也不会提高。

在步骤203中，对步骤202得到的信道估计值进行分集合并处理。合并准则采用等概率合并准则或最大比合并准则或等增益合并准则或最佳选择合并准则。

在步骤204中，由步骤203得到整个OFDM符号抑制噪声后的信道频响的估计。

这里假设第l组的信道估计，其估计的值为H_TF1，并且，相对应的信道估计的加权值为α_l，并且有α₀+α₁+…+α_L-1＝1，那么分集合并以后的信道估计值H_New为：

H_New＝α₀H_TF0+α₁H_TF1+…α_L-1H_TFL-1          (16)

为了简单，我们以L＝2举例说明。

两组导频可以表达成为X_{p_0}∪X_{p_1}＝X_p，其中：

$\left\{\begin{array}{c}{X}_{p\_0}\left(i\right)=X_p\left(2i\right)\\ X_{p\_1}\left(i\right)=X_p(2i+1)\end{array}\right.---\left(17\right)$

通过(17)可以发现，实际上X_{p_0}是对应X_p中的奇数位置的导频，X_{p_1}是对应X_p中的偶数位置的导频。根据这两组导频，可以对它们独立的先进行传统的变换域的信道估计。在得到两组估计值以后，对这两组信道估计值采用一定的分集合并方式，例如等概率合并。结果可以写成：

H_New＝αH_TF0+(1-α)H_TF1          (18)

其中，H_New是分集合并的信道估计值，H_TF0和H_TF1分别对应奇数和偶数组导频的信道估计值，α是奇数组导频估计合并的权系数。由于梳状导频传统变换域信道估计和频域LS信道估计的一致性(15)，(18)可以写成：

H_New＝H+e+αW₀+(1-α)W₁            (19)

其中，W₀和W₁是独立的加性高斯白噪声，对应零均值和方差为σ²。当采用等概率合并时候，即α＝1/2，(19)可以表示成为：

$H_{\mathrm{New}}=H+\underset{\‾}{e}+\frac{1}{2}(W_0+W_1)---\left(20\right)$

从(20)中可以看出，

同样是加性高斯白噪声，其均值仍然为0，方差为

由于前面讨论的一致性，我们提出的梳状导频的变换域频率分集式的信道估计对应的MSE可以表示成为：

$\mathrm{MSE}=\frac{1}{2}\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{SNR}}+\mathrm{errorfloor}---\left(21\right)$

通过(21)我们可以看出，当使用L＝2频率分集以后，如果在分组里面导频的间隔小于信道的相干带宽时，MSE的分集增益为3dB；当使用L＝4频率分集以后，MSE的分集增益为6dB；当使用L＝8频率分集以后，MSE的分集增益为9dB。

理论上，如果不考虑复杂性，当分组里导频的间隔小于信道的相干带宽时，L分集将会带来

的增益，MSE可以表示成为：

$\mathrm{MSE}=\frac{1}{L}\frac{\mathrm{\β}}{\mathrm{SNR}}+\mathrm{errorfloor}---\left(22\right)$

频率分集带来的MSE上的增益，将会极大的改善误码率的性能。并且，这种分集式信道估计的方法的另外一个优点是不需要任何无线多径信道的统计的先验信息。

下面结合图3，图4，图5，图6，图7，图8对本发明方案的有益效果进行分析。本发明的计算机仿真参数如下表所示：

参数            参数值

带宽            10MHz

FFT/IFFT        1024

CP长度          128

OFDM符号周期             115.2us

导频/数据调制方式        BPSK(β＝1)

N_p                       Case 1：64

Case 2：128

Case 3：256

ΔP                      Case 1：1024/64＝16

Case 2：1024/128＝8

Case 3：1024/256＝4

信道模型选用的是ITU-R vehicular A信道模型，多径信道是采用抽头延迟线的结构建模的。仿真对应的中心频率是2.3GHz。

图3和图4的仿真结果是对应的在不同SNR下不同频率分集式信道估计和传统变换域信道估计的MSE和BER。星号连线和三角连线仿真的结果是对应的如表1的Case 1和Case 2两种情况。在这两种情况中，导频数不大于CP的长度。圆圈连线是对应的我们提出的频率分集L＝2(N_p＝64，ΔP＝16，N_{p_2}＝32，ΔP₂＝32)的MSE性能。方框连线是对应的我们提出的频率分集L＝4(N_p＝128，ΔP＝8，N_{p_4}＝32，ΔP₄＝32)的MSE性能。

根据图3和图4可以看出，当导频数不大于CP长度，没有使用频率分集的性能和LS估计的性能相同，其MSE＝1/SNR。我们可以看出，当导频数增加时，传统变换域信道估计的性能并没有提高。当使用频率分集L＝2的信道估计，相对于传统变换域的信道估计，MSE的分集增益是3dB。当使用频率分集L＝4的信道估计，MSE的分集增益是6dB。从图3可以看出，MSE的增益改善了BER的性能，当L＝2时，BER增益是1.5dB，当L＝4，BER增益大于2dB。

图5和图6的仿真结果是对应的在不同SNR下L＝8频率分集式信道估计和传统变换域信道估计的MSE和BER。在该仿真条件下，导频数大于CP的长度。方框连线对应的是我们提出的L＝8(N_p＝256，ΔP＝4，N_{p_8}＝32，ΔP₈＝32)的性能。菱形连线对应的是传统的变换域信道估计方法。这里，当总的导频数超过CP的长度时，传统变换域在时域可以进行一定的噪声抑制，这种方法是在时域上对超过导频数的点进行“迫零”处理。我们可以看出，频率分集的信道估计方法由于这种时域“迫零”的降噪估计方法。然而，当L＝8时，频率分集的方法的复杂度有明显的提高。所以，在设计系统的时候，需要在复杂度和性能方面进行平衡。

图7和图8是不同信噪比下不同分集L＝2、L＝4、L＝8的MSE和BER的性能。我们可以看出，基于频率分集的信道估计，随着分集数的增加，噪声抑制性能进一步提高，系统性能也随之提高。当L＝8时，分集式信道估计方法的BER性能相差理想信道估计小于0.8dB。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明的原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应该视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种OFDM系统基于梳状导频的分集式信道估计方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

步骤a：对位于OFDM符号内的梳状导频位置上的接收信号进行频率分集处理，得到L组导频分组，保证每一导频分组里相邻导频的间隔小于信道的相干带宽；

步骤b：对所述步骤a中得到的每一导频分组里的导频执行信道估计，得到L组信道的频域采样值；

步骤c：对所述步骤b中得到的各个分组的频域采样值进行傅立叶逆变换，得到L组信道时域的冲击响应；

步骤d：对所述步骤c中得到的L组冲击响应，首先判断分组中导频数是否大于循环前缀长度，如果分组中导频数大于循环前缀长度，对于时域上的信号按照循环前缀的长度进行截断迫零，之后再补零至子载波点数长度；如果分组中导频数小于循环前缀长度，那么在时域直接进行补零，补零长度至子载波点数的长度；

步骤e：通过对所述步骤d中的L组补零后的信号执行傅立叶变换而变换到频域，得到L组变换域的信道估计值；

步骤f：根据合并准则对所述步骤e中得到的L组信道估计值进行分集合并得到整个OFDM符号抑制噪声后的信道频响的估计。

2.根据权利要求1所述的分集式信道估计方法，其特征在于，所述步骤a中的分集处理是对整个OFDM符号的导频进行相位偏移的抽样，每个分集相位偏移量为1/L，得到L组导频分组。

3.根据权利要求1所述的分集式信道估计方法，其特征在于，所述步骤b中执行的信道估计是利用最小平方算法或最小均方误差算法。 

4.根据权利要求1所述的分集式信道估计方法，其特征在于，在所述步骤f中，所述合并准则采用等概率合并准则或最大比合并准则或等增益合并准则或最佳选择合并准则。

5.根据权利要求1所述的分集式信道估计方法，其特征在于，对于准静态信道或者慢变信道，所述分集处理是时间分集处理，把连续若干个OFDM符号的响应的导频进行时域分集式的联合信道估计。 

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