透明中继信道估计方法研究

无论是理论还是经验，分析还是仿真，中继信道估计对于透明中继协议的性能分析都具有重要的意义^{[250，287-296]}。本节不会对信道估计进行具体分析，而是给出了信道估计这一领域的一些重要文献。

Patel和Stuber撰写了信道估计领域的里程碑式著作^[297]，提出了透明中继信道的前导设计和导频辅助估计方法，其估计器已经实现并通过了性能分析验证。

Kim等人^[298]得出了CRLB的透明中继估计方法。他们还得出了功率限制条件下最小CRB的最优化导频设计，并提出了协同中继的最小方差无偏估计器，并求得其CRB值。

Cui及其同事^[299，300]研究了透明中继网络的基于训练的信道估计。他们首先指出，如果分别对源到中继、中继到目的节点进行信道估计会带来一些问题，因而提出了一种全新的、从信源到信宿的整体信道估计方案，并对于线性最小平方估计和最小均方误差估计方法进行了研究，他们也得出了相应的最优化训练序列和最优化预编码矩阵。

Herdin和Auer^[301]提出在中继站已存在的导频网格间插入新的导频格，以辅助信道估计的方案。目的节点端的信道估计分为两步，即依次对第一跳和第二跳信道进行估计。他们提出的导频和信道估计方案通过在中继站处对序列重排，以获得全部信道增益，与之前提出的信道估计方案相比仅仅增加了很少的计算复杂度。

Woo和其同事们^[302-304]研究了OFDM透明中继系统的最小均方误差信道估计技术，在信道估计中考虑了中继的传播时延。他们从均方误差和误比特率的角度证明了其算法的优越性。

Gao等人^[305，306]讨论了两路透明中继网络的信道估计问题。他们在得出了信道最大似然估计的同时，提出了名为“线性最大信噪比估计”的全新估计方法。在给定的场景下，与传统的最小二乘和线性最小均方误差估计方法相比，该估计方法在性能上有相当的优势。该研究方法基于给定的训练序列，目前还没有对此算法进行优化。

Zhang等人^[254，255]研究了存在频偏的透明和再生协同OFDM网络的信道估计方法。为了消除系统中的多径干扰，设置最大激活的可再生中继数为「N/2L-1⌉，其中N为子载波总数，L为信道次序。在文献[254，255]中提出了众多折中方法。

Lalos等人^[307]提出了宽带透明中继网络的有效信道估计算法。他们指出，网络中从源节点到中继、直至目的节点的所有信道可以先盲估计为一个粗略的相位矢量，这个相位矢量中包含源节点到目的节点的信道频率响应。

Liu等人^[308]给出了三种信道估计方法，即最小平方估计（LS）、线性最小均方误差估计（LMMSE）和低秩最小均分误差估计（LR-MMSE）。通过这三种方法对中继信道进行估计，可以近似得出正交频分复用系统的最优化估计方案。他们指出，LMMSE方法在增加了计算复杂度的条件下，其性能整体优于另两种估计方法。LR-MMSE方法在性能上接近LMMSE方法，但在乘法运算量方面复杂度更低。

Gedik和Uysal^[309]通过两种不同的前导符号辅助的信道估计方法，研究了前向放大中继的系统性能。第一种估计方法在目的节点端估计源节点到中继和中继到目的节点链路的级联信道，第二种估计方法分别在中继和目的节点端对源节点到中继和中继到目的节点链路的级联信道进行估计。第二种方法将源节点到中继节点的信道估计反馈给目的节点。结论指出，级联信道估计法具备较小的量化比特数，从而优于其他估计方法。随着使用的量化比特数的增加，对信道分别估计的性能逐渐接近于级联信道，直至最终超越级联信道。(https://www.xing528.com)

Behbahani和Eltawil^[310]设计和分析了透明中继网络中基于训练的最小均方误差信道估计方法，讨论和对比了多种场景下的信道估计。

Pham等人^[311，312]设计了双向透明中继网络中使用单载波循环前缀的训练序列。他们提出了两个节点的训练序列设计，可以按照迫零准则最小化信道估计中的均方误差。

Firag和Garth^[313]针对逆序空时分组码透明中继系统提出了实用的自适应均衡器结构，这样就不再需要单独的解码块和信道估计。自适应均衡器的长度独立于数据块长度，因此可以适用于时延扩展较短的频率选择性衰落信道。他们得出了LMMSE方法，并应用该结构得出了自适应块递归最小平方（RLS）算法。当将该算法应用于前述的放大转发协议时，就会发现此算法的普适性和优越性。

Yan等人^[314]集中讨论了拥有多个放大转发中继的透明正交频分复用系统下的LMMSE估计算法。由于分析思路较为复杂，不再具体陈述。

Hu等人^[315]集中讨论了蜂窝系统中双向中继的信道估计。他们通过分析，提出了基于半正交导频结构的导频辅助发送方式。核心思想为根据基站-中继站链路的特性，预校准基站处信号。在中继站将估计得到的一部分信道状态信息用于中继信号的均衡。通过以上的传输方案和导频结构，导频数量可以减半，从而使移动台的信道估计的复杂度降低。

Roemer和Haardt^[316]研讨了两路透明放大转发中继条件下，中继的信道状态信息不能被获取的情况。可靠的信道的相关参数估计通过基于张量的信道估计算法（TENCE）得出，该算法可以向所有终端提供传输过程中的所有信道参数。该算法的解是代数形式的，这就意味着该算法不像其他盲算法那样需要迭代和更新。他们给出了应用于任意信道配置时的导频结构设计准则和对应的中继放大矩阵。

Thiagarajan等人^[317]研究了一种空时信道的训练估计方案，用于估计基于正交频分复用的透明中继系统的中继处的信道频偏（CFO）。为了估计目的节点处的信道频偏和端到端乘积信道，作者构造了基于联合信道频偏和信道估计的最大似然（ML）和最小平方（LS）信道估计方法，并证明最小平方估计和最大似然估计是等价的。

Rajan^[318]利用了Dayal-Brehler-Varanasi的观点，即如果对STBC相关检测采用基于训练序列的最小均方误差信道估计的方法，那么MIMO系统中训练码和相干STBC码具有相同量级的分集增益。他们通过结合训练、信道估计和检测，将这种观点应用于透明中继网络的相干分布的空时分组码，并将该结果应用于正交频分复用的异步中继网络。

通过以上总结可以看出，和可再生中继的情况相比，透明中继信道的相关文献更为丰富。尽管如此，透明中继信道的信道估计在近几年才有所发展，并且在两路中继系统、相位估计和信道预测方面有许多开放性问题值得研究。