基于几何随机信道模型的V2V信道估计方法

基于几何随机信道模型的V2V信道估计方法

未来的智能交通系统致力于提高安全性和能效，其实现依赖于车对车（V2V）通信技术。一般情况下，V2V通信传输范围从几米到几公里，由于信息发送车辆和信息接收车辆的移动性，因此实现V2V通信的一大挑战是快速信道变化。信道状态信息可以提高V2V通信性能。常用的快速时变信道估计方法是基于维纳滤波，但是维纳滤波需要基于散射函数知识，而且其输入取决于外界的信号和干扰环境；在外界信号未知的情况下还会导致性能下降。因此，本文研究了基于几何随机信道模型提供用于时延多普勒域的V2V信道模型。

本文主要从以下几个方面进行了研究：①基于几何随机信道模型提供用于时延多普勒域的V2V信道模型，并描述了表征时延多普勒域的3个重点区域，其中每个区域都有镜面反射和漫反射部件造成的特定元素；②针对信道的泄漏问题，本文提出补偿程序；③采用大量的数值模拟和试验，进行基于几何随机信道模型信道估计与采用维纳滤波信道估计的对比。

相比于维纳滤波信道估计方法，本文提出的V2V信道估计方法考虑到了具有较高质量的漫反射部件，由于漫反射部件位于延迟-多普勒域的特定部分，而在延迟-多普勒域的其余部分基本是零，因此将信道划分为成分向量，并采取嵌套稀疏逼近方法来增强对漫反射分量估计的准确度。

最后进行模拟仿真。仿真结果表明，V2V信道估计方法的泄漏效应得到了明显改善，且该信道估计方法明显比传统的信道估计方法更加准确。

刊名：IEEE Transactions on Signal Processing（英）

刊期：2015年第63期

作者：Sajjad Beygi et al

编译：王莹