In general, coherent orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) detection requires knowledge about the reference amplitudes and phases of the constellation on each subcarrier. To achieve this, several channel estimation schemes have been investigated. In this thesis, we briefly introduce some techniques to estimate the channel in OFDM system. The least square (LS) algorithm is simple and has low complexity but the performance is not suitable for practical case. The linear minimum mean square error (LMMSE) channel estimator which makes full use of the correlation of the channel frequency response has good performance but it requires knowledge of the channel frequency correlation and the operating SNR. Also the complexity is so high due to the fact that it needs matrix inversion of autocorrelation matrix and the large number of complex multiplications. Although the computational complexity of the LMMSE estimator can be reduced by using singular value decomposition (SVD), LMMSE estimate is not acceptable because the complexity by the SVD cannot be negligible.
Therefore, we propose a low complexity LMMSE channel estimator for OFDM system. We partition channel correlation matrix in frequency domain into small sub-matrices by using non-overlap and overlap techniques. The size of sub-matrix is determined by channel coherence bandwidth which defines a range of highly correlated channel frequency response. In case of non-overlap, we observe that mean square error (MSE) is higher at edge subcarriers of partitioned sub-matrix than other subcarriers. To compensate such a high MSE at edge subcarrier, we propose the overlap method. By utilizing overlap technique, we show that the MSE of the estimator can be reduced as compared with that using non-overlap method. Also the characteristic that the channel impulse response is independent for different paths in time domain is employed for diminishing both computational complexity and memory size of proposed estimators. Finally, since the proposed estimators use small sub-matrices instead of the whole channel autocorrelation matrix used LMMSE channel estimator, the complexity is significantly reduced in spite of slight performance degradation.
주파수 분할 다중 접속방식(Orthogonal Frequency Division Multi-plexing : OFDM)은 여러 개의 반송파를 사용하는 다수 반송파 전송방식의 일종으로 입력데이터를 상호직교성을 갖는 다수의 부반송파에 실어 병렬로 전송하는 방식이다. 이 경우 반송파의 수만큼 각 채널에서의 전송주기가 증가하게 되어 광대역 전송시에 나타나는 주파수 선택적 채널을 주파수 비선택적 채널로 근사화한다. 따라서 수신기에서 단일 탭 등화기만으로도 채널에 대한 왜곡의 보상이 가능하게 되므로 고속 멀티미디어 데이터 전송 시스템에 적합한 방식으로서 최근 여러 응용분야에 적용 및 사용되고 있다.
일반적으로 noncoherent 방식을 OFDM 방식에서 사용할 경우에는 채널 정보가 필요하지 않으므로 채널 추정이 요구되지 않아 수신기의 구조가 단순해지며, 또한 채널 추정을 위한 훈련심볼(training symbol)이나 파일럿톤(pilot tone)을 사용하지 않으므로 전송효율이 coherent 방식에 비해 우수하다. 그러나 잡음의 영향으로 coherent 방식에 비해 3-4[dB]의 검출 성능이 저하된다. 따라서 OFDM 시스템의 성능을 높이기 위해서는 coherent 방식이 사용되어야 하며 이에 따른 채널 추정과 등화가 필수적으로 요구된다.
본 논문에서는 대표적인 주파수 영역에서의 채널 추정방식인 최소평균 자승오차(Linear Minimum Mean Square Error : LMMSE) 추정 방식의 복잡도를 줄이는 저 복잡도 LMMSE 채널 추정 방식을 제안하였다. LMMSE 채널 추정방식은 채널의 자기상관 행렬을 요구하고, 자기상관행렬에 의한 행렬의 역변환 연산과 곱셈 연산으로 인해 복잡도가 상당히 크다. 이에 채널 자기 상관행렬을 non-overlap 또는 overlap 방식을 이용하여 coherence 대역폭의 개념을 적용한 작은 sub 행렬들로 분할함으로써 LMMSE 채널 추정기의 복잡도를 상당히 줄인다. 그 sub행렬의 크기는 높은 주파수 상관 관계의 범위를 정의하는 coherence 대역폭에 의해 결정된다. non-overlap 방식을 적용한 경우, 평균자승오차가 분할된 sub 행렬의 중심 부채널들보다 edge 부채널들에서 크게 나타나게 되는데, 그러한 현상을 보상하기 위해 또 다른 방식인 overlap 방식을 제안하였다. overlap 방식을 이용한 추정기의 평균자승오차는 non-overlap 방식을 사용한 경우에 비해 줄어들게 되었다. 시간 영역에서의 채널 임펄스 응답이 다른 경로에 대하여 서로 독립인 특성 또한 제안된 채널 추정방식의 메모리 크기의 감소와 연산량에 의한 복잡도의 감소에 영향을 끼친다. 결국, 기존의 LMMSE 방식에 비해 약간의 성능열화를 가짐에도 불구하고 제안된 채널 추정기는 작은 하나의 sub 행렬을 사용한다는 사실으로 인해 채널 자기상관함수를 저장을 위한 메모리 및 계산량에 의한 복잡도를 상당히 줄일 수 있다.