TELKOM NIKA Indonesia n  Journal of  Electrical En gineering   Vol. 12, No. 8, August 201 4, pp. 6217 ~ 6223   DOI: 10.115 9 1 /telkomni ka. v 12i8.562 8          6217     Re cei v ed  Jan uary 14, 201 4 ;  Revi sed Ma rch 2 0 , 2014;  Acce pted April 10, 2014   QR-bas ed Channel Estimation for Orthogonal  Frequency Division Multiplexin g  Systems         Peilong Jiang, Honggui  Deng*,  Bin Lei  Dep a rtment of Electron ic Scie nce an T e chnolo g y , C entral  South Un iversit y ,   Lush an R oad,  410 08 3 Cha n g s ha, Chi na, + 86-07 31-8 8 8 3 6 4 4 3   *Corres p o ndi n g  author, e-ma i l : deng ho ngg ui @16 3 .com       A b st r a ct   Cha nne l esti mation is th e k e y techn o lo gy  for Orthogon al F r equ ency  Divisi on Mu ltiplex i n g   (OF D M), w h ich h a direct  i m p a ct o n  th perfor m a n ce  o f  OF DM. In thi s  pa per, w e   pr esent  nove l   QR- base d  a l g o rith m to  up date  th e ch ann el  i m p u lse r e sp onse   (CIR) for DF T - base d  ch an nel  esti matio n . T h e   discrete F our ie r transform (D F T )  estimatio n  reduces th n o ise p o w e r tha t  exists outside  of the CIR pa rt,  beca u se the  e s timate d CIR from  LS has   mo st of its pow er  conce n trated o n  the first L sam p les. To reduce  the nois e  pow e r  that exists inside of  the first L sampl e s, the CIR is fu rther p r ocesse d by QR deco m positi o n   in propos ed  algorithm . The  simulati on r e s u lts show that  the bit-err o r-rate(BER) of our estim a tor has   reduc ed  sig n if icantly  co mp a r ed w i th  the   conve n tio nal   DF T - based  ch ann el  esti mat o r a n d  LS-l in ear  estimation.      Ke y w ords : OF DM, chann el e s timati on, QR      Copy right  ©  2014 In stitu t e o f  Ad van ced  En g i n eerin g and  Scien ce. All  rig h t s reser ve d .       1. Introduc tion  OFDM i s  an  efficient tech nique for hi g h  data rate wirele ss  comm unication sy stem due  to its stron g   anti-inte rfere n ce  cap abilit y, high spe c t r um efficie n cy and rob u st ness to freq u ency  sele ctive fad i ng chan nel  [1-2]. In the si ngl carri er tran sm issi on  syste m , the ada ptive   equali z ation  is ap plied to  e liminate inte r-symbol in te rf eren ce  (ISI), whi c h in crea ses the  difficul t of receiver d e sig n  for the  compl e xity of the  equali z e r  and the al go rithm structu r e. Ho wever, t he  ISI cause d  by  multipath pro pagatio n ca be effectivel y redu ce d by inse rting  cy cli c  prefix (CP)  in  the OFDM  system. Being  one of the most su itabl e tran smissi on tech nolo g y  of broadb a n d   comm uni cati on, OFDM  h a s be en ad o p ted as a  st a ndard for digi tal audio b r o adcastin g  (DAB),  Digital Vide o Broad ca sting - Te rre strial  (DVB-T ) wirel e ss LAN  (80 2 .11), wi rele ss WA N (8 02. 16)  [3]  and so  on sin c e the  1980 s. Furt herm o re,  with the develo p ment of mo dern  digital signal   pro c e ssi ng t e ch nolo g y, OFDM  ha s become a n  efficient mod u lation sch e m e for the f ourth - gene ration  (4 G) wi rele ss mobile commu nicatio n s.    Cha nnel  esti mation is an  importa nt issue for  OFDM  system. Sin c e the commu nicatio n   data di strib u tes i n  fre que n c y dom ain  an d time d o mai n , the  cha n n e l e s timation  is  carrie d out  in   freque ncy do main  a nd  tim e   dom ain as well.  Th tim e -do m ain - ba sed cha nnel e s timation obt ains  CIR by pro c e ssi ng the  time-domai n data, t hen tran sform s  it to cha nnel freq ue ncy   response(CF R ) utilizing  D FT. Channel  estimation  in frequency domain  for OFDM system i s   often ca rri ed  out by usi ng  pilots, which  are  som e   kno w seq uen ce s. As  sho w n i n  Figu re 1, th ere  are  two  cl assical  pilot p a ttern s,  whi c a r e th e bl ock-t y pe patte rn  b y  inse rting  pil o t tone s into   all  of the su bcarriers of O F DM sy mbol s a nd the  com b -type pattern  by inse rting  pilot tone s i n to  each OF DM  symbol s. The  forme r  on e i s  susce p ti ble  to fast fadin g  ch ann el, the later  one  i s   robu st to freq uen cy sele cti v e fading env ironm ent.  The LS -ba s e d  algo rithm,  as the  sim p l e st  chan nel  estimation  m e thod in  freq uen cy, is  su sceptible t o  Ga ussia n   noise d r ama t ically [4-5].  While  the m i nimum m e a n -squa re  error  (MMSE) e s ti mator  sho w good p e rfo r m ance [6], it  require kno w l edge of t he chann el  statist i cs  and the  signa l-to-n oise rati o (SNR), whi c h inevit ably i n crea se s co mputational  complexity. Some   studie s  tu rne d  to L MMS E [7] and   SVD [8] de comp ositio to re duce th e computatio nal   compl e xity, Zhou  W a nd L a m WH  red u c com p lexity by usi ng the  fast Fo urie r t r an sform  (F F T operation [9],  howeve r  th e com putatio nal co mple xit y  remain s hig h . As [10] sh owe d , the DF T- based e s tima tor improves  CIR availa bly from the LS  estimato r by limiting the nu mber of  cha n nel   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  621 7 –  6223   6218 taps in time  domain. Th e perfo rma n c e is im proved by de cidi ng sig n ifica n t  chann el ta ps  adaptively wit hout info rmat ion on th ch annel  statis ti cs i n  [11]. Neverthele s s,  all the meth o d above only d eal with noi se   outside of  L  taps,  noise insid e  of  L  taps is ign o re d.          Figure 1. Pilot Sub-ca rri er  Arran gem ent: Block-type (a ) and Comb -type (b)      In this pape r, we propo se a  novel QR-ba s ed [ 12] algo rithm to reduce the noise in side of   L   taps.  In order  to avoid high com put ational co m p lexity, we ch oose the  LS estimato r, the n   redu ce th e n o ise  outsi de  of  L  taps  by DFT e s timat o r, finally up date CI R by  pro c e ssi ng d a ta  matrix in tim e  do main  by QR de co mp osition.  The   results of  co mputer si mul a tions sho w   the  prop osed alg o rithm a c hiev es lo wer BER and better  co mmuni cation  perfo rman ce.        2. Sy stem Model        Figure 2. Baseban d Model  of a Typical  OFDM Syste m         Figure 2  sho w s a  typical b l ock  dia g ra m of  OF DM  system with pilot  sign al a ssi st ed. The  binary info rm ation data a r e gro upe d an d mapp ed in t o  multi-am plitude-multi-p h a s signal s. After  comb -type  pi lot insertion,  the mo dula t ed data   X(k)  a r se nt to an  IDFT   block  and  a r multiplexed into  x(n ) .      )} ( { ) ( k X IDFT n x   , 1 0 , ) 2 exp( ) ( 1 1 0 N n N nk j k X N N k                                   (1)           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     QR-ba s ed  Ch annel Estim a tion for Orth og onal Frequ en cy  Divi sio n  Multiplexi ng… (Peilong Ji ang 6219 Assu ming th e numb e r of  sub c a rri ers is  N . In orde r to avoid ISI and co nsequ e n t inter- carrie r inte rfe r en ce (ICI), a  CP is  appe nd ed to  the O F DM  symbol.  Assu ming th e  length of  CP  Ng   is gre a ter tha n  maximum time delay, then the ISI is removed.    1 , , 1 , 0 ), ( 1 , , 1 , ), ( ) ( N n n x N N n n N x n x g g g g                                                    (2)    After passin g  throug h a m u ltipath chan nel , one  re ce ived discrete-time domai OFDM   sign al  y g (n )  is represented  by:    ) ( ) ( ) ( ) ( n w n h n x n y g g                                                                      (3)    W h er  d e notes cy clic  convolutio n   op eration,   w(n )  is Additive White Gaussia n  Noise   (AWG N) and  h(n )  is CI R. It can be  rep r e s ente d  by:    1 0 ) ( ) 2 exp( ) ( i i D i r N n T f j h n h i 1 0 N n                                     (4)                                                Whe r τ  is th e total numb e r of tra n smit paths,  hi  i s    the co mplex i m pulse respo n se  of  the  i th path, ƒ Di  is the ith  path Doppler frequency  shift,   λ  is the  delay  sp rea d  index, and    r i   is  the   i th path delay time normalize d  by sa mpling time . Removin g  the CP in the re ceiving  side:     1 0 ), ( ) ( N n N n y n y g g                                                                    (5)    Then  y( n)  is  sent to DFT bl ock for the fol l owin g ope rat i on:    )} ( { ) ( n y DFT k Y 1 0 , ) 2 exp( ) ( 1 1 0 N n N nk j n y N N k                              (6)    Assuming there i s   no ISI, I is the ICI  caus ed by  Doppler frequency  shift, the system   freque ncy - do main mod e l is rep r e s e n ted  by:    1 0 ), ( ) ( ) ( ) ( ) ( N k k W k I k H k X k Y                                                (7)    Whe r e:     ) 2 exp( ) ) sin( 2 exp( ) ( 1 0 k N r j T f T f T f j h k H i i D D D i i i i                                                  (8)  ) 2 exp( ) ( 1 ) ( 1 0 1 , 0 K N r j S K X h N k I i i N k K K i      )] ( 2 exp[ 1 )] ( 2 exp[ 1 K k T f N j K k T f j S i i D D                                                                                  (9)    The pilot si g nal  Y(p)  is e x tracted from  receiving si g nals, an d the  CFR  ) ( ~ p H for pilot  sub - chan nel s by LS estimator is:     ) ( ) ( ) ( ~ p X p Y p H                                                                                         (10)  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  621 7 –  6223   6220 W h er p  i s  th e ind e x of  pil o t su b-ch ann els. T he  CF R for  data  su b-cha nnel s i s   o b tained   by interpolati on.      3. QR-b ase d Chan nel Esti mation   Figure 3 gives a block dia g ra m of DF T-based e s tima tor. Since the  estimated CI R from   LS has mo st of its power  con c e n trate d  on the first  L  samples,  the DFT-ba sed e s timati on   redu ce s the n o ise p o wer th at exists outsi de of the CIR part.  The CF ) ( ~ k H LS obtained fro m  L S -ba s ed e s ti mator is  sent  to IDFT:    T N LS LS h h h n w n h k H IDFT n h ] , , , , [ )} ( ~ ) ( ) ( ~ { ) ( ~ 1 1 0                                          (11)      A ssu ming  L  i s  less than  Ng , the CIR in tradition al app roa c h is:     L n k H IDFT n h LS 0 )}, ( ~ { ) (                                                                   (12)          Figure 3. Block  Diag ram o f  the DFT-b a sed Ch ann el Estimation       By using Equ a tion (11 )  an d Equation (1 2), CIR  can b e  divided into  two part s   otherwise n w L n n w n h n h LS ), ( ~ 0 ), ( ~ ) ( ) ( ~                                                                         (13)    By ignori ng t he n o ise o u tside of   L  ta ps,  the  DFT - ba sed e s timato diminish the   effect of   noise:    otherwise L n n w n h n h DFT , 0 0 ), ( ~ ) ( ) ( ~                                                                       (14)    Then  ) ( ~ n h DFT is tran sforme d to freq uen cy domai n:    )} ( ~ { ) ( ~ n h DFT k H DFT DFT                                                                                 (15)    As sh own in  Equation  (12 ) , noise in sid e  of  L  taps  still exists in  DF T-ba se d met hod. We  prop ose a no vel time-dom ain algo rithm  base d  on Q R  de comp osi t ion to further red u ce noise.  The e s timate d tran smitter  data  e X ~ ca n be recove red by  simply divi din g  the re ceive d  sign al by  the cha nnel resp on se:   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     QR-ba s ed  Ch annel Estim a tion for Orth og onal Frequ en cy  Divi sio n  Multiplexi ng… (Peilong Ji ang 6221 1 0 , ) ( ~ ) ( ~ N k k H k Y X DFT e                                                                                      (16)    From Equ a tio n  (3), the tim e -do m ain receiving  sign als  y( n)   without   CP is denot ed as:     w h A y                                                                                                     (17)    x ~ trans formed from  e X ~  by DFT is se nt back chann el estim a tion blo ck to  form A:    1 2 1 1 0 1 1 0 ] [ L N N N L N L N N L N x x x x x x x x x x A                                                                  (18)    The sol u tion  of Equation (17) is:     2 2 min arg ~ y h A h                                                                                      (19)    It is  as s u med that  A=Q O R whe r Q i s  a  orthog onal  m a trix, R i s  a n   uppe r tria ngu lar  matrix.    O R A Q T                                                                                                     (20)    y(n )  is  pr oc ess e d  b y  Q T   O y y Q n T                                                                                                   (21)    Con s id erin g Equation (18), (19), (2 0), (2 1):     n new y h R ~                                                                                                    (22)    No w, we g e t new  CIR  new h ~ , then sent it ba ck to Equation  (12)-Equatio (15 )  to dimini sh   the noise  wh ich exits insi de of  L  taps again. We give the block diag ram of  the QR-ba s ed   cha nnel e s ti mation in Fig u re 4.           Figure 4. Block  Diag ram o f  the QR-b ased Ch ann el Estimation   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                               ISSN: 23 02-4 046                     TELKOM NI KA  Vol. 12, No. 8, August 2014:  621 7 –  6223   6222 4. Simulation Resul t s   In this se ction ,  we investiga t e the BER perform an ce o f  the propo se d cha nnel e s t i matio n   algorith m  on  multipath Rayleigh fadin g  a nd Doppl er   sprea d  chan ne l. The pa ram e ters of chan nel   is sh own in Table 1.       Table 1. Para meters of Ra yleigh Ch ann el  Ra y l eigh Cha nne Path Numbe r   Average Po w e r( dB)  Dela y ( µs)   1 0  2 -1.0857   3 -2.1715   4 -3.2572   5 -4.3429       The modul ation & demodulation method of p ilot symbols and data symbol s is QDPSK.  The ba sic  system param eters fo r the si mulation s are  summa rized  in Table 2.       Table 2: Simulation Enviro nment   Parameter Value  Carrier f r eque ncy  2(GHz)   FFT size  1024   Length of CP   Pilot subcarrier spacing  18  Modulation orde r   QDPSK       Here  we  assume that   the   gu ard   inte rvals a r e l ong er tha n  the  m a ximum d e la y spread   of the cha n n e l. The prop ose d  algo rith m,  LS-ba s ed  method an d DFT - ba se d  algorithm  a r simulate d an d comp ared i n  Figure 5.            Figure 5. BER Perfo r man c e in Differen t  Chann el       The differe nt Dop p ler F r eq uen cy Shift are u s ed in the  simulation. F i gure  5(a )  sh ows the   perfo rman ce  whe n  the m a ximum Dop p ler frequ en cy is 132 Hz, the DFT - ba sed e s timator is  0.9dB bette r than LS -lin ear  estimato r and  abo ut   2dB from  th e propo se method. Fi g.5(b )   depi cts the S E R sim u latio n s for th e m a ximum Dop p ler frequ en cy is 264 Hz. In the Figu re,  the   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
TELKOM NIKA   ISSN:  2302-4 046     QR-ba s ed  Ch annel Estim a tion for Orth og onal Frequ en cy  Divi sio n  Multiplexi ng… (Peilong Ji ang 6223 perfo rman ce  of pro posed  a ppro a ch is 2. 5dB bette r th an DFT-ba se d estim a tor  which i s   simila r to   the LS-lin ear estimato r. A comp re hen si ve analysi s  o f  Figure  5 sh ows that whil e not in Fig u r 5(a ) , the BE still exists in Fig u re  5 ( b)  when S N R>1 0dB, th at mean a  bigge Dop p ler  Freq uen cy S h ift led to po ore r  pe rforma nce. Ab ove a ll, the QR-ba s ed  algo rithm  ren o vating  CIR  from  DFT  e s timator obt ains lo wer  BER an d i m prove s   OF DM  com m u n icatio syst em  perfo rman ce.       5. Conclusio n   To overcome  the short c o m ing that DF T estimator i gnores n o ise  outside of  taps, we  pre s ent and a nalyze a  n o vel  QR-b ased algorith m   to u pdate  CIR f r o m  DFT  e s timator a nd  red u c e   noise in side  of  L  taps. Th e simul a tion  sho w s that th e BER  pe rformance is  2-2 . 5dB better t han   conve n tional  DFT - ba sed  method   and  LS-line a r alg o rithm,  h e n c e,  the OFDM  commu nication  system i s  imp r oved.       Ackn o w l e dg ements   This work  was  su ppo rted  by Natural  Scien c Fou ndation  of  Hunan  proje c t Rin g - resonato r -sp e ctro scopi c-b a se d dete c tion mechani sm and meth ods of ga pollution, pro j ect  numbe r 14 JJ2013 a nd Na tural Scie nce  Foundatio n of Xinjiang p r oje c t Dete ction theory an method s of gas poll u tion, proje c t num b e r 201 321 1A 035.       Referen ces   [1]    Cimin i Jr  LJ. A nal ysis  a nd s i mulati on  of a  d i gita l  mo bil e  ch ann el  usin orthog on al fre que nc y div i sio n   multipl e xi ng.  IEEE Trans. Comm un . 198 5; 3 3 (7): 665- 67 5.  [2]    Bing ham JA C. Multicarr i er m odu latio n  for  d a ta transmiss i on: An  id ea  w hose tim e  h a s  come.  IEEE   Co mmun. Ma g .   1990; 28( 5): 5-14.  [3]    Stamoul is A, D i gg avi S N , Al- D ha hir N.  I n ter c arrier  interfer ence in MIMO OFDM.  IEEE Trans. Signal  Process.  200 2;  50(10): 24 51- 246 4   [4]    Van  de B eek J  J, Edfors O, Sand ell  M, Boj e sson PO . On c han nel  esti mati on i n  OF DM sy stems . Proc.   IEEE 45th VT C .  Chicag o. 199 5; 2: 815-8 19.   [5]    Yang  L, Ren  G, Qiu Z .   Novel n o ise r educt i on  alg o rith m f o r LS ch ann el  estimatio n  in  OFDM system  w i th frequency  selectiv e chan nels.  Co nf. 201 0 IEEE Inter. S i ng apor e. 201 0 :  478-48 2.  [6]    Li YLJ C , Cimi n i Jr LJ, So lle nber ger N R . R obust ch an nel  estimatio n  for  OF DM s y ste m w i t h  ra pi d   dispersive fading channels.  IEEE Trans. Comm un.  199 8; 4 6 (7): 902- 91 5.  [7]    Hun g  KC, Li DW . Pilot-Bas ed LMMSE C han nel Estim a tion for OF DM  S y stems  w i t h   Po w e r-D el a y   Profile Ap pro x i m ation.  IEEE Trans. Veh. Technol.  201 0; 59( 1): 150-1 59.   [8]    Edfors O, Sandell M, van  de Beek JJ, W ilson SK, B o je sson P O. OFDM cha n n e l e s timation  b y   sing ular va lu e decom positi on.   IEEE Trans. C o mmun.  19 98;  46(7): 93 1-9 3 9 .   [9]    Z hou W ,  Lam W H . A  F a st L MMSE Chan n e l Estimatio n  Method for OF DM S y stems.  Eurasip Wirel.  Co mm.  200 9; 200 9(18): 1- 13 [10]    Edfors O, San dell  M, van  de  Beek JJ, W i l s on SK, Bo jes s on PO. Ana l ysis of DF T - based ch an ne l   estimators for OFDM.  Wirel. Pers. Commun.  2000; 12( 1): 55-70.   [11]    Kang Y, Kim  K, Park H. Efficient  DF T - bas ed ch an nel  es timation for O F DM s y stems  on mu ltipath   chan nels . IET Comm un.  2 0 0 7 ; 1(2): 197-2 0 2 [12]    Bobro w  JE, M u rra y  W .  An a l gorit hm for RLS id e n tificati o n  param eters that var y   quick l y   w i th time IEEE Trans. A u tom .  Control.   199 3; 38(2): 35 1-35 4.              Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.