2 IEEE802．16d下的信道估计算法
    信道估计就是估计从发送天线到接收天线之间的无线信道的频率响应。根据接收的经信道响应产生了幅度和相位畸变并添加了白高斯噪声的接收序列来准确辨识出信道的时域或频域传输特性。OFDM系统中常用的信道估计算法有基于导频符号和插值技术以及基于判决反馈和盲信道估计三种类型。该文分析基于IEEE802．16d系统下的导频符号信道估计。该类算法的原理是利用接收机已知的信息来进行信道估计。导频的插入方式有两类：分别为块状导频(block—type)以及梳妆导频(comb—type)。不难发现在IEEE802．16d中不管是每个数据OFDM符号中的导频还是一帧前的前导码都是按梳妆形式插入导频的。常用的信道估计算法有基于最小方差准则的LS算法以及基于最小均方误差准则的LMMSE算法。
2．1 LS算法
    若假设H为信道的频域响应向量，X和Y分别为发送和接收信号向量的频域表示，n为高斯白噪声，则有Y=XH+n。LS算法就是使式(1)平方误差最小：

从上式可看出LS算法受噪声影响比较大。
2．2 LMMSE算法
    LMMSE 算法就是使式 HLMMSE=argminE[(HLMMSE—H)(HLMMSE—H)H]的均方误差最小。LMMSE算法可以在LS算法的基础上得到：

    
    在式(2)中，RHH=E[HHH]为信道冲激响应的自相关矩阵，可以根据信道的统计特性得到。σ2n为加性高斯噪声的方差。
2．3 插值算法
    在IEEE802．16d下，不管是基于导频符号的还是基于前导码的信道估计，LS和LMMSE算法一样，都存在信道估计的内插问题，即非导频点的信道响应值只有通过导频点的信道响应值内插得到，本文主要应用和比较了简单的线性插值和二维线性插值的性能。
2．3．1 线性插值
    线性插值是插值算法中最简单的一种算法。非导频点上的信道响应值可由下式：

   
得到，其中mL≤k<mL+L；L为相邻两导频之间的间隔距离点；HN(k)代表第K个子载波上的信道传输函数；HN(mL)和HN(mL+L)为两相邻导频点的信道响应值。
2．3．2 二维线性插值
    和线性插值相比较，二维线性插值(Gauss插值)是用二次多项式来拟合信道曲线。二维插值的表达式为：

   
其中：C0=一(α一1)(α+1)；Cl=α(α一1)／2；
α=l／N。二维插值减少了插值误差，可以获得比较好的性能。

3 仿真参数的设置及结果分析
    这里的仿真平台是基于IEEE802．16d系统的下行链路端，OFDM符号参数及系统信道带宽分别如表1所示。