本文關(guān)鍵詞：MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)算法研究

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【摘要】：隨著無(wú)線移動(dòng)通信的快速發(fā)展,更加快捷、安全、可靠地的多媒體數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)應(yīng)運(yùn)而生,它們有著更大的信道容量和更高效的頻譜利用率。利用不同分集技術(shù)的多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)能夠大幅度改善數(shù)據(jù)的傳輸速度、信道容量和頻譜利用率,而且是在沒(méi)有增加系統(tǒng)帶寬和發(fā)射功率的條件下；利用多載波調(diào)制技術(shù)的正交頻分復(fù)用(OFDM)技術(shù)可有效地對(duì)抗頻率選擇性衰落,原因是幾個(gè)并行的正交子信道組成了其物理信道。然而,由多徑可能產(chǎn)生的子載波間干擾(ICI)和符號(hào)間干擾(ISI),可以插入循環(huán)前綴(CP)來(lái)減少干擾。MIMO技術(shù)同OFDM技術(shù)融合的MIMO-OFDM技術(shù)可以有效的阻止頻率選擇性衰落的同時(shí)還可以改善空間資源和系統(tǒng)容量,因此MIMO-OFDM技術(shù)已成為新一代無(wú)線通信技術(shù)研究熱門技術(shù)之一。接收端的空時(shí)檢測(cè)和相干解調(diào)是MIMO-OFDM系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),然而信道估計(jì)在其中起到了非常重要的作用,準(zhǔn)確的信道估計(jì)可以改善整個(gè)系統(tǒng)的性能。各種信道估計(jì)的算法就在此時(shí)應(yīng)運(yùn)而生。首先,本文分析了OFDM、MIMO技術(shù)的背景、研究現(xiàn)狀；闡述了OFDM、MIMO技術(shù)以及MIMO-OFDM技術(shù)的基本原理和系統(tǒng)模型,介紹了無(wú)線信道的特性：信號(hào)衰落、多徑效應(yīng)、時(shí)變性等。其次,對(duì)比了幾種典型數(shù)據(jù)輔助信道估計(jì)方法：最小二乘(LS)信道估計(jì)算法、線性最小均方差(LMMSE)信道估計(jì)算法和基于奇異值分解的線性最小均方差(SVD-LMMSE)信道估計(jì)算法,并進(jìn)行了性能分析和仿真驗(yàn)證。接著研究了基于子空間的盲信道估計(jì)和基于線性預(yù)編碼的盲信道估計(jì)。最后分析了基于子空間和基于自適應(yīng)濾波器的半盲信道估計(jì)。在基于自適應(yīng)濾波器的信道估計(jì)中重點(diǎn)分析了最小均方(LMS)半盲信道估計(jì)算法以及遞歸最小二乘(RLS)半盲信道估計(jì)算法,通過(guò)系統(tǒng)仿真對(duì)比了兩者的性能。最后研究出一種基于自適應(yīng)濾波器的改進(jìn)算法,通過(guò)系統(tǒng)仿真,此算法提高了系統(tǒng)性能,優(yōu)于LMS算法,且適應(yīng)更加廣泛。
【關(guān)鍵詞】：OFDM MIMO 信道估計(jì) LS MMSE LMS RLS
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 研究背景與意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3 論文研究?jī)?nèi)容及安排13-15
• 第2章 MIMO-OFDM系統(tǒng)概論15-24
• 2.1 OFDM技術(shù)基本原理15-18
• 2.1.1 OFDM技術(shù)概述15
• 2.1.2 OFDM技術(shù)基本原理15-17
• 2.1.3 OFDM系統(tǒng)優(yōu)缺點(diǎn)17-18
• 2.2 MIMO技術(shù)基本原理18-19
• 2.2.1 MIMO系統(tǒng)模型18
• 2.2.2 MIMO系統(tǒng)優(yōu)點(diǎn)18-19
• 2.3 MIMO-OFDM系統(tǒng)模型19-20
• 2.4 無(wú)線信道的特性20-22
• 2.4.1 信號(hào)衰落20-21
• 2.4.2 多徑效應(yīng)21
• 2.4.3 多普勒頻移與相關(guān)時(shí)間21-22
• 2.5 MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)算法概述22-23
• 2.6 本章小結(jié)23-24
• 第3章 數(shù)據(jù)輔助信道估計(jì)算法24-31
• 3.1 導(dǎo)頻設(shè)計(jì)24-26
• 3.2 典型信道估計(jì)算法26-29
• 3.2.1 最小二乘估計(jì)(LS)26-27
• 3.2.2 線性最小均方誤差估計(jì)(LMMSE)27-28
• 3.2.3 基于SVD的信道估計(jì)算法28-29
• 3.3 算法的性能分析與仿真29-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第4章 盲信道估計(jì)算法31-39
• 4.1 基于子空間的盲信道估計(jì)31-33
• 4.2 基于線性預(yù)編碼的盲估計(jì)算法33-34
• 4.3 系統(tǒng)仿真與分析34-38
• 4.3.1 基于子空間的盲估計(jì)算法34-36
• 4.3.2 基于線性預(yù)編碼的盲估計(jì)算法36-38
• 4.4 本章小結(jié)38-39
• 第5章 半盲信道估計(jì)算法39-56
• 5.1 基于子空間的半盲信道估計(jì)算法39-42
• 5.1.1 子空間的定義39-40
• 5.1.2 子空間的半盲信道估計(jì)40-42
• 5.2 基于自適應(yīng)濾波器的半盲信道估計(jì)算法42-46
• 5.2.1 系統(tǒng)模型42
• 5.2.2 算法流程圖42-43
• 5.2.3 最小均方和遞歸最小二乘半盲信道估計(jì)算法43-44
• 5.2.4 系統(tǒng)仿真44-46
• 5.3 基于自適應(yīng)濾波器信道估計(jì)的優(yōu)化算法一46-51
• 5.3.1 系統(tǒng)模型46
• 5.3.2 算法描述46-50
• 5.3.3 優(yōu)化一系統(tǒng)仿真50-51
• 5.4 基于自適應(yīng)濾波器信道估計(jì)的優(yōu)化算法二51-54
• 5.4.1 算法描述51-52
• 5.4.2 優(yōu)化算法二系統(tǒng)仿真52-54
• 5.5 本章小結(jié)54-56
• 總結(jié)與展望56-58
• 論文工作總結(jié)56
• 未來(lái)工作展望56-58
• 致謝58-59
• 參考文獻(xiàn)59-63
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文63

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前3條

1 羅仁澤;胡志恒;伍裕江;王汝言;;特征參數(shù)自適應(yīng)盲估計(jì)方法[J];電子學(xué)報(bào);2009年01期

2 梁永明;羅漢文;黃建國(guó);;MIMO-OFDM系統(tǒng)中一種基于自適應(yīng)濾波的信道估計(jì)方法[J];電子與信息學(xué)報(bào);2007年02期

3 陳國(guó)軍;巴斌;胡捍英;周游;;一種基于自適應(yīng)濾波的信道估計(jì)優(yōu)化方法[J];通信技術(shù);2013年06期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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本文編號(hào)：528507