基于導頻的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計技術的研究.pdf

1、在MIMO-OFDM系統(tǒng)中,信道估計技術決定了系統(tǒng)的編解碼和均衡能否準確的進行,它是系統(tǒng)獲取信道狀態(tài)信息所必須的,因此信道估計技術對系統(tǒng)性能的影響是至關重要的。本文對MMO-OFDM系統(tǒng)的信道估計問題進行了探討,并重點研究了MIMO-OFDM系統(tǒng)中的基于導頻的信道估計方法。首先對無線信道的衰落特性進行了描述,接著對MIMO系統(tǒng)在不同天線數目和不同分集方式下的系統(tǒng)容量進行了分析,并且研究了MIMO系統(tǒng)中常用的三種空時編碼,對其進行了技術分

2、析和性能的對比。接下來對OFDM系統(tǒng)的原理、模型及其關鍵技術進行了分析。通過對MIMO和OFDM系統(tǒng)的分別研究,最后建立起基于空時編碼的MIMO-OFDM系統(tǒng)模型。然后,本文從平坦衰落信道下的導頻信道估計算法的研究出發(fā),對時變信道下的導頻估計算法進行研究和探討。在平坦衰落信道下,對常見的一些算法,如LS,MMSE,LMMSE算法進行了分析,引入了LS算法的一種加窗算法和一種新的基于LMMSE算法的遞推估計算法。然后根據以上的研究結果,建

3、立起基于MIMO-OFDM系統(tǒng)快速時變信道的信道模型。針對當前應用廣泛且性能較優(yōu)的維納濾波法所存在的不足,引入了卡爾曼濾波方法?？紤]到無線信道偶有非線性特征,本文利用擴展卡爾曼濾波(extended Kalman filter,EKF)算法能將非線性系統(tǒng)線性化的特點,將其應用到MIMO-OFDM系統(tǒng)的信道估計中。并針對擴展Kalman濾波器在系統(tǒng)達到平穩(wěn)狀態(tài)時,將喪失對突變狀態(tài)的跟蹤能力這一大缺陷,設計了一種閉環(huán)式,具有強跟蹤能力的擴展

4、Kalman濾波器,以求達到提高估計精度的目的。為了達到強跟蹤濾波器的性能,本文采用時變的漸消因子對過去的數據漸消,通過實時調整狀態(tài)預報誤差的協(xié)方差陣及相應增益矩陣,減弱老數據對當前濾波器輸出值的影響。最后,本文根據未來移動通信系統(tǒng)對實時性要求的不斷提高,將自適應濾波算法引入到了MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計中,并分別對最小均方(LMS)和遞歸最小二乘(RLS)自適應濾波算法在MIMO-OFDM系統(tǒng)的應用進行了研究分析,為今后自適應算法