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文檔簡介
1、多輸入多輸出(Multipie-Input Multipie-Output,MIMO)技術(shù)和正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技術(shù)是實現(xiàn)充分利用空間資源、提高頻譜利用率和對抗頻率選擇性衰落的一種有效途徑,是實現(xiàn)未來寬帶無線通信系統(tǒng)的高效傳輸技術(shù)。本文圍繞MIMO-OFDM系統(tǒng)信道相關(guān)問題進行研究,其中包括信道模型、信道估計算法、以信道估計為基礎(chǔ)的資源分配算法等,
2、研究的主要內(nèi)容和創(chuàng)新工作如下:
首先,對MIMO信道模型的空間相關(guān)性進行分析,推導(dǎo)了一種微小區(qū)背景下無線信道問相關(guān)系數(shù)的閉合表達式。在微小區(qū)橢圓模型條件下,收發(fā)兩端均具有大量散射和角度擴展,且散射體不同于通常的平均分布情況,而采用更具一般性的Von Mises分布函數(shù),利用幾何關(guān)系特性,建立信道相關(guān)性的數(shù)學(xué)模型,以便分析不同天線結(jié)構(gòu)、信道衰落參數(shù)對系統(tǒng)相關(guān)性能的影響,使?jié)M足信道處理算法的設(shè)計與系統(tǒng)性能。在微小區(qū)設(shè)計適當(dāng)?shù)氖?/p>
3、發(fā)端天線陣陣元間距,取得一個較小的相關(guān)系數(shù),從而得到較大的信道容量,該結(jié)論能夠更好地為系統(tǒng)方案及算法的驗證服務(wù)。
其次,全面分析了信道估計方法,針對OFDM系統(tǒng)半盲信道估計方法受到噪聲限制的問題,提出了基于小波去噪的信道估計算法。由于小波變換具有時頻特性和變焦特性,能夠得到信號頻譜的細(xì)節(jié),很好地濾除信號中的噪聲,從而進一步改善信道估計的性能,減小噪聲干擾對信道估計準(zhǔn)確性的影響。研究了MIMO-OFDM系統(tǒng)自適應(yīng)信道估計算法
4、,首先利用最小二乘(LeastSquares,LS)算法估計信道,接著利用最小均方(Least Mean Square,LMS)和遞歸最小二乘(Recursive Least Square,RLS)自適應(yīng)迭代算法來進行信道跟蹤與估計,得到信道系數(shù)矩陣。自適應(yīng)迭代信道估計算法不需要任何信道統(tǒng)計信息,與LS信道估計方法相比,均方誤差與誤碼率均有較大改善,LMS信道估計方法具有計算復(fù)雜度小,而RLS信道估計方法收斂快,系統(tǒng)性能優(yōu)于LMS算法。
5、
再次,針對最小化多用戶OFDM系統(tǒng)的發(fā)射功率,提出一種新的資源優(yōu)化分配方案。將多用戶OFDM系統(tǒng)的子載波和比特分配問題轉(zhuǎn)化為一個有約束條件非線性規(guī)劃問題,考慮到文化算法對非線性優(yōu)化問題具有較強的最優(yōu)解搜索能力。利用文化算法搜索最優(yōu)的子載波和比特分配,在傳統(tǒng)的進化算法基礎(chǔ)上引入了信仰空間,用于指導(dǎo)搜索方向。利用文化算法的資源分配方案搜索效率更高,具有較好的性能。
最后針對中繼輔助的正交頻分多址(Orthogo
6、nal Frequency DivisionMultiple Access,OFDMA)系統(tǒng),提出了在放大轉(zhuǎn)發(fā)(Amplify,and Forward,AF)和譯碼轉(zhuǎn)發(fā)(Decode and Forward,DF)兩種轉(zhuǎn)發(fā)方式下雙向傳輸策略,并與直接傳輸模式和單向中繼轉(zhuǎn)發(fā)模式進行比較。利用一種凸優(yōu)化結(jié)構(gòu),聯(lián)合最優(yōu)化用戶子載波結(jié)構(gòu)和發(fā)射功率以及速率分配,使用二重拉格朗同分解方法,將聯(lián)合資源分配問題轉(zhuǎn)化為多個并行子問題來求解。針對每個用戶不
7、同傳輸模式(直接模式或中繼模式),每個中繼的傳輸模式(單向或者雙向中繼模式),不同中繼傳輸模式(AF或DF)每個子問題的規(guī)則,得到不同情況下的子問題優(yōu)化的有效算法。針對虛擬MIMO(Virtual MIMO,VMIMO)系統(tǒng)的上行傳輸鏈路,以系統(tǒng)吞吐量最大化為目標(biāo),提出一種伙伴用戶選擇算法,給出資源分配的優(yōu)化方案。由于移動終端的物理尺寸限制,通常為單天線用戶。為了實現(xiàn)多天線傳輸,將移動終端看作特殊的中繼節(jié)點,利用多個移動終端相互協(xié)作、共
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