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文檔簡介
1、在現(xiàn)代無線通信系統(tǒng)中,發(fā)送端大都需要接收端對于信道質(zhì)量的測量反饋。而時變信道的反饋延時會嚴(yán)重影響發(fā)送策略的選取,降低系統(tǒng)的總體性能。一種有效的克服信道延時的方法是信道預(yù)測。在多輸入多輸出(multiple input multipleoutput,MIMO)系統(tǒng)中,如果發(fā)送端或者接收端天線之間存在相關(guān)性,那么利用信道間相關(guān)性可以有效的改善信道預(yù)測性能。在多輸入多輸出-正交頻分復(fù)用(multiple input multiple outp
2、ut orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系統(tǒng)中,時、頻、空相關(guān)性對信道預(yù)測有很大的幫助作用。盡管已經(jīng)有文獻(xiàn)對考慮時頻相關(guān)性的多載波單輸入單輸出系統(tǒng)信道預(yù)測算法和考慮空時相關(guān)性的單載波多輸入多輸出系統(tǒng)信道預(yù)測算法進(jìn)行研究,但是沒有文獻(xiàn)對同時考慮空,時,頻相關(guān)性的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道預(yù)測算法進(jìn)行研究。本文針對此主要研究如何有效的利用MIMO-OFDM系統(tǒng)的時、頻、
3、空相關(guān)性提高信道預(yù)測性能并同時保持算法復(fù)雜度較低。本論文主要有以下三部分貢獻(xiàn)。
一、提出了一種頻域MIMO-OFDM信道預(yù)測算法。該方法在頻域上建模,有效利用空域、時域、頻域相關(guān)性并同時保持計(jì)算復(fù)雜度較低。首先,信道相關(guān)性被解耦成時間、頻率、空間三個獨(dú)立部分之積。其次,基于相關(guān)函數(shù)去耦合的性質(zhì),利用三個一維預(yù)測器分三步進(jìn)行預(yù)測,三個預(yù)測器分別僅考慮時間、頻率、空間相關(guān)性。仿真結(jié)果顯示,本文提出的算法可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測性能和算法復(fù)雜度
4、的有效折中。
二、提出了一種時域MIMO-OFDM信道預(yù)測算法。該方法首先提出了一個考慮時間和空間相關(guān)性的MIMO-OFDM時域信道預(yù)測算法的框架。通過FFT/IFFT,多載波MIMO信道預(yù)測問題轉(zhuǎn)化為單載波MIMO的信道預(yù)測問題。其次,基于MIMO-OFDM時域預(yù)測框架,提出了兩種窄帶MIMO預(yù)測方法。這兩種方法都是通過選擇合適數(shù)據(jù)建立AR(auto-regressive)模型,但是選擇數(shù)據(jù)的方式不一樣。第一種預(yù)測方法被稱之
5、為FSS(forward-stepwise subset)方法,通過最小化預(yù)測模型的MSE(mean square error)來選擇模型數(shù)據(jù)。第二種預(yù)測方法被稱為RCFSS(reduced-complexity FSS predictor)方法,以一種啟發(fā)式的方法選擇數(shù)據(jù)建立AR模型,相比FSS方法其計(jì)算復(fù)雜度更低。這兩種方法都可以有效的利用空時相關(guān)性改善預(yù)測性能。
三,為了進(jìn)一步研究預(yù)測算法的應(yīng)用,本論文所提預(yù)測方法結(jié)合預(yù)
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