分布式信號(hào)波達(dá)方向-時(shí)延聯(lián)合估計(jì)算法研究.pdf

1、無線信道空時(shí)參數(shù)聯(lián)合估計(jì)是現(xiàn)代無線通信中的一個(gè)重要研究課題，也是智能天線技術(shù)在第三代移動(dòng)通信系統(tǒng)中應(yīng)用所面臨的主要問題和基本需求。在復(fù)雜的移動(dòng)通信環(huán)境中，信號(hào)因折射、繞射和散射等原因產(chǎn)生多徑傳播現(xiàn)象，由此導(dǎo)致信號(hào)在空間與時(shí)間上擴(kuò)展，造成碼間干擾和同信道干擾。這些干擾越來越成為影響現(xiàn)代移動(dòng)通信質(zhì)量的主要因素。在移動(dòng)通信系統(tǒng)中采用空時(shí)聯(lián)合處理技術(shù)可以抑制多徑傳播、增大系統(tǒng)容量、提高通信質(zhì)量。而信道的空時(shí)參數(shù)聯(lián)合估計(jì)正是空時(shí)聯(lián)合處理中的基本技

2、術(shù)之一，并可為空時(shí)聯(lián)合處理中的其他技術(shù)提供所需求的基本參數(shù)，具有重要的理論意義和實(shí)用價(jià)值。 現(xiàn)代通信環(huán)境中，由建筑物、道路或其他因素導(dǎo)致的局部密集散射使得接收天線與發(fā)射終端之間常常不存在直達(dá)路線，信號(hào)傳播更多地依賴于大量的非直達(dá)路線，因而導(dǎo)致信號(hào)在空間、時(shí)間上都產(chǎn)生一定程度的分布擴(kuò)展，形成空時(shí)分布式多徑信號(hào)(space-time distributed signals)，此種情況下，基于傳統(tǒng)點(diǎn)源直達(dá)波模型的空時(shí)參數(shù)估計(jì)技術(shù)不再適

3、用，甚至可能帶來估計(jì)性能的惡化。本論文針對(duì)上述問題，以通信參數(shù)為主要研究對(duì)象，在深入分析現(xiàn)有模型的基礎(chǔ)上，對(duì)空時(shí)分布式多徑信號(hào)(分布式信號(hào))的波達(dá)方向(DOA)-時(shí)延聯(lián)合參數(shù)估計(jì)問題作了系統(tǒng)性的研究。主要?jiǎng)?chuàng)新之處如下： 1．對(duì)現(xiàn)有的空時(shí)分布式信號(hào)的接收模型和信道模型進(jìn)行了細(xì)致的理論推導(dǎo)，并提出了一種帶有觀測(cè)噪聲的信道模型，詳細(xì)地分析了噪聲對(duì)參數(shù)估計(jì)中某些技術(shù)方法(如信道的傅立葉變換和去卷積計(jì)算)的不利影響。 2．基于噪聲

4、模型的分析，提出了一種新的去卷積和獲得空時(shí)聯(lián)合信號(hào)子空間的方法，該方法可以避免由于對(duì)信道估計(jì)數(shù)據(jù)的傅立葉變換和去卷積計(jì)算而導(dǎo)致的噪聲方差變大，從而空時(shí)聯(lián)合信號(hào)子空間受到噪聲污染的問題。 3．利用分布函數(shù)信息，改進(jìn)了傳統(tǒng)空時(shí)聯(lián)合參數(shù)估計(jì)中的時(shí)-空-時(shí)MUSIC方法(TST-MUSIC)，改寫了空間濾波矩陣和時(shí)延濾波矩陣，解決了點(diǎn)反射源方法估計(jì)分布式信號(hào)時(shí)的失效問題。 4．在搜索譜峰的參數(shù)估計(jì)方法中，提出抽取子空間的概念，通

5、過在聯(lián)合信號(hào)孑空間內(nèi)分別抽取不同的行來構(gòu)造空間搜索矩陣和時(shí)延搜索矩陣，并利用分布的對(duì)稱性信息和搜索矩陣瑞利商的性質(zhì)，將復(fù)雜的多維搜索降為兩個(gè)一維搜索和一個(gè)配對(duì)過程，加快了算法的計(jì)算速度，并給出另外兩種快速搜索方法。 5．具體分析了擴(kuò)展分布對(duì)旋轉(zhuǎn)不變性質(zhì)的影響。給出了保證空、時(shí)流形向量相鄰元素間相位上保持旋轉(zhuǎn)不變性的條件，并以此為依據(jù)確定了陣元數(shù)和去卷積參數(shù)的取值范圍。 6．給出了兩種基于旋轉(zhuǎn)不變性質(zhì)具有閉式解的空時(shí)參數(shù)聯(lián)

6、合估計(jì)方法：抽取ESPRIT方法和時(shí)空矩陣方法。改變了對(duì)分布式信號(hào)空時(shí)參數(shù)估計(jì)中沒有閉式表達(dá)式方法的現(xiàn)狀。 7．在抽取ESPRIT算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)了參數(shù)估計(jì)過程，提出了一種能夠在一定程度上抑制非對(duì)稱分布誤差的參數(shù)估計(jì)方法，使算法降低了對(duì)非對(duì)稱分布誤差的敏感性。 8．在多條路徑具有相同參數(shù)時(shí)(多路同參)，分析了空時(shí)參數(shù)聯(lián)合估計(jì)方法中的參數(shù)兼并現(xiàn)象，證明了抽取ESPRIT方法對(duì)于非同參多徑空、時(shí)參數(shù)估計(jì)的可能性，確定了獨(dú)立多