時(shí)變信道中MIMO OFDM系統(tǒng)的信道估計(jì)與符號(hào)檢測(cè)技術(shù).pdf

1、在MIMO OFDM系統(tǒng)中,一般假定信道在一個(gè)OFDM符號(hào)時(shí)間之內(nèi)保持不變.前人在MIMO OFDM系統(tǒng)包括SISO OFDM系統(tǒng)的信道估計(jì)和符號(hào)檢測(cè)技術(shù)方面所做的工作,多半是考慮這種準(zhǔn)靜態(tài)信道或者緩慢時(shí)變信道.由于多普勒擴(kuò)展(Doppler spread) 和殘余頻偏的影響,信道在一個(gè)OFDM符號(hào)時(shí)間之內(nèi)可能會(huì)發(fā)生變化,這樣就會(huì)導(dǎo)致子載波間干擾(ICI),而且在MIMO OFDM系統(tǒng)中,載波間的干擾與多數(shù)據(jù)流干擾(MSI)會(huì)同時(shí)出現(xiàn),

2、并且混合在一起,使得信道估計(jì)與符號(hào)檢測(cè)變得更困難. 本文針對(duì)時(shí)變信道中MIMO OFDM系統(tǒng)的信道估計(jì)與符號(hào)檢測(cè)問(wèn)題,一方面深入分析了時(shí)變信道中MIMO OFDM系統(tǒng)的信號(hào)特征,另一方面研究了一些最新的統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理技術(shù),在此基礎(chǔ)上提出了新的時(shí)變信道估計(jì)和ICI消除的方法,在獲得性能增益的同時(shí),降低導(dǎo)頻開(kāi)銷和運(yùn)算復(fù)雜度.具體地說(shuō),本文的研究工作可以概括如下: 首先,論文推導(dǎo)了MIMO OFDM系統(tǒng)在快速時(shí)變信道中的信號(hào)模型

3、,這個(gè)信號(hào)模型也適用于SISO OFDM系統(tǒng),后者可以看成是前者的特殊情形.論文給出了兩種關(guān)系式:一種是發(fā)送信號(hào)和接收信號(hào)的關(guān)系式,用于符號(hào)檢測(cè),一種是信道參數(shù)與接收信號(hào)的關(guān)系式,用于時(shí)變信道估計(jì).論文除了討論MIMO OFDM系統(tǒng)的輸入輸出黑箱模型,還討論了系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型. 接著,論文對(duì)目前統(tǒng)計(jì)信號(hào)處理中的一些新技術(shù)進(jìn)行了研究,主要以因子圖(Factor Graph)在信號(hào)處理中的應(yīng)用為主線,討論了Factor Graph

4、中Sum-Product算法推導(dǎo)的兩類簡(jiǎn)化方法,一種是變換方法(Variational Method),EM算法和MM算法都可以歸類到這種方法當(dāng)中;另一種是蒙特卡羅(Monte Carlo)的方法,馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC)及序列蒙特卡羅(SMC)都屬于這種方法.論文給出了MM算法的構(gòu)造方法和收斂特性,另外推導(dǎo)了Factor Graph與MCMC及SMC的關(guān)系. 在這之后,論文開(kāi)始研究快速時(shí)變信道中MIMO OFDM系統(tǒng)的信

5、道估計(jì)問(wèn)題.論文在時(shí)變信道估計(jì)的時(shí)域方法的基礎(chǔ)上,通過(guò)分析信道估計(jì)的MSE重新推導(dǎo)了時(shí)變信道估計(jì)中導(dǎo)頻放置的方法.在時(shí)變信道中,由于ICI的影響,導(dǎo)頻放置的方法是:導(dǎo)頻在FFT格子上要均勻分布,而且導(dǎo)頻和導(dǎo)頻之間的距離越近越好,這樣使得導(dǎo)頻聚集成多個(gè)組,每個(gè)組在FFT格子上均勻分布.時(shí)變信道估計(jì)當(dāng)中需要估計(jì)的參數(shù)多,所以需要大量的導(dǎo)頻,為了降低導(dǎo)頻開(kāi)銷,論文提出了兩種方法,一種是判決反饋方法,這種方法在SISO OFDM系統(tǒng)中比較有效,

6、一種是混合導(dǎo)頻(mixed-pilot)方法,這種方法可以用于MIMO OFDM系統(tǒng).論文還給出了基于MM算法的時(shí)變信道估計(jì)方法,可以降低時(shí)變信道估計(jì)的運(yùn)算復(fù)雜度.除了討論時(shí)域的時(shí)變信道估計(jì)方法,論文還提出了頻域的時(shí)變信道估計(jì)方法.頻域的時(shí)變信道估計(jì)方法充分利用了頻域信道矩陣的幾個(gè)重要性質(zhì),可以直接在頻域估計(jì)時(shí)變信道參數(shù),這樣能夠降低運(yùn)算復(fù)雜度. 論文把時(shí)變信道中MIMO OFDM系統(tǒng)的ICI消除和符號(hào)檢測(cè)一起考慮,采用MMSE

7、均衡和信道譯碼聯(lián)合迭代的方法,可同時(shí)消除ICI和MSI,檢測(cè)發(fā)送的數(shù)據(jù)符號(hào).由于OFDM系統(tǒng)中每個(gè)子載波受鄰近子載波的干擾最大,根據(jù)這個(gè)特點(diǎn)論文提出了一種簡(jiǎn)化的迭代ICI消除方法,所有的子載波分成多個(gè)組,每個(gè)組上分別應(yīng)用迭代ICI消除,子載波分組的方式隨著迭代的次數(shù)進(jìn)行變化,即信道矩陣劃分窗口沿著信道矩陣的對(duì)角滑動(dòng),這樣能夠更好地消除ICI.為了進(jìn)一步降低MMSE均衡的復(fù)雜度,論文提出了兩種MMSE均衡的改進(jìn)方法,一種是Sequenti

8、alMMSE均衡,這種方法是一種自然的軟入軟出算法,算法本身是一個(gè)迭代運(yùn)算,所以能夠降低復(fù)雜度;另一種是改進(jìn)迭代求逆MMSE均衡,這種算法完全避免了除法運(yùn)算,從而可以降低復(fù)雜度和提高數(shù)值穩(wěn)定性,便于硬件實(shí)現(xiàn). 最后,論文研究了MIMO OFDM系統(tǒng)中基于SMC的盲檢測(cè)算法,基于SMC的盲檢測(cè)算法收斂速度快,可應(yīng)用于信道變化較快的情形.論文對(duì)傳統(tǒng)的SMC盲檢測(cè)算法進(jìn)行了改進(jìn),用虛擬導(dǎo)頻的采樣代替信道的直接采樣,這樣可以減少采樣點(diǎn)數(shù)