基于隱含導(dǎo)頻的MIMO-OFDM系統(tǒng)時(shí)變信道估計(jì)研究.pdf

1、正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing—OFDM）是信息高速傳輸?shù)挠行Ъ夹g(shù)，它將所傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流分解為若干個(gè)比特流，降低每個(gè)子數(shù)據(jù)流的傳輸速率，從而有效的增強(qiáng)了抵抗碼間干擾及多徑信道衰落的能力；同時(shí)，OFDM具有頻譜利用率高，實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單等一系列優(yōu)點(diǎn)，因此成為了未來(lái)移動(dòng)通信技術(shù)的主要候選方案之一。信道估計(jì)是OFDM系統(tǒng)的重要環(huán)節(jié)之一，為高傳輸速率、高傳輸質(zhì)量、高服務(wù)性能的第四代無(wú)線通

2、信系統(tǒng)（4G—Forth Generation）提供了必要的性能保障。本文主要針對(duì)基于隱含導(dǎo)頻的OFDM/MIMO系統(tǒng)時(shí)變（Time—varying）信道估計(jì)及信道均衡。 隱含導(dǎo)頻—顧名思義，是將已知的導(dǎo)頻信號(hào)在發(fā)射段疊加在數(shù)據(jù)信息上。通常，導(dǎo)頻符號(hào)的能量遠(yuǎn)小于傳輸?shù)奈粗獢?shù)據(jù)，類似“水印”，隱含在傳輸數(shù)據(jù)之中。相對(duì)于傳統(tǒng)的時(shí)分、頻分（Time—division multiplex—TDM、Frequency—division m

3、ultiplex—FDM）導(dǎo)頻，該方法與盲信道估計(jì)相似，不需要額外的時(shí)隙或頻譜來(lái)傳輸導(dǎo)頻信息，保證了系統(tǒng)的傳輸效率；同時(shí)，具有復(fù)雜度低等優(yōu)點(diǎn)。近年來(lái)，基于隱含導(dǎo)頻的OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)得到了國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。 本論文對(duì)一些經(jīng)典的隱含導(dǎo)頻信道估計(jì)算法進(jìn)行了總結(jié)，然后在此基礎(chǔ)上對(duì)多輸入多輸出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）OFDM進(jìn)行了分析，得到了一些新的結(jié)論。與時(shí)不變信道估計(jì)不同，在時(shí)變（

4、Time—varying）環(huán)境下，由于用戶的移動(dòng)造成的多普勒效應(yīng)，會(huì)引起OFDM系統(tǒng)的子載波間干擾（Intercarrier Interference，ICI），破壞子載波問(wèn)的正交性，導(dǎo)致系統(tǒng)的性能惡化。因此，信道估計(jì)對(duì)于時(shí)變環(huán)境下的OFDM系統(tǒng)來(lái)說(shuō)十分關(guān)鍵。針對(duì)現(xiàn)有基于隱含導(dǎo)頻無(wú)法估計(jì)OFDM/MIMO系統(tǒng)時(shí)變多徑信道，本論文進(jìn)行了深入研究，針對(duì)不同的時(shí)變環(huán)境，提出了基于隱含導(dǎo)頻的時(shí)變OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)算法，分別為：（1）當(dāng)系統(tǒng)相對(duì)

5、多普勒頻移在0.1左右的環(huán)境下，提出了基于分段線形模型的隱含導(dǎo)頻時(shí)變信道估計(jì)算法。該算法首先對(duì)無(wú)線時(shí)變信道進(jìn)行線性建模，通過(guò)估計(jì)分段內(nèi)線性模型的斜率和參考點(diǎn)來(lái)獲得待估計(jì)信道時(shí)域響應(yīng)；其中，利用非獨(dú)立導(dǎo)頻（Data Dependent Superimposed Training-DDST）消除了數(shù)據(jù)對(duì)導(dǎo)頻估計(jì)的干擾，在接收端，通過(guò)迭代補(bǔ)償，提高系統(tǒng)的誤碼率性能。（2）基于正交基擴(kuò)展模型（Basis Expansion Model-BEM）

6、的估計(jì)算法。與前一種算法相似，利用正交基（如Fourier正交基等）對(duì)時(shí)變信道建模，然后通過(guò)估計(jì)模型參數(shù)來(lái)獲得所有待估計(jì)信道響應(yīng)。與現(xiàn)有文獻(xiàn)所涉及的正交基建模不同，該算法提出的時(shí)變信道模型框架不僅描述了單個(gè)OFDM符號(hào)周期內(nèi)信道系數(shù)的變化，同時(shí)涵蓋了多個(gè)OFDM符號(hào)周期間信道系數(shù)的變化趨勢(shì)。利用這一思想，通過(guò)對(duì)每個(gè)OFDM符號(hào)內(nèi)獲得的待估計(jì)參數(shù)進(jìn)行加權(quán)平均，有效的消除了傳輸數(shù)據(jù)對(duì)導(dǎo)頻信號(hào)的干擾，同時(shí)，對(duì)導(dǎo)頻也進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。在此基礎(chǔ)上，

7、還分別推導(dǎo)了上述算法的信道系數(shù)估計(jì)方差的閉式解，為進(jìn)一步的導(dǎo)頻能量?jī)?yōu)化提供了重要參考依據(jù)，根據(jù)分析，隨著統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的增加，信道估計(jì)均方誤差將無(wú)限趨近于一個(gè)下限值，該下限值與導(dǎo)頻發(fā)射功率成反比。為了在不提高導(dǎo)頻功率的前提下進(jìn)一步提高系統(tǒng)估計(jì)性能，我們利用一種聯(lián)合檢測(cè)算法，迭代的提高系統(tǒng)的性能。由于基擴(kuò)展模型與Jakes模型的擬合程度較高，因此該算法不僅可處理時(shí)慢變信道估計(jì)（相對(duì)多普勒頻移小于0.1），還適用于系統(tǒng)相對(duì)多普勒頻移較大的情況。