基于粒子濾波器和徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的MIMO-OFDM信道跟蹤.pdf

1、移動通信網(wǎng)的發(fā)展趨勢越來越強調(diào)帶寬利用率和傳輸性能。然而伴隨傳輸速率的提升，帶來的卻是越來越惡劣的無線傳播環(huán)境。移動速度越來越快，導致信道快速衰落，信號的幅度和相位在通信周期內(nèi)劇烈變化。城市環(huán)境中大量散射造成信號的時間彌散，接收信號中充斥著碼間干擾。對這些不利條件地克服，以實現(xiàn)高速、高性能地數(shù)字傳輸成為當前移動無線通信研究的主要任務(wù)。 MIMO和OFDM技術(shù)將是下一代移動通信的關(guān)鍵技術(shù)。兩者的結(jié)合充分利用了空間分集、頻率分集和時

2、間分集來改善系統(tǒng)的容量和抗噪聲性能。然MIMO-OFDM的高效性能依賴于接收端的信道估計的準確性。沒有信道估計的OFDM系統(tǒng)只能采用非相干解調(diào)。在一個MIMO-OFDM系統(tǒng)中，別的模塊可能被其他的功能模塊替換掉，唯獨信道估計是不可或缺的。差別僅在于所采用的信道估計方法而已.本文圍繞MIMO-OFDM系統(tǒng)中的信道估計技術(shù)展開分析研究，并且結(jié)合MATLAB仿真對這些方法的有效性和可行性進行了全面的分析和比較。 較為廣泛的信道參數(shù)估計

3、方法分為基于導頻的信道估計算法和盲信道估計算法。但是，在實際無線環(huán)境中，信道是變化的。常規(guī)信道估計方法中導頻占用過多的頻率資源，而盲估計方法雖然能夠節(jié)省帶寬、提高頻譜利用率，但是計算復(fù)雜度較高，所以在時變信道中，以上方法將不再適用。 本文采用粒予濾波器方法對信道進行跟蹤，從而估計信道的狀態(tài)信息。粒子濾波器算法可實現(xiàn)遞推貝葉斯濾波，適用于任何能用狀態(tài)空間模型及傳統(tǒng)卡爾曼濾波方法表示的非線性系統(tǒng)，跟蹤估計精度可逼近最優(yōu)估計。通過與傳