時變信道分布式MIMO系統(tǒng)多信道參數(shù)估計和補償技術(shù).pdf

1、作為長期演進計劃(Long Term Revolution,LTE)中的核心技術(shù)之一,多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)可以有效的提供分集增益和功率增益。隨著對MIMO技術(shù)研究的深入,分布式MIMO系統(tǒng)以其高容量、廣覆蓋、低功耗、和易擴展的優(yōu)勢受到了廣泛的關(guān)注和研究,成為未來移動通信的關(guān)鍵技術(shù)之一。
　　在分布式MIMO系統(tǒng)中,由于收發(fā)天線可能分布在不同的地理位置,從而導(dǎo)致各收發(fā)

2、天線對之間的頻偏可能各不相同。高速鐵路的飛速發(fā)展迫切需要適用于時變條件下的移動通信技術(shù),因此研究分布式MIMO系統(tǒng)的多頻偏估計問題并將這一問題擴展到時變條件下進行研究具有較為重要的意義。
　　單輸入單輸出(Single Input Single Output,SISO)系統(tǒng)和集中式MIMO系統(tǒng)在接收端可以簡單有效的補償頻偏,而分布式MIMO系統(tǒng)中發(fā)端天線存在多個不同頻偏使得接收端難以對頻偏進行最優(yōu)補償,因此有必要研究基于預(yù)編碼技術(shù)

3、的多頻偏預(yù)糾正方法。
　　本文第二章研究了準靜態(tài)條件下分布式MIMO系統(tǒng)的多參數(shù)估計算法。首先,理論推導(dǎo)了分布式MIMO系統(tǒng)中多頻偏估計的最大似然估計模型及估計的克拉美-羅限。然后,推導(dǎo)了基于訓(xùn)練序列相關(guān)的多頻偏估計算法,針對此算法存在均方誤差(Mean Square Error,MSE)平臺的缺點,分析并推導(dǎo)了基于期望最大化(Expectation Maximization,EM)類的迭代多參數(shù)最大似然估計算法。最后,通過仿真分

4、析了基于訓(xùn)練序列相關(guān)的估計算法和EM類算法的性能,并進一步對比了EM類算法中期望最大化(Expectation Conditional Maximization,ECM)算法和空間交替期望最大化(space-Alternating Generalized Expectation-maximization,SAGE)算法的性能。理論分析和仿真結(jié)果證明,基于EM類迭代的最大似然類算法在較高信噪比時可以較好地克服多天線間干擾,從而較好的克服了

5、MSE平臺問題,取得較好的多參數(shù)估計性能;相對于ECM算法,SAGE算法可以較快的達到收斂。
　　本文第三章研究了時變條件下分布式MIMO系統(tǒng)的多參數(shù)估計算法。首先,研究了時變條件下分布式MIMO系統(tǒng)中多頻偏估計的最大似然估計模型。其次,將ECM迭代算法推廣到時變條件下的多頻偏估計中,并完成理論推導(dǎo)。然后,針對ECM算法收斂速度慢的缺點,推導(dǎo)出時變信道條件下SAGE算法,該算法將噪聲與隱藏數(shù)據(jù)空間關(guān)聯(lián)以減少數(shù)據(jù)空間的費歇爾信息從而

6、提高收斂速度,完成理論推導(dǎo)。理論分析和仿真結(jié)果證明,本章所提算法可以較好的克服信道的時變性,取得較好的多參數(shù)估計性能。
　　本文第四章研究了時變條件下分布式MIMO系統(tǒng)的多頻偏和天線增益的聯(lián)合預(yù)校準技術(shù)。首先,研究了基于預(yù)編碼的多頻偏糾正技術(shù)。其次,在研究單天線校準技術(shù)的基礎(chǔ)上研究了時變條件下的多天線校準模型及校準過程。然后,針對單獨進行多頻偏預(yù)糾正或天線校準都需要反饋信息的問題,把多頻偏看做等效信道的一部分,使其與信道信息統(tǒng)一成

7、為等效信道,并對此等效信道進行天線校準,從而可以在不增加反饋量的條件下同時實現(xiàn)多頻偏預(yù)糾正和天線校準。理論推導(dǎo)和仿真結(jié)果證明,多頻偏和天線增益的聯(lián)合預(yù)校準技術(shù)可以在不增加反饋量的條件下同時實現(xiàn)多頻偏預(yù)糾正和天線校準,取得較好的系統(tǒng)性能。
　　綜上,時變信道中多參數(shù)估計和補償技術(shù)是分布式MIMO系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一,本文對分布式MIMO系統(tǒng)的多參數(shù)估計作了較深入的研究,并研究了聯(lián)合多頻偏和天線增益預(yù)校準的技術(shù),具有一定的理論研究和實際