2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、多輸入多輸出(MIMO:Multiple-Input Multiple-Output)技術(shù)和正交頻分復(fù)用(OFDM:Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技術(shù)相融合的MIMO-OFDM是下一代寬帶無線通信系統(tǒng)的框架技術(shù)。低峰值平均比(PAPR:Peak-to-AveragePower Ratio)、高數(shù)據(jù)傳輸率、高傳輸質(zhì)量和高速移動性對MIMO-OFDM系統(tǒng)的傳輸和信號檢測提出了非常嚴格的

2、要求。針對以上問題,論文重點研究了MIMO-OFDM系統(tǒng)的峰均比降低、信道估計和信號檢測優(yōu)化技術(shù)。
   論文提出了協(xié)同分組SLM算法和協(xié)同隔塊優(yōu)化PTS算法。利用STBC MIMO系統(tǒng)的空間分集特性,改善MIMO-OFDM系統(tǒng)的峰均比性能,和傳統(tǒng)的SLM算法及PTS算法相比,改進算法在改善PAPR性能的同時計算復(fù)雜度大大降低。
   分析了慢衰落信道中基于導(dǎo)頻序列的MIMO-OFDM信道估計模型和估計方法,根據(jù)最小二乘

3、準則,分別推導(dǎo)了頻域和時域的最優(yōu)導(dǎo)頻序列設(shè)計方法。在此基礎(chǔ)上提出了一種改進的頻分-相移聯(lián)合導(dǎo)頻序列設(shè)計方法,解決了傳統(tǒng)時域?qū)ьl序列對發(fā)射天線數(shù)的限制問題,在發(fā)射天線數(shù)較多的情況下能夠同時實現(xiàn)最佳MSE性能和最優(yōu)峰均比特性。
   研究了低復(fù)雜度的MIMO-OFDM信號檢測方法,提出了排序判決反饋輔助的格約減檢測算法,根據(jù)量化誤差的大小選擇信號判決的順序,通過判決反饋加強對變換星座邊界的控制,提高判決的準確性,該算法能夠以多項式級

4、的計算復(fù)雜度獲得逼近最優(yōu)檢測算法的性能。
   論文探索了低復(fù)雜度、性能達到或接近最優(yōu)的MIMO迭代檢測算法--基于馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC:Markov Chain Monte Carol)方法的信號檢測算法,它通過Gibbs采樣獲得發(fā)射比特列表,估計各比特的后驗概率,能夠以較低的復(fù)雜度取得較好的檢測性能。針對傳統(tǒng)MCMC算法馬爾可夫鏈收斂慢和高信噪比時的“陷入”問題,論文提出了一種改進的MCMC算法,它能有效解決以上兩個

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