MIMO-OFDM系統(tǒng)的頻偏與信道估計算法研究.pdf

1、正交頻分復用(OFDM，Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技術能有效地克服寬帶產(chǎn)生的多徑干擾，顯著降低接收端均衡器的復雜度。多輸入多輸出(MIMO，Multiple Input Multiple Output)技術能夠在不增加系統(tǒng)帶寬和發(fā)射功率的前提下顯著增加信道容量。因此，OFDM和MIMO技術的結合已經(jīng)成為未來寬帶無線通信領域最有吸引力的候選方案。 本論文將針對MIMO-O

2、FDM系統(tǒng)核心技術中的頻率偏移估計和信道估計進行深入研究，獲得如下貢獻： (一)針對傳統(tǒng)的基于虛子載波的最大似然(ML，Maximum Likelihood)頻偏估計器計算復雜度高的問題，本文提出了一種基于逆快速傅立葉變換(IFFT,InverseFast Fourier Transform)和分段搜索方法的低復雜度頻偏估計器。通過在加性高斯白噪聲(AWGN，Additive White Gaussian Noise)信道和典型

3、市區(qū)(TU，Typical Urban)，信道下的仿真，驗證了該改進后的估計器在顯著降低計算復雜度的前提條件下，提供了接近原估計器的均方誤差(MSE，Mean Square Error)，性能。 (二)傳統(tǒng)寬帶不相關MIMO-OFDM系統(tǒng)中常用的梳狀訓練結構(CTTP，Comb-Type Training Pattern)會造成高的峰均功率比(PAPR，Peak-to-Average PowerRatio)。為了克服該問題，本文

4、從時域角度，推導了基于最大似然信道估計器的最優(yōu)訓練序列需要滿足的條件，構造了一種基于循環(huán)位移Chu序列的時域最優(yōu)訓練序列。在TU信道下的仿真結果表明：本文提出的訓練序列可以達到與循環(huán)梳狀頻域訓練序列相同的MSE和誤比特(BER，Bit Error Rate)性能。 (三)在寬帶相關MIMO-OFDM系統(tǒng)中，基于線性最小均方誤差(LMMSE，Linear Minimum Mean Square Error)信道估計器的最優(yōu)訓練序列