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MIMO系統(tǒng)中關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、隨著實(shí)時(shí)多媒體通信、高速Internet接入等無(wú)線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的發(fā)展,提高通信系統(tǒng)的速率和頻譜利用率已成為急待解決的問(wèn)題。在無(wú)線通信系統(tǒng)中,多輸入多輸出(Multi-input and Multi-output,MIMO)技術(shù)顯著地提高信道容量而成為未來(lái)移動(dòng)通信系統(tǒng)的熱點(diǎn)研究技術(shù)之一。同時(shí)MIMO技術(shù)是一項(xiàng)復(fù)雜的技術(shù),其研究?jī)?nèi)容包括了信道容量、空時(shí)編碼、參數(shù)估計(jì)技術(shù)、檢測(cè)技術(shù)等等。本文針對(duì)MIMO系統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)技術(shù)和信號(hào)檢測(cè)技術(shù)做了深入研究

2、,主要的研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新性成果如下: 1.研究了相關(guān)MIMO信道下的聯(lián)合頻偏和信道估計(jì)問(wèn)題,由于MIMO信道存在不可避免的各種相關(guān)性,比如天線間的空域相關(guān)性和多徑間的相關(guān)性,本文考慮信道是頻率選擇性的且具有空域相關(guān)性和多徑相關(guān)性。根據(jù)貝葉斯原理提出了一種最大似然頻偏估計(jì)器,推導(dǎo)了頻偏估計(jì)的均值和方差,為了評(píng)估頻偏估計(jì)器的性能,進(jìn)一步推導(dǎo)了頻偏估計(jì)的克拉美羅下界(Cramer-Rao Lower Bound,CRLB),證明了所提出

3、的頻偏估計(jì)器是漸近最優(yōu)的。根據(jù)頻偏估計(jì)值,推導(dǎo)了最小均方誤差信道估計(jì)器,分析了頻偏估計(jì)誤差對(duì)信道估計(jì)器的性能影響。 2.研究了MIMO系統(tǒng)中存在定時(shí)誤差下的聯(lián)合頻偏和信道估計(jì)問(wèn)題。首先推導(dǎo)了兩個(gè)包含頻偏和定時(shí)誤差的等效系統(tǒng)模型,然后基于這兩種系統(tǒng)模型提出了一種聯(lián)合定時(shí)誤差、頻偏和信道的估計(jì)方法。該估計(jì)方法包括兩步:第一步是根據(jù)第二個(gè)系統(tǒng)模型,推導(dǎo)了一種有效的最大似然頻偏估計(jì)器:第二步是根據(jù)所獲得的頻偏估計(jì)值,利用第一個(gè)系統(tǒng)模型,

4、將定時(shí)誤差和信道估計(jì)表示成一個(gè)復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)問(wèn)題,然后再利用復(fù)合假設(shè)檢驗(yàn)方法進(jìn)行定時(shí)誤差和信道估計(jì)。最后通過(guò)仿真驗(yàn)證了所提出的聯(lián)合估計(jì)方法的有效性。 3.研究了不同發(fā)送接收天線對(duì)之間存在不同頻偏的MIMO系統(tǒng)的聯(lián)合頻偏和信道估計(jì),給出了兩種解決方法。一種是基于MUSIC和ML算法的估計(jì)方法,另一種是基于粒子群優(yōu)化的估計(jì)方法。在第一種方法中,首先使用MUSIC方法估計(jì)出多個(gè)發(fā)射天線到某一接收天線的頻偏子集,然后利用最大似然方法在這個(gè)

5、有限子集中分離出不同天線對(duì)之間的頻偏,最后在頻率同步的基礎(chǔ)上利用最大似然估計(jì)器對(duì)信道增益進(jìn)行估計(jì)。在第二種方法中,首先根據(jù)粒子群優(yōu)化理論估計(jì)出多個(gè)發(fā)射天線到某一接收天線的頻偏,然后再利用最大似然估計(jì)器對(duì)信道增益進(jìn)行估計(jì)。分析和仿真表明,方法一是次優(yōu)的,而方法二是漸近最優(yōu)的。 4.研究了垂直分層空時(shí)系統(tǒng)(Vertical Bell-labs Layered Space-time,V-BLAST)中信號(hào)檢測(cè)問(wèn)題,將離散粒子群優(yōu)化(D

6、iscrete Particle Swarm Optimization,DPSO)算法應(yīng)用到垂直分層空時(shí)系統(tǒng)的檢測(cè)中,提出了一種離散粒子群檢測(cè)算法。針對(duì)DPSO檢測(cè)算法有可能出現(xiàn)早熟現(xiàn)象,進(jìn)一步提出了一種混合離散粒子群(Hybrid Discrete Particle Swarm Optimization,HDPSO)檢測(cè)算法。HDPSO檢測(cè)算法對(duì)DPSO檢測(cè)算法的進(jìn)化方程進(jìn)行了重新設(shè)計(jì),在搜索中以一定變異概率對(duì)選中的粒子進(jìn)行變異,進(jìn)一

7、步改善了DPSO檢測(cè)算法的性能。分析和仿真結(jié)果表明,所提出的算法與最優(yōu)檢測(cè)算法相比有更低的計(jì)算復(fù)雜度,與次優(yōu)檢測(cè)算法相比具有更好的誤碼率性能,為尋求新的V-BLAST系統(tǒng)檢測(cè)算法提供了思路。 5.為了進(jìn)一步改善混合離散粒子群檢測(cè)算法的性能,在HDPSO檢測(cè)算法的基礎(chǔ)上,結(jié)合并行干擾抵消(parallel interference cancellation,PlC)算法的快速局部收斂的優(yōu)點(diǎn),設(shè)計(jì)了兩種垂直分層空時(shí)系統(tǒng)檢測(cè)方法。方法

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