MIMO OFDM下行鏈路均衡算法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著智能終端以及多媒體業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展,人們對(duì)無(wú)線通信的需求越來(lái)越大,要求更高效的傳輸速率、更好的通信質(zhì)量、更多的用戶接入。但是頻譜資源有限,可用的頻譜資源也就越來(lái)越緊張,因此需要提高頻譜資源的利用率。多天線技術(shù)可以充分地利用多徑效應(yīng),用以提高頻譜效率,已成為目前或未來(lái)高速無(wú)線通信的關(guān)鍵技術(shù)。MIMO OFDM下行無(wú)線通信系統(tǒng)將 MIMO技術(shù)與正交頻分復(fù)用(OFDM)技術(shù)相結(jié)合,可以有效地克服無(wú)線信號(hào)在多徑信道傳播中所導(dǎo)致的符號(hào)間干擾。當(dāng)

2、基站已知信道狀態(tài)信息時(shí),對(duì)發(fā)射信號(hào)進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)處理可以進(jìn)一步提升系統(tǒng)吞吐量和容量、改善信號(hào)傳輸可靠性。
  無(wú)線通信技術(shù)中的干擾問(wèn)題一直是人們關(guān)心的核心問(wèn)題。MIMO OFDM下行無(wú)線通信系統(tǒng)中的多天線技術(shù)以及多用戶場(chǎng)景,也面臨各種各樣的干擾。均衡技術(shù)一直是全球范圍內(nèi)的研究課題,具有重要的理論和實(shí)際價(jià)值。
  在MIMO OFDM下行多天線系統(tǒng)中,針對(duì)多天線干擾問(wèn)題,現(xiàn)有的串行均衡干擾消除技術(shù)復(fù)雜度過(guò)高,并且時(shí)延相對(duì)較大不利

3、于實(shí)際應(yīng)用,并行均衡干擾消除技術(shù)性能相對(duì)較差,但是實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單。因此低復(fù)雜度高性能的均衡技術(shù)成為新的需要。為此,本文針對(duì)目前MIMO OFDM下行均衡方法研究的不足,分別對(duì)MIMO OFDM下行單用戶同步系統(tǒng)模型、MIMO OFDM下行單用戶異步系統(tǒng)模型以及MIMO OFDM下行多用戶系統(tǒng)模型的均衡方法進(jìn)行了深入的研究。本文主要研究?jī)?nèi)容如下:
  首先,針對(duì)MIMO OFDM下行單用戶同步通信系統(tǒng)的均衡方法進(jìn)行了研究?;贚MMS

4、E軟迭代均衡模型提出一種基于預(yù)編碼矩陣的混合迭代均衡方法。該方法以減少深衰落信道對(duì)傳輸信號(hào)的影響以及降低均衡算法復(fù)雜度為目標(biāo),通過(guò)預(yù)編碼的思想減少部分子載波受深衰落時(shí)對(duì)原始發(fā)射信號(hào)的影響,同時(shí)在接收端引入最小均方誤差排序QR分解方法用以降低傳統(tǒng)LMMSE軟迭代均衡算法的復(fù)雜度,從而以較低的計(jì)算復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)高性能的檢測(cè)。值得注意的是,該算法雖然相比于基于LMMSE軟迭代均衡方案在接收天線數(shù)大于等于發(fā)射天線數(shù)時(shí),算法復(fù)雜度有較大的降低,但是也

5、面臨著隨天線數(shù)目大小和信道編碼碼塊長(zhǎng)度以及調(diào)制多進(jìn)制數(shù)的不同,復(fù)雜度呈指數(shù)增長(zhǎng),從而在實(shí)際過(guò)程中受到了一定的限制。因此,為了進(jìn)一步減少均衡算法的復(fù)雜度以滿足實(shí)際通信的要求,針對(duì)低復(fù)雜度的基于軟迭代的并行迭代均衡模型進(jìn)行研究,提出兩種并行迭代均衡方法,分別為:基于預(yù)編碼擴(kuò)展的并行迭代均衡方法和基于修正矩陣的并行迭代均衡方法。第一種均衡方案通過(guò)預(yù)編碼擴(kuò)展的思想以及最小均方誤差排序QR分解的思想的引入,能夠顯著地緩解目前并行迭代均衡算法在迭代

6、過(guò)程中的誤差傳播的影響,同時(shí)可以有效地降低算法的運(yùn)算復(fù)雜度,從而實(shí)現(xiàn)了算法性能與復(fù)雜度之間的可調(diào)性權(quán)衡。第二種均衡方案在第一種均衡方案的基礎(chǔ)之上,通過(guò)修正矩陣的引入,能夠有效地解決第一種均衡方案中將部分期望信號(hào)當(dāng)做干擾的情況,從而進(jìn)一步改善系統(tǒng)誤碼率性能。
  其次,對(duì)MIMO OFDM下行單用戶異步通信系統(tǒng)的均衡方法進(jìn)行了研究。針對(duì)目前異步通信系統(tǒng)的并行迭代均衡方法中的一些問(wèn)題,如僅考慮方案中天線間干擾而沒(méi)有考慮迭代過(guò)程中的誤差

7、傳播問(wèn)題,僅考慮檢測(cè)準(zhǔn)確性而沒(méi)有考慮方案運(yùn)算復(fù)雜度的問(wèn)題,提出了兩種異步并行迭代均衡方法,分別為:基于功率擴(kuò)展的并行迭代均衡方法以及基于修正矩陣的并行迭代均衡方法,分別通過(guò)功率擴(kuò)展矩陣和修正矩陣解決目前異步通信系統(tǒng)中的多種干擾問(wèn)題,即,使得方案性能與運(yùn)算復(fù)雜度得到有效權(quán)衡,并對(duì)兩種迭代方案的性能、復(fù)雜度進(jìn)行了詳細(xì)的分析。兩種并行迭代均衡方法充分考慮了異步通信系統(tǒng)中的天線間干擾問(wèn)題、迭代過(guò)程中的誤差傳播問(wèn)題以及方法運(yùn)算復(fù)雜度的問(wèn)題,能夠提

8、升現(xiàn)有異步迭代均衡方法僅考慮其中一種或兩種干擾的情景進(jìn)行均衡的不足,最優(yōu)地確定均衡方案,有效地提高系統(tǒng)誤碼率性能,減少多種干擾對(duì)傳輸信號(hào)的影響。
  最后,對(duì)MIMO OFDM下行多用戶同步系統(tǒng)的均衡方法進(jìn)行了研究。首先將臟紙編碼的思想以及最大化系統(tǒng)容量預(yù)處理矩陣引入到基于SLNR的多用戶MIMO預(yù)編碼的設(shè)計(jì)中,提出了基于預(yù)處理矩陣的連續(xù)信漏噪比(SSLNR)的多用戶MIMO預(yù)編碼方法。該方案中的臟紙編碼的思想是將其他用戶已知泄漏

9、,在發(fā)射端進(jìn)行抵消,因此在計(jì)算SLNR時(shí),只需考慮對(duì)其他用戶未知的泄漏,忽略掉可以進(jìn)行抵消的泄漏,最大化SLNR,得到預(yù)編碼矩陣。最大化系統(tǒng)容量預(yù)處理矩陣的思想,是減少臟紙編碼過(guò)程中非線性模運(yùn)算對(duì)系統(tǒng)性能與容量的影響,通過(guò)采用最大化系統(tǒng)容量的準(zhǔn)則,得到的預(yù)處理矩陣可以有效地減少模運(yùn)算帶來(lái)的性能損失。求出預(yù)編碼矩陣與預(yù)處理矩陣后,對(duì)等效的信道矩陣?yán)肨omlinson-Harashima預(yù)編碼方法,抵消掉前面計(jì)算SLNR時(shí)忽略掉的泄漏。該

10、方法相比于目前的基于連續(xù)信漏噪比的多用戶MIMO預(yù)編碼方案,誤碼率得到了有效地提升,同時(shí)也繼承了基于連續(xù)信漏噪比的多用戶預(yù)編碼方案不受收發(fā)天線數(shù)目限制的優(yōu)點(diǎn)。為了進(jìn)一步提升性能,提出了基于預(yù)處理矩陣與幾何平均值分解的連續(xù)信漏噪比多用戶MIMO預(yù)編碼方案?;陬A(yù)處理矩陣的連續(xù)信漏噪比預(yù)編碼方法和傳統(tǒng)的SLNR預(yù)編碼方案一樣,每個(gè)用戶的多個(gè)數(shù)據(jù)流之間存在增益差的問(wèn)題,系統(tǒng)的誤碼率性能主要由最差的子信道決定,使得系統(tǒng)存在較大的損失。針對(duì)此問(wèn)題

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