基于聯(lián)合消息傳遞算法的相位噪聲估計.pdf

1、隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展，用戶數(shù)、數(shù)據(jù)吞吐量以及用戶對視頻通信等寬帶業(yè)務(wù)的需求呈指數(shù)式增長。超高頻無線通信可以滿足不斷增長的寬帶業(yè)務(wù)要求，成為未來無線通信的發(fā)展趨勢。但由于半導(dǎo)體制造技術(shù)的限制，高精度超高頻的振蕩器很難實現(xiàn)。不理想振蕩器在發(fā)射端和接收端產(chǎn)生的載波信號都將引入不同程度的相位噪聲。此外，為了提高無線通信系統(tǒng)傳輸速率，擴大系統(tǒng)容量，發(fā)射端采用了高階調(diào)制技術(shù)，而高階調(diào)制技術(shù)卻更易受到相位噪聲的影響。可見，相位噪聲無疑成為無線通信中

2、影響性能的一個重要的因素。針對存在相位噪聲的系統(tǒng)，設(shè)計性能優(yōu)良的接收機依然是研究的熱點問題。
　　本文針對存在相位噪聲的單輸入單輸出（single-input single-output，SISO）系統(tǒng)和多輸入多輸出（multiple-input multiple-output，MIMO）系統(tǒng)開展研究，提出了基于消息傳遞算法的估計、檢測和譯碼算法。
　　1、針對高斯白噪聲（additive white Gaussian no

3、ise，AWGN）信道下噪聲方差未知的情況，提出了一種基于聯(lián)合 SP-VMP的相位噪聲估計與譯碼算法。現(xiàn)有方法通常將連續(xù)非高斯變量消息離散化后采用和積（sum-product，SP）算法，本文通過劃分系統(tǒng)模型的因子圖，聯(lián)合變分消息傳遞（variational message passing，VMP）算法與SP算法實現(xiàn)高效的相位噪聲估計、AWGN精度估計和譯碼。所提算法采用VMP規(guī)則處理非高斯連續(xù)變量消息，有效地降低了接收機算法的復(fù)雜度。

4、與最先進的Tikhonov接收機相比，所提出的接收機算法能夠以較低的復(fù)雜度達到相同的性能。
　　2、考慮單載波多徑信道下存在相位噪聲的系統(tǒng)，針對低復(fù)雜度接收機設(shè)計中的檢測問題，提出了融合高斯近似置信傳播（Gaussian approximate BP，GABP）算法和置信-期望傳播（belief propagation and expectation propagation，BP-EP）檢測算法的 Doped EP高斯近似檢測算法

5、。該算法不僅有效地解決了先進的聯(lián)合BP-EP算法的迭代振蕩現(xiàn)象，而且系統(tǒng)的檢測性能相對于BP-EP和GABP算法有明顯地提升。所提Doped EP算法可以降低多徑信道下系統(tǒng)聯(lián)合相位噪聲估計與檢測算法的復(fù)雜度。
　　3、研究了單載波符號間干擾（inter-symbol interference，ISI）信道下編碼通信系統(tǒng)存在相位噪聲情況下的最優(yōu)接收問題，提出了基于聯(lián)合置信、平均場和期望傳播（belief propagation,me

6、an field and expectation propagation，BP-MF-EP）消息傳遞算法的迭代相位噪聲估計、檢測與譯碼接收機。在區(qū)域化的因子圖模型上，利用MF算法規(guī)則處理非線性的觀測函數(shù)節(jié)點，對于含有離散變量的檢測、譯碼部分采用聯(lián)合BP和EP算法消息傳遞規(guī)則，對具有高斯型先驗的相位噪聲估計部分采用BP算法消息傳遞規(guī)則。對于非線性問題，目前的算法通常采用一階泰勒級數(shù)將非線性模型線性化，如軟輸入的擴展卡爾曼平滑方法。所提算法

7、利用二階泰勒展開對相位噪聲估計部分的非高斯消息進行了高斯近似，從而保留了相位噪聲分布的二階統(tǒng)計量。仿真結(jié)果表明，所提出算法的性能明顯優(yōu)于軟輸入擴展卡爾曼估計與檢測算法，并且通過復(fù)雜度分析，兩種迭代算法的復(fù)雜度同階。
　　4、針對點對點MIMO系統(tǒng)中超高頻振蕩器不理想帶來的相位噪聲問題，將BP算法融合于廣義期望最大化（generalized expectationmaximum，GEM）消息傳遞框架，在系統(tǒng)因子圖上設(shè)計合適的消息調(diào)度

8、機制，用其E步處理非線性的似然函數(shù)節(jié)點和符號變量節(jié)點，在其M步采用BP算法處理準靜態(tài)信道和相位噪聲跟蹤過程，從而提出了一種MIMO系統(tǒng)下聯(lián)合信道、相位噪聲估計和符號檢測算法。所提出的迭代算法，不僅利用訓(xùn)練序列而且利用檢測數(shù)據(jù)進行信道和相位噪聲估計，提高了信道和相位噪聲的估計精度。仿真結(jié)果表明，在信道和相位噪聲估計的均方誤差性能上，所提出的算法明顯優(yōu)于基于軟輸入的擴展卡爾曼估計的聯(lián)合估計和檢測算法；對于采用不同的調(diào)制方案的系統(tǒng)，在誤碼率（