高速移動(dòng)下的MIMO-OFDM信道估計(jì).pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、新一代高鐵通信系統(tǒng)LTE-R,以多入多出(MIMO)和正交頻分復(fù)用(OFDM)為其技術(shù)核心,具有高數(shù)據(jù)率、低延時(shí)和分組傳輸?shù)忍攸c(diǎn),是目前最有希望應(yīng)用于未來(lái)鐵路通信的體系之一。但該系統(tǒng)面臨諸多挑戰(zhàn),其中關(guān)鍵的一個(gè)挑戰(zhàn)是如何在復(fù)雜多變的高鐵場(chǎng)景下實(shí)現(xiàn)信號(hào)的正確傳輸。一方面,無(wú)線接入系統(tǒng)在基站(BS)間頻繁切換,信道環(huán)境反復(fù)地快速變化,信號(hào)的正確傳輸必須依靠于有效的信道估計(jì)技術(shù)。另一方面,多普勒效應(yīng)顯著,產(chǎn)生嚴(yán)重的子載波間干擾(ICI),信號(hào)

2、的正確傳輸必須依靠于準(zhǔn)確的信道估計(jì)技術(shù)。
  基于此,本文圍繞高速移動(dòng)下的MIMO-OFDM信道估計(jì)展開研究,旨在為提高高鐵無(wú)線通信的服務(wù)質(zhì)量奠定理論基礎(chǔ)。主要內(nèi)容如下:
 ?、傺芯苛烁咚僖苿?dòng)下基于匹配追蹤類貪婪方法的MIMO-OFDM信道估計(jì)。根據(jù)信道響應(yīng)的時(shí)域稀疏性,引入壓縮感知(CS)理論,針對(duì)目前應(yīng)用最為廣泛的正則化正交匹配追蹤(ROMP)需已知稀疏度和原子一旦選入無(wú)法刪除兩大缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)ROMP的MIMO-

3、OFDM信道估計(jì)方法。該方法結(jié)合壓縮采樣匹配追蹤(CoSaMP)、稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤(SAMP)和變步長(zhǎng)的優(yōu)點(diǎn),實(shí)現(xiàn)稀疏信號(hào)快速準(zhǔn)確地重構(gòu)。仿真結(jié)果表明,在高速移動(dòng)場(chǎng)景下,與基于正交匹配追蹤(OMP)、ROMP、CoSaMP和 SAMP的信道估計(jì)方法相比,所提方法有效提高了MIMO-OFDM系統(tǒng)的歸一化均方誤差(NMSE)和誤碼率(BER)性能。
 ?、谘芯苛烁咚僖苿?dòng)下基于基擴(kuò)展模型(BEM)的稀疏信道估計(jì)。首先建立了信道沖激響

4、應(yīng)在延遲-多普勒域的BEM。其次根據(jù)所建立BEM的稀疏性,結(jié)合CS理論,將信道估計(jì)問題轉(zhuǎn)化為信號(hào)重構(gòu)問題。最后針對(duì)該問題,提出了兩種稀疏信道估計(jì)方法:
  1)導(dǎo)頻圖樣聯(lián)合BEM的近似稀疏信道估計(jì)方法(PP-BEM)。該方法在求解過程中對(duì)感知矩陣采用近似處理,將感知矩陣中的未知元素全部忽略并建模為噪聲再求解,引入ICI和CS重構(gòu)兩種誤差,降低了信道估計(jì)的精度。為了改善此情況,分別設(shè)計(jì)了一種適用于SISO-OFDM系統(tǒng)的最優(yōu)導(dǎo)頻圖樣

5、和一種適用于MIMO-OFDM系統(tǒng)的簡(jiǎn)化導(dǎo)頻圖樣,力求權(quán)衡地降低上述兩種誤差對(duì)信道估計(jì)精度所帶來(lái)的影響。仿真結(jié)果表明,在高速移動(dòng)場(chǎng)景下,無(wú)論是在SISO-OFDM還是在MIMO-OFDM系統(tǒng)中,基于最優(yōu)或簡(jiǎn)化導(dǎo)頻圖樣的PP-BEM比基于連續(xù)或完全隨機(jī)導(dǎo)頻圖樣的PP-BEM,在均方誤差(MSE)和BER方面性能更優(yōu)。
  2)改進(jìn)ROMP聯(lián)合BEM的迭代稀疏信道估計(jì)方法(iROMP-BEM)。該方法在求解過程中采用最小二乘(LS)法

6、預(yù)估計(jì)感知矩陣中的未知元素,以代替方法1)的近似處理操作,并通過改進(jìn)的ROMP方法求解待估計(jì)值,最后在迭代步驟中利用反饋結(jié)果逐步提高信道估計(jì)精度。仿真結(jié)果表明:在高速移動(dòng)場(chǎng)景下,當(dāng)?shù)螖?shù)(t)和ICI帶寬(D)增加到一定數(shù)值(tmax=5,Dmax=2)時(shí),該方法可以有效地提高信道估計(jì)精度。
  此外,在高速移動(dòng)下的MIMO-OFDM系統(tǒng)中,對(duì)比了LS、CS信道估計(jì)、PP-BEM和iROMP-BEM在MSE和BER方面的性能,仿

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