自适应调制系统中无线信道预测算法的研究

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1、南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要摘要当前无线通信中高容量、高数据速率的业务要求日益增长，而无线通信信道的衰落特性严重制约了通信系统的性能。自适应传输技术根据信道状态自适应的调整传输方式，以最大化的利用信道资源。自适应调制技术与OFDM技术相结合，可以根据子载波不同的信道质量使用不同的调制方式和发送功率，达到与信道的匹配，提高系统性能。自适应传输技术的实现依赖于发送方准确获知当前信道状态。然而，在实际通信系统中，由于信道状态信息的传输时延和处理时延，发送方获得将是过时的信道状态信息，影响了自适应传输方式的选择，进而影响到系统性能。因此，在自适应传输系统

2、中提出了信道预测方案来预测未来信道衰落情况以克服过时信道状态信息的影响。论文首先简要介绍了自适应调制，并分析了影响自适应调制系统性能的因素：信道估计误差以及信道状态信息的反馈和处理时延。在此基础上，给出了基于信道预测的自适应调制系统的结构。然后，具体分析了平坦瑞利衰落信道的预测方法：基于AR模型的线性预测方法和基于子空间分解的非线性预测方法。由于实际中信道统计特性未知且是慢时变的，论文分析比较了两种跟踪信道变化的自适应预测算法，即RLS算法和NLMS算法。随后论文分析比较了OFDM系统中频域预测、时域预测以及简化的频域预测三种线性预测方法，并仿真分析了

3、MMSE准则下信道预测对自适应OFDM系统性能的改善。最后论文提出了一种基于时域预测结构的变步长的NLMS(VSSNLMS)自适应预测算法，仿真分析表明，VSSNLMS算法的计算复杂度约为O(3Lp)，稍大于NLMS算法的0(印)，远低于RLS算法的D(印2)，而预测的均方误差比NLMS算法降低了约1．2dB，比RLS算法高约1dB。关键词：衰落信道自适应调制信道预测最小均方误差自适应预测●生学位论文AbstractFadingchannels，adaptivemodulation，channelprediction，mimimummeanSE)，ad

4、aptivechannelpredictionIII目录1．3本文的研究内容和章节安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯3第二章无线信道传播特性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．52．1无线衰落信道的传播特性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯52．1．1无线信道的大尺度衰落⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯62．1．2阴影衰落⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．1．3无线信道的多径衰落⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯72．1．4无线信道的时变性及多普勒

5、频移⋯：⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．．⋯⋯⋯．82．2小尺度衰落统计特性⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯82．2．1瑞利分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯92．2．1莱斯分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯92．2．1Nakagami分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．1I‘。一2．3平坦瑞利衰落信道与Jakes模型．．⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯122．4频率选择性衰落信道与wSSUS模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．13第三章自适

6、应调制技术⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯163．1自适应调制的实现⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯163．2．1，发射功率恒定、瞬时BER约束条件下自适应速率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯203．2．2瞬时BER约束条件下自适应速率和功率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯203．2影响自适应调制系统的因素⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．233．3基于信道预测的自适应系统⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．26第四章平坦衰落信道预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯284．1基于A

7、R模型的线性预测方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．294．1．1NLMS自适应预测算法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．33IV』ⅡV●，3『：．r『：一●■●■●目录⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．35⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．36．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．395．1．1OFDM技术基本原理⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．．405．1．2OFDM技术的主要优缺点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯一445．1．3OFDM系统中自适应调制⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯

8、⋯⋯⋯⋯一455．2OFDM系统中基于AR模型信道预测⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯．4