MIMO-OFDM无线系统信道估计和均衡技术研究

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1、上海交通大学硕士学位论文符号说明符号说明MIMO（Multi-InputMulti-Output）多入多出OFDM（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing）正交频分复用SISO（Single-InputSingle-Output）单入单出ICI（InterChannel/CarrierInterference）载波间干扰STC（Space-TimeCode）空时编码（SignificantTapsChoose）重要路径抓取PAR（PeakAverageRatio）峰值平均比MMSE（MinimumMeanSquareError

2、）最小均方误差（估计）LS（LeastSquare）最小平方（估计）QPSK（OrthogonalPhaseShiftKey）正交相移键控SNR（SignalNoiseRatio）信噪比BER（BitErrorRate）误码率MSE（MeanSquareError）均方误差rdB3G（Behindthe3Generation）下一代移动通信系统CP(Cyclicprefix)循环前缀VC(VirtualCarrier)虚载波WSSUS(Wide-SenseStationaryUncorrelatedScattering)广义平稳非相关散射模型CDMA（CodeDiv

3、isionMultipleAccess）码分多址CSI（ChannelStatusInformation）信道状态信息GSM（GlobalSystemsforMobilecommunication）移动通信全球系统GPRS（GeneralPacketRadioService）通用分组无线业务8上海交通大学硕士学位论文75上海交通大学硕士学位论文76上海交通大学硕士学位论文摘要MIMO-OFDM是一种发射端和接收端均采用多个天线，并在每个发射天线上均使用OFDM调制的技术。MIMO可以线性地提高系统的信道容量，突破了单输入单输出信道的仙农容量极限。OFDM可以使接收机

4、中的基带处理单元大大简化，并且可以提高数据速率。在无线通信中，MIMO-OFDM可以赢得高数据速率和大系统容量而不必增加额外的功率或者带宽，因此MIMO-OFDM系统成为4G的关键技术。为了消除无线信道传输过程中的码间串扰，通常会在接收端基带信号处理中首先对信道进行估计，然后用估计的信道对接收数据进行均衡，同时，目前被广泛采用的相干检测技术需要有精确的信道估计技术来支持，这些都使得信道估计与均衡技术成为新一代通信研究的热点。本文研究的主要内容是MIMO－OFDM系统的信道估计和均衡技术。本文第一章绪论首先分析了无线信道的特性，介绍了小尺度衰落模型，多径衰落模型以及W

5、SSUS信道模型。第二章介绍了OFDM系统与MIMO技术，包括OFDM系统的串并转换，DFT/IDFT转换，循环前缀等特性。阐述了MIMO-OFDM系统的基本原理，着重介绍了其中的一些关键技术，包括发射分集，空间复用，接收分集和干扰消除，软译码，信道估计，同步以及自适应调制和编码。传统的信道估计技术在发送端发送已知训练序列，在接收端通过拟合技术实现，基于训练序列的信道估计方法，是目前被广泛研究和采用的信道估计方法。第三章介绍了非盲信道估计和均衡技术，介绍了基于3上海交通大学硕士学位论文训练序列中最常用的LS（最小平方）估计算法，本文合作参与了一种改进算法：基于循环前

6、缀（CP）的增强的MIMO-OFDM信道估计算法，通过理论验证和仿真分析了所参与算法的性能。同时，本章提出了一种简化的OFDM信道的均衡方法，通过近似以及采取新型的帧结构，降低了运算的复杂度，并通过仿真进行了验证。基于训练序列的信道估计方法对时不变信道来说非常有效，但是对新一代无线移动通信系统中的快速时变的信道来说，必须要周期性的发送训练序列，这就需要占用大量的信道宽带，使本来可以用来传送信息序列的带宽，只能用来传送训练序列，大大降低了带宽效率和系统的吞吐量。信道盲估计技术因为仅仅根据接收到的序列来估计信道而特别有吸引力。第四章介绍了基于子空间的盲信道估计算法，包括

7、交叉关系方法，最小二乘平滑，噪声子空间方法，循环谱方法，滤波变换及线性预测方法。本文重点介绍了噪声子空间方法，对基于循环前缀（CP）的噪声子空间方法提出一种基于系统分解的快速算法，通过仿真验证了其性能。关键词多输入输出，正交频分复用，信道估计，信道均衡，载波间干扰，循环前缀（CP），子空间方法，盲信道估计4上海交通大学硕士学位论文AbstractMIMO-OFDMsystemusesmultipleantennasinreceiverandtransmitterandusesOFDMmodulationtechniqueineveryantenna.MIMOca