基于因子图的联合信道估计与译码算法研究

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1、������������������：��闦�����間������������ 原创性声明日期：沙，节本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文域成果时，第一署名单位仍然为郑州大

2、学。保密论文在解密后应遵守此规定。 对于信道状态信息未知的高速移动的无线通信，尤其是多天线通信系统，往往要经历时间一频率双选择性衰落，受多径效应和时变的影响，接收端信号产生干扰，严重影响系统性能。接收端最佳性能的获得依赖于准确的信道信息，因此需对信道进行精确的估计。研究表明，对接收端进行联合信道估计与译码是一种很好的解决方案，因此寻求一种合适的算法以尽可能低的复杂度获得较优的系统性能成为了人们的研究热点。图模型的和积算法具体的消息传递规则。分布函数进行了分解，给出了��系统迭代接收机的统一因子图描述，将信道估计

3、器与译码器作为两个独立的信息处理器，采用并行迭代的方式进行信息交互与更新，并提出了�蚨㎡系统下基于因子图的联合信道估计与��译码算法。仿真结果表明，该算法可以获得逼近已知信道信息下的系统性能，其并行处理方式大大降低了时延，便于硬件实现。关键词：因子图信道估计与译码和积算法并行迭代��系统 ���������甧�����������������，�����������������．舶�������响姗�����������������������．���．����������琻������瞖������鮩���穑

4、畃�����������������������腸��猯���������瞖�������������囊籶������琣����吐屺�����������產��孕珥�．�虢�����巧�玛舭�����嘶�僦��������．�删���：����瓹����籺���畃����：�������╡������������ ����瞱龇�鲥‰��！隺����饥��������甌��咖�∩緀�叫��籼�������������．������� �蜃油几怕塾肓Ｗ勇瞬ㄋ惴ā�������������系统基于因子图的联合信道估计

5、与�瓜译码⋯⋯⋯� ����本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯� 近年来，随着科学技术的不断发展以及通信技术的不断进步，人们对于高速无线移动通信的实时性需求也在提高，人们不再满足传统移动通信系统提供的业务和质量，而是希望可以在随时随地以任意方式与任意对象进行任意信息的通信。因此，具有更高带宽、更高移动性和更好通信质量的高速无线移动通信系统是下一步的研究热点。 输出均衡器和后验概率译码器、交织器和解交织器组成，各模块之间以对数� 导致接收端信号的失真，如信号的幅度、相位以及频率等，系统接收端无法准�睱��

6、�����，性能受到严重影响。为目前关于信道估计的研究非常多，基于�������荚虻男诺拦兰扑惴ㄗ钗3＜鹡¨�。其中根据 �辏珼．����等人将基于��准则的���迭代均衡算法应用于频率选择性��诺老拢�抡娼峁�砻鳎�盟惴ǜ丛佣鹊筒⒌挚沽薎�。� 第二章因子图概论与粒子滤波算法。本文首先从数学的角度阐述了迭代第三章��系统中基于因子图的双选信道估计与译码。在第二章的研究基础上，分别针对��系统平坦信道和频率选择性衰落信道下的联合信道估计与译码进行了研究，并建立了各自的因子图模型。在此过程中，结合了粒子滤波算法，

7、旨在简化连续变量积分运算，最后提出基于�．��的联合信道估计与译码迭代算法。 � ��系统基于因子图的联合信道估计与译码迭代算法近年来，因子图常被用于对概率模型的描述中，即用来表示全局函数与局部函数的关系，首先将一个多变量全局函数因式分解成多个局部函数乘积的形式，然后分别用函数节点表示各局部函数，用变量节点表示各个变量元素，最后用双向边分别连接函数节点和与它相关的变量节点。这样，整个全局函数可以用一个完整且直观的因子图来描述。变量元素构成的实值函数用�埃�郑������来表示，令��粮搿粒����表示该～���

8、 ��系统基于因子图的联合信道估计与译码迭代算法＆���苂���洌�������‘，娩，．．．，而��恕韭���蔇�� ��系统基于因子图的联合信道估计与译码迭代算法∥�．厂���．��．���所示：� 图��基于因子图模型的和积算法消息传递规则图��中所示的因子图是无环的，即在因子图中不存在闭合的路径，此时基于无环因子图的和积算法可以精确地计算出边缘函数，进而得到最优的系统性能。而对