高速铁路场景下基于ICI消除的快时变信道估计方法研究

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1、分类号______________________________密级______________________________ＵＤＣ______________________________编号______________________________全日制专业学位硕士论文高速铁路场景下基于ICI消除的快时变信道估计方法研究视频去噪算法研究学位申请人：王敏学科领域：计算机技术校内导师：王传云副教授答辩日期：2018年5月23日独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注

2、和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表和撰写的研究成果，也不包含为获得华东交通大学或其他教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。本人签名_______________日期____________关于论文使用授权的说明本人完全了解华东交通大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅。学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定，本论文无保密内容。学生本人签名日期校内导师签名日

3、期校外导师签名日期摘要高速铁路场景下基于ICI消除的快时变信道估计方法研究摘要经济社会的飞速进步带动了高速铁路的迅猛发展。随着中国进入4G时代，LTE-R（LongTermEvolutionforRailways）的宽带通信应用于下一代高速铁路通信系统是发展趋势。然而，LTE-R的应用面临诸多挑战，其中如何准确获取快速变化的信道状态信息是很重要的一点。因此，本文以高速铁路通信系统的快时变信道估计为对象，着重研究了高速铁路通信信道的特性及其系统性能的优化方法。为了对后续的信道特性研究提供有力的支撑，文中先对几种常见的信道测量方法进行了分析，高速铁路通信环境

4、下不允许发送额外的测量信息，因此基于现有通信网络的测量方法更为适用。在此基础上，着重研究了高速铁路通信系统的小尺度衰落特性，即时间选择性衰落和频率选择性衰落。高速铁路通信信道的待估参数很多，且载波间干扰（Inter-carrierInterference，ICI），会对正交频分复用（OFDM，OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing）系统造成严重损害，也会影响信道估计的精度。因此，根据高速铁路通信信道的特点对相应的信道估计方法进行了改进。综合考虑ICI和信道估计之间的相互影响，本文在传统的DKL-BEM（Discre

5、teKarhunen-Loeve-BEM）算法基础上提出了一种基于ICI消除的二次信道估计算法，简称为二次信道估计算法。该算法与传统的DKL-BEM算法均采用离散卡-洛基扩展模型（DKL-BEM）对信道建模，减少信道的待估参数。此外，为了避免迭代产生的误差传播和难以收敛的情况，在第一次信道估计后采用简化的并行干扰消除（ParallelInterferenceCancellation，PIC）算法消除ICI，再利用ICI消除后的接收信号进行第二次信道估计，减小ICI对信道估计的影响。仿真结果表明，所提的二次信道估计算法能明显提高小信噪比条件下的信道估计精度

6、，但是在大信噪比条件下性能劣于传统的DKL-BEM算法。分析可知，当信噪比超过某个阈值时，所提二次信道估计算法性能劣于传统的DKL-BEM算法，反映在性能曲线上，即两种算法的性能曲线存在交叉点；进一步研究发现，该交叉点随速度变化的散点图具有一定的分布规律。基于对拟合曲线的精度和算法复杂度的综合考虑，对交叉点移动轨迹进行二次多项式曲线拟合，给出了交叉点随速度变化的移动轨迹。对拟合曲线计算出的理论值与仿真实验中得到的实际值进行了比较，相对误差最大为3.57%，验证了所给拟合曲线的准确性与有效性。据此，提出了一种基于信噪比判决的双模切换信道估计算法，以交叉点为

7、分界，在小信噪比条件下采用二次信道估计算法；在大信噪比条件下采用传统的DKL-BEM算法，自适应的实现两种算法的切换，故又将该算法简称为自适应的信道估计算法。仿真结果表明，自适应的信I摘要道估计算法既保留了二次信道估计算法在小信噪比条件下的优势，又摒弃了其在大信噪比条件下的不足，提高了信道估计算法的适应性和有效性。二次信道估计算法和自适应的信道估计算法均采用简化的PIC算法消除ICI，虽然避免了迭代产生的误差传播和难以收敛的问题，但同时也影响了ICI消除的效果，使得ICI消除后仍存在残余误差，影响信道估计的精度。为了从整体上提高信道估计的精度，减小残余误

8、差的影响，根据当前的移动速度和信噪比按照最小均方误差（MinimumMeanSq