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1、无线通信系统通道校准算法.freel(k)=(m(k)1,m(k)2,?,m(k)P+chips,其中基本训练序列为Nchips,所有工作天线对应的训练序列由Nchips基本序列循环移位而得到。作为有价值的实例,又不失一般性,取M=36,N=32。设实基本训练序列m=(m1,m2,?,m32),对应的复基本训练序列m=(m1,m2,?,m32),即mi=(j)i-1·mi(5)根据循环特性,工作天线1~8发射的训练序列依次为m(T,1)=(m29,m30,m31,m32,m1,m2,?,m32)m(T,2)=(m25,m26,?,m32,m1,m2
2、,?,m28)m(T,3)=(m21,m22,?,m32,m1,m2,?,m24)m(T,4)=(m17,m18,?,m32,m1,m2,?,m20)m(T,5)=(m13,m14,?,m32,m1,m2,?,m16)m(T,6)=(m9,m10,?,m32,m1,m2,?,m12)m(T,7)=(m5,m6,?,m32,m1,m2,?,m8)m(T,8)=(m1,m2,?,m32,m1,m2,?,m4)设校准天线接收的训练序列为m(CA)=(随着信噪比的增大,通道校准算法的幅度和相位估计性能均明显提高。代写工作总结RX通道校准算法的估计精度明显优
3、于TX通道校准算法。这与TX/RX通道校准的实现方法有着密切关系。通道幅度方差为0.1、信噪比约为10dB时,在TX通道校准中,相位估计均方根误差约为±5°;而RX通道校准中,相位估计均方根误差约为±4.5°。4结论通过对上述仿真结果进行分析,可以得到如下结论:在无噪声环境中,通道校准算法能够准确地估计出各通道的冲激响应;在高斯白噪声环境中,信噪比越大,通道校准算法的性能越高。本文提出的算法,对传统的智能天线和下一代宽带无线通信系统的MIMO天线阵列的实现都具有重要的指导意义1,?,K(10)3仿真研究选择基本训练序列,要求自相关性较强,互相关性较
4、弱。假设环境为高斯白噪声的通道校准算法的性能仿真:设通道幅度不一致(设方差为0.1)时校准算法的统计性能分析。仿真参数:P=32,K=8。K个TX和RX通道冲激响应随机生成,幅度服从均值为1、方差为0.1的正态分布,相位服从0,2π的均匀分布,相位的单位为0。TX和RX通道校准幅度估计均方根误差随信噪比的变化情况以及相位估计均方根误差随信噪比的变化情况分别如图1到图4所示,Monte2Carlo仿真结果如下:由图1~图4可见,随着信噪比的增大,通道校准算法的幅度和相位估计性能均明显提高。代写工作总结RX通道校准算法的估计精度明显优于TX通道校准算法
5、。这与TX/RX通道校准的实现方法有着密切关系。通道幅度方差为0.1、信噪比约为10dB时,在TX通道校准中,相位估计均方根误差约为±5°;而RX通道校准中,相位估计均方根误差约为±4.5°。4结论通过对上述仿真结果进行分析,可以得到如下结论:在无噪声环境中,通道校准算法能够准确地估计出各通道的冲激响应;在高斯白噪声环境中,信噪比越大,通道校准算法的性能越高。本文提出的算法,对传统的智能天线和下一代宽带无线通信系统的MIMO天线阵列的实现都具有重要的指导意义
