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时间:2019-02-02
《无线信道的盲辨识与盲均衡新技术的研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、南京邮电大学硕士研究生学位论文摘要摘摘摘要要要随着移动通信系统对高容量、高可靠性传输的追求,信道的盲辨识与盲均衡技术也受到普遍关注。关于盲辨识盲均衡技术有的算法使用多天线,有的使用分数抽样,以形成SIMO结构。早期的方法有的使用了高阶统计量,有的使用了预编码以及调制引入循环平稳,利用谱冗余辨识信道。本文首先阐述盲辨识与盲均衡的基础知识,对循环平稳信号的定义及其处理做了一些简单的回顾。接着介绍SIMO系统的子空间算法,这一算法通过单输入的过采样或者多输出的采样,利用输出的二阶统计量辨识信道的冲激响应。然后研究在
2、发射端采用恒模复调制引入循环平稳,利用子空间算法进行信道的辨识。并针对单载波系统,采用基于重复因子的子空间分解方法进行信道盲辨识。最后研究两种均衡器的设计,其中对于SIMO模型,设计了分数间隔盲均衡器。对于调制引入循环平稳模型,设计了循环维纳滤波器。采用恒模复调制技术,不但能保持信号功率恒定,同时为接收机提供一定的谱冗余,有效地利用频谱冗余进行干扰抑制,修复被干扰损坏的谱。关键词关键词:关键词:::盲辨识,盲均衡,循环平稳,恒模复调制,子空间算法I南京邮电大学硕士研究生学位论文ABSTRACTABSTRACT
3、Thetechniqueofblindchannelidentificationandequalizationisveryattractiveduetothepursuitoflargecapacitiesandhighreliabilitiesinmobilecommunicationsystems.Ontheissueoftheblindidentification,somealgorithmsadoptthemultipleantennas,whileothersusethefractionalsamp
4、ling,soastoformaSIMOstructure.Earlymethodsalsousedthehigherorderstatistics.Thereareothertechniqueslikepre-codingandmodulation-inducedcyclostationarity(MIC),wheretheinducedspectralredundancyisutilizedforblindchannelidentification.Firstlythisthesismakesabrief
5、introductionofsomebasicknowledgeofblindidentificationandequalization,reviewingthedefinitionsofcyclostationarysignalsandsomerelatedprocessingmethods.SecondlythesubspacemethodisdescribedforSingle-Input-Multiple-Output(SIMO)system,applyingtheSecond-Order-Stati
6、stics(SOS)intheidentificationofChannel-Impulse-Response(CIR).ThentheConstant-Modulus-Complex-Modulation(CMCM)ispresentedinthetransmitterinordertointroducecyclostationarity,followedbythesubspacemethodtoidentifythechannelblindly.Anothermethodisincludedwhichma
7、kesuseoftherepetitionschemetointroducedspectralredundancy,bywhichtheblindidentificationofthesinglecarrierchannelcanbeimplemented.Finally,theblindfractionallyspacedequalizerisdesignedfortheSIMOmodel.AstothemodelofMIC,devisesthecyclicWienerfilter.CMCMcanmaint
8、ainstransmitpowerconstantandgeneratesspectralredundancyatthesametime,forthereceiver,bymeansofcyclicWienerequalizationtosuppressinterferences,repairthespectraldamage.KEYWORDS:::blindidentification,blind
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