lte下行链路中的mimo-ofdm传输系统关键技术的仿真研究

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1、国内图书分类号:TN911.22国际图书分类号:621.39西南交通大学研究生学位论文密级:公开年级三雯二二级姓名赵雁妞申请学位级别亟±专业通焦量焦皇丕统指导老师赵塞主副塾撞二零一四年五月Cl嬲sifiedhldex:1N911.22U.D.C:621.39SouⅡ1westJiaotongUnivers时MasterDe鲈eeThesisSimulationresearchonthekeytechn0109iesofMIMO—OFDMtransmissionsysteminLTEdownlim(Grade:2011Candidate:YamyanZ

2、ha0AcademicDegreeAppliedfor:MaSterSpecial时:Comm吼icationa11d111fomationSystemSupervisor:Ⅵcepro£HongyuZha0May,2014西南交通大学学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留并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。本人授权西南交通大学可以将本论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复印手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于1.保密口,在年解

3、密后适用本授权书:2.不保密d使用本授权书。(请在以上方框内打“、/”)学位论文作者签名:趑唾印日期:伽,印.箩.27⋯⋯:哟日期:≯,驴g.了7西南交通大学硕士学位论文主要工作(贡献)声明本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下:1.结合L1飞标准详细分析了L1咂下行链路平台的建模过程,给出基于IT++的L1卫下行链路物理层MⅡ订O.OFDM传输系统仿真平台,并对MIMO、oFDM技术进行深入研究,仿真分析了0FDM系统的性能,验证了在AW(烈和R-ayleigh信道下OFDM系统的性能,探讨了循环前缀长度对OFDM系统性能的影响。并对仿真过程中所

4、需要的M蹦O信道建模的方法进行了详细说明。2.完成了基于物理层传输系统中预编码算法的仿真,分别对线性预编码的五种算法:ZF算法、MMsE算法、svD算法、基于注水功率的SVD算法和GMD算法进行仿真分析,并探讨了误码性能及优缺点。仿真结果表明,计算复杂度较小的MMsE算法性能要优于ZF算法,GMD算法的误码性能最优但是计算复杂度最高,基于注水功率的svD算法性能略次于svD算法,但具有较高的系统容量。为非线性与线性的预编码算法的误码性能,对两种非线性预编码算法DPc算法和n口算法进行仿真实现,并探讨两种算法在不同调制方式下系统的误码性能,经分析指出了

5、调制阶数对系统的影响。实验结果表明,DPC算法的性能比T唧算法好,但1rI口算法的发送功率低;同时随着调制阶数的增大,DPC算法和THP算法性能差别逐渐减小;非线性预编码的算法性能比ZF算法要好,但是计算复杂度要高。3.比较研究了两种自适应调制算法:Chow算法和Fischer算法,基于文献中对Chow算法的改进,但是计算复杂度偏高,本文对Fischer算法进行了改进,同时对这些算法在系统的信道增益、比特分配以及功率分配等方面的影响进行对比与分析,仿真结果表明,本文对Fischer算法的改进降低了计算复杂度,但在比特分配上性能略差;同时,将改进后的算

6、法与SVD算法相结合,应用于物理层仿真平台,对比未采用自适应调制的系统性能,选用自适应调制后,系统性能有了大幅度的提升。本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均己在文中作了明确说明。本人完全了解违反上述声明所引起的一切法律责任将由本人承担。学位论文作者签名:返唾叼日期:弘f憾砷西南交通大学硕士研究生学位论文第1页摘要随着信息技术的迅猛发展,L1卫下行链路中的M蹦0.OFDM系统己成为当前通信领域的

7、研究热点,而LTE下行链路物理层的关键技术成为优化系统的主导因素。因此,本文将对OFDM、MIMO和链路自适应这三大关键技术展开深入研究。本文以OFDM、MIMO和链路自适应技术为主线,结合m标准详细分析了L1、E下行链路平台的建模过程,并搭建了基于IT++的L1’E下行链路物理层MⅡ订O.OFDM传输系统仿真平台。由于IT++不仅有Matlab的功能,还结合了C运行速度快的优点,并且包含很多通信模块,可以直接调用。因此,与传统平台相比,该平台运行效率高,能够大大节约用户时间。在本文搭建的U’E下行链路MⅡⅥO.0FDM传输系统平台上,本文首先对基于

8、空间复用的预编码技术进行研究,主要针对zF算法、MMSE算法、svD算法、注水功率SVD算法、(m∞算法、D

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