ofdm系统中信道估计算法研究

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1、太原理工大学硕士研究生学位论文低了系统传输效率。‘第二类是基于被传输信息符号的有限字符和其统计特性的盲信道估计方法。目前已有几种适于OFDM系统的盲信道估计方法。其中一些算法是基于自相关矩阵子矩阵的盲估计算法[91，另一些是基于子空间分解的盲信道估计算法【1D1，它适用于加尾零(TrailingZeroes，TZ)的OFDM系统。另外一种是基于发送符号循环统计量的相关匹配盲信道估计算法‘111。。以及由ShengliZhou提出的基于输入信号的高阶统计量的盲信道估计算法【12l等。这类算法无需加入导频符号或训练序列，因此节省带宽有

2、效地提高了系统的频谱利用率。但盲信道估计算法的计算复杂度要高于基于导频和插值的信道估计算法，并且存在信号或者符号估计的不确定问题ll刃。第三类是同时利用盲信道估计算法所用的信息和采自已知符号的信息来完成信道估计的半盲信道估计算法。可以根据对未知输入符号的先验知识的利用程度对半盲信道估计算法如下分类n3】：第一类是确定性算法；第二类是利用统计量信息的高斯算法；第三类是利用数据的二阶或者高阶统计量的半盲信道估计算法；第四类是利用输入符号的有限字符特性的算法：第五类是利用输入符号的真实分布。1．5本文主要的研究内容及章节安排论文研究的背

3、景是OFDM技术应用到无线移动通信中，即无线OFDM通信系统。论文的主要研究工作是无线OFDM系统中的信道估计尤其是基于导频符号的信道估计和盲估计。论文组织结构如下：第一章为绪论部分，主要阐述了OFDM技术的发展和优缺点、OFDM系统信道估计的意义和研究现状。第二章分析了无线信道的特征和数学模型。第三章介绍了OFDM系统的主要原理、在无线信道中传输的数学模型以及主要关键技术。总结了无线多径时变信道对系统接收信号的影响。第四章为OFDM系统的信道估计。分类介绍了基于训练序列的信道估计、盲信道估计、基于导频信道估计，分析了各自的优缺点

4、，以期有个完整的信道估计算法框架。第五章主要分析了基于导频的各种信道估计算法。第六章主要分析了盲信道估计算法，并根据最大似然估计原理，对一种改进的盲信4太原理工大学硕士研究生学位论文道估计算法进行了系统仿真验证。5太原理工大学硕士研究生学位论文第二章OFDM系统中的无线信道无线通信系统的性能主要受到无线信道的制约。发射机与接收机之间的传播路径非常复杂。从简单的视距传播到遭遇各种复杂的地物如建筑物，山脉等。无线信道不像有线信道那样固定并可预见，而是具有极度的随机性。通常，无线信道的传播模型可分为大尺度(Large-Scale)传播模

5、型和小尺度(SmalI．Scale)传播模型114】。大尺度传播模型主要用于描述发射机与接收机之间长距离(几百或几千米)上的场强变化，用于预测平均接收场强以及无线覆盖范围。小尺度传播模型主要用于描述短距离(几个波长)或短时间(秒级)内接收信号强度的快速变化。～般而言，大尺度衰落表征了接收信号在一定时间内的均值随传播距离和环境的变化而呈现的缓慢变化。而小尺度衰落表征了接收信号在经过短时间或短距离传播后其幅度快速的波动，以致大尺度衰落的影响可以忽略不计。因此，了解信道的特性对于提高OFDM系统的传输性能有着重要的作用。本章首先讨论小尺

6、度衰落信道的特点，简要介绍小尺度衰落信道的概念，然后介绍了无线多径信道的三组色散参数，它们是对信道进行分类的依据。最后本章介绍了无线多径信道的基本模型和统计特性。2．1小尺度衰落信道移动无线信道的主要特征是多径，多径的存在使得接收信号不是由单一路径而来，而是许多路径来的众多发射波的合成。由于无线电波通过各个路径的距离不同，因而各路径来的反射波到达时间不同，相位也就不同。不同相位的多个信号在接收端叠加，有时同相叠加而加强，有时反相叠加而减弱。这样，接收信号的幅度将急剧变化，即产生了衰落。这种衰落是由多径引起的，所以也称为多径衰落。2

7、．1．1小尺度衰落的主要表现无线信道的多径性导致小尺度衰落的产生，它的主要表现为‘1旬：◆发射信号在短距离或短时间传播后得到接收信号的强度急剧地变化。◆在不同多径信号上，存在着时变的多普勒频移(DopplerShifts)弓!起的随机频率调制。◆多径传播时引起的时延扩展(回音)。7太原理工大学硕士研究生学位论文2．1。2影响小尺度衰落的因素影响小尺度衰落的因素有很多，其中包括：◆多径传播由于无线信道中反射和反射物的存在，使得发射信号到达接收机时形成在时间、空间上相互区别的多个无线电波。不同路径的分量具有的随机相位和幅度引起信号强度

8、的快速波动，而导致小尺度衰落、信号失真等现象。多径传播常常延长了基带信号到达接收机的时间，从而带来码间干扰。夺移动台的运动速度基站与移动台的相对运动会导致接收信号发生多普勒频移，从而使接收信号的合成信号产生非线性失真。它的影响与移动台的移动速度成正