基于重构观测信号序列的MIMO信道估计技术研究

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1、西南交通大学硕士学位论文基于重构观测信号序列的MIMO信道估计技术研究姓名：王一焰申请学位级别：硕士专业：通信与信息系统指导教师：陈庆春20080501西南交通大学硕士研究生学位论文第lI页了观测训练序列样本数，该方法降低了由噪声造成的估计误差，但却使得由信道时变特性造成的估计误差增加。另外，传统ML估计算法所对应的估计误差可视为基于AONSS的ML估计算法以及基于CONSS的ML估计算法所对应的估计误差在没有冗余时的特例。相关仿真结果表明：在信道时变情况下，论文所提出基于重构观测样本的信道估计方法是切实可行的，为深入研究MIMO通信系统下的基于重构观

2、测样本的信道估计提供了一种新的思路和途径。关键词：MIMO，信道估计，累加观测信号序列，级联观测信号序列。西南交通大学硕士研究生学位论文第1Il页AbstractBecauseofhighlyspaceresourceusingefficiencyandhighlyspectrumusingefficiencyandimprovingchannelcapacitygreatlywithoutincreasingchannelbandwidth，Multiple-InputMultiple—Outputsystemischosenasoneofthead

3、vantagedtechniquesforthefuturemobilecommunicationsystem，whichhasbeenthetopicofmanyresearches．Ingeneral，usingspacetimecodecanimproveMIMOsystemcapacity．However，thepreconditionofusingspacetimecodeisthatMIMOchannelinformationcanbeestimatedcorrectly．Onlywiththecorrectestimatedchannel

4、information，MIMOsystemcangettheidealchannelcapacity．Therefore，howtogettheMIMOchannelinformationcorrectlybecomesacrucialproblem．Channelestimation，oneofcrucialtechniquesinMIMOsystem，isinvestigatedinthispaper．Atfirst，fromthetraditionalchannelestimationstrategyusingtrainingsequence，

5、anovelchannelestimationmethod，whichisbasedonreconstructedobservedsignalsequenceisproposed．Basedonredundantinformationusedbythenovelmethod，tWOnewobservedsequencesareproposed：oneisaccumulativeobservednoisysignalsequence(AONSS)；theotherisconcatenatedobservednoisysignalsequence(CONS

6、S)．Undertheassumptionthatchannelisblackandflatfading，firstly，maximumlikelihood(ML)channelestimation，leastsquare(LS)channelestimationandlinearminimummeansquareerror(LMMSE)channelestimation，whichareallbasedonAONSSandCONSS，arederived．Then，basedonAONSSandCONSS，thegeneralizedrandomCr

7、amer-Raolowerbounds，whichincludetraditionalCramer-Raolowerboundsasspecialcases，arealsoderived．ComparingtotraditionalML，LSandLMMSEestimationalgorithms，theperformancesofproposedML，LSandLMMSEbasedonAONSSandCONSSarebetter．However，thepreconditionofusingAONSSisthateverytransmittedpack

8、age’Strainingsequenceisthesame，usingCONSSdoesn’