关于MIMO-OFDM系统中的信道估计研究

论文摘要

OFDM技术和MIMO技术都是未来通信系统的关键技术,OFDM技术可以将宽带信道分成若干个窄带子信道,这些子信道是平坦且相互正交的；而MIMO多天线技术可以在每个子信道上获得较大的信道容量。因此,由它们结合而成的MIMO-OFDM就可以在提高通信系统容量的同时对抗衰落、抑制噪声。MIMO-OFDM系统的复杂性和无线通信信道的多变性使得系统中的信道估计技术面临很大的挑战。基于此,本文对MIMO-OFDM系统及其信道估计技术进行了研究和分析：（1）研究无线信道的一般衰落特性,建立基本的信道模型。分别对MIMO技术和OFDM技术的组成原理和技术特点进行研究,使用Matlab计算机软件对MIMO的系统容量进行仿真分析,并概述MIMO-OFDM系统的基本结构和原理。（2）分析信道估计技术在MIMO-OFDM系统中的重要作用和意义,深入研究MIMO-OFDM系统中的基本信道估计算法,对信道估计的传统算法LS和MMSE分别进行仿真,并比较两种方法的性能差异。（3）重点研究MIMO-OFDM系统中基于期望最大化（EM）算法的信道估计方法。EM算法的复杂度虽然相对较高,但是由于其占用资源较少,可以弥补传统信道估计方法的不足。通过对EM算法的了解,首先在无编码的MIMO-OFDM系统中提出了一种基于EM算法的信道估计方法,与传统的导频辅助相结合,通过使用EM算法获得接收信号的信息和信道的统计特性,并与传统的维纳插值方法进行了仿真比较。仿真结果表明了较好的性能。（4）通过对STBC编码性能的仿真分析,对STBC MIMO-OFDM系统提出了一种基于EM算法的信道估计方法,并与传统的自适应信道估计算法——RLS方法进行了仿真比较。仿真结果表明了基于EM的估计在高SNR区具有较好的性能,并且通过与Alamouti STBC的结合,也有效的降低了复杂度。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 目录
• 常用符号及说明
• 第一章 绪论
• 1.1 论文研究背景和意义
• 1.1.1 研究背景
• 1.1.2 研究意义
• 1.2 论文研究内容
• 1.3 论文组织结构
• 第二章 MIMO-OFDM系统
• 2.1 无线信道的基本特征
• 2.1.1 无线信道的衰落特性
• 2.1.1.1 大尺度衰落
• 2.1.1.2 小尺度衰落
• 2.1.2 无线信道建模
• 2.1.2.1 AWGN信道
• 2.1.2.2 平坦衰落信道
• 2.1.2.3 频率选择性衰落信道
• 2.2 MIMO原理
• 2.2.1 MIMO系统模型
• 2.2.2 MIMO的信道容量
• 2.2.3 MIMO的信道容量仿真
• 2.3 OFDM原理
• 2.3.1 多载波调制
• 2.3.2 正交频分复用
• 2.3.3 OFDM的抗干扰技术
• 2.3.4 OFDM的系统模型
• 2.3.5 OFDM的参数选取步骤
• 2.4 MIMO-OFDM系统模型
• 2.5 本章小结
• 第三章 MIMO-OFDM系统中的信道估计技术
• 3.1 信道估计的定义和分类
• 3.2 非盲信道估计
• 3.2.1 基于导频信号的信道估计
• 3.2.2 基于训练序列信号的信道估计
• 3.2.3 基于LS的信道估计
• 3.2.4 基于MMSE的信道估计
• 3.2.5 仿真性能分析
• 3.3 盲信道估计
• 3.4 半盲信道估计
• 3.5 本章小结
• 第四章 MIMO-OFDM系统中基于EM的信道估计
• 4.1 EM算法
• 4.1.1 MLE算法
• 4.1.1.1 似然函数
• 4.1.1.2 最大似然估计
• 4.1.2 EM算法简介
• 4.2 MIMO-OFDM中基于EM的信道估计
• 4.2.1 MIMO-OFDM系统模型
• 4.2.2 SISO情况
• 4.2.3 扩展到MIMO的情况
• 4.2.4 频率窗口有导频符号时EM算法的初始化
• 4.2.5 频率窗口没有导频符号时EM算法的初始化:局部维纳插值
• 4.3 仿真结果分析
• 4.4 本章小节
• 第五章 STBC MIMO-OFDM系统中基于EM的信道估计
• 5.1 空时编码简介
• 5.1.1 空时分组码（STBC）
• 5.1.2 空时格码（STTC）
• 5.2 STBC MIMO-OFDM中基于EM的信道估计
• 5.2.1 系统模型
• 5.2.2 EM信道估计基本算法
• 5.2.3 EM算法用于STBC MIMO-OFDM中
• 5.3 仿真结果分析
• 5.4 本章小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 论文内容总结
• 6.2 研究与展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录:攻读学位期间发表的学术论文