宽带无线MIMO OFDM移动通信系统中的同步和信道估计技术研究

论文摘要

由于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术具有很强的抗多径能力,多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术可以获得很高的频谱利用率,因此将MIMO结合OFDM形成的MIMO OFDM技术是未来无线宽带高速传输的主要候选方案。然而,由于OFDM技术采用了正交的子载波,MIMO技术的接收信号是多座发射天线信号的迭加,这两项技术的结合使得MIMOOFDM系统的接收机设计成为一项艰巨任务。本论文主要针对采用时域训练序列和频域训练序列的不同MIMO OFDM系统,研究了其接收机设计中的同步和信道估计问题,并对决定其性能的训练序列设计进行了分析。OFDM技术对同步误差极其敏感,本文首先研究了MIMO OFDM系统的时间和频率同步算法。由于循环前缀的存在,较小的符号定时误差并不会引起符号间干扰。但是,不同符号之间符号定时的随机摆动不仅将增加均衡器的复杂度,而且会导致系统性能下降,因此MIMO OFDM系统需要一个稳定可靠的符号定时同步算法。针对传统使用循环前缀的最大似然算法均方估计误差很大的缺点,提出了两种改进算法,一种适合慢衰落信道,另一种适合快衰落信道。它们以估计信道最大延迟的方法代替最大似然随机估计无符号间干扰区的某一点,以提高符号定时估计的准确性并降低均方误差。由于载波频率偏移和采样钟定时误差都将导致MIMO OFDM系统子载波间失去正交性,会严重降低系统性能,因此MIMO OFDM系统需要近乎完美的载波频率同步和采样钟同步方案。针对采用时域训练序列的系统,根据频偏在时域反映为相同训练序列不同的相偏,提出了一种使用两个不同长度相关器估计载波频偏的算法,短相关器用于扩大估计范围,长相关器用于提高估计精度;根据采样钟误差在时域反映为采样点的漂移,提出了依靠检测训练序列相对位置估计采样钟定时误差的算法。针对采用频域训练序列的系统,将用于单天线系统的载波频率同步方案扩展到多天线系统中;并根据采样钟误差在频域表现为导频相位旋转,提出了依靠检测相邻导频相位估计采样钟误差的算法。由于训练序列的设计不仅影响MIMO OFDM系统的数据传输率,而且还决定着同步和信道估计的性能,因此本文研究了用于MIMO OFDM系统的最优时域和频域训练序列。根据最小均方误差准则,发现最优时域训练序列需要在信道最大延迟时间内满足理想的自相关性和互相关性,据此提出了四种不同的设计方法。同时发现最优频域训练序列至少需要发送与发射天线同等数量的训练符号,并且不同天线相同子载波处的导频要求满足相互正交。由于MIMO OFDM系统的接收信号是多座发射天线信号的迭加,在估计某一个信道时,来自其它信道的信号将干扰该估计过程,因此信道估计是MIMO OFDM系统接收机设计的一个难点。本文分别针对频率选择性慢衰落信道和快衰落信道提出了不同的信道估计方案。考虑到慢衰落信道在一段较长时间内的信道变化可以忽略不计,提出了使用基于LMS和RLS自适应滤波的信道估计方法。考虑到快衰落信道需要实时估计,提出了使用扩展卡尔曼滤波器跟踪信道的方法,并针对该算法数据传输率不高的缺点,又提出了一种基于判决的扩展卡尔曼信道跟踪算法。最后针对扩展卡尔曼算法计算复杂度太高的缺点,提出了一种基于次优时域训练序列的时变信道估计方案。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 符号说明
• 英文缩写说明
• 第一章 序论
• 1.1 引言
• 1.2 4G移动通信核心技术
• 1.2.1 OFDM技术的发展及应用
• 1.2.2 MIMO技术的发展及应用
• 1.2.3 MIMO OFDM技术的结合
• 1.3 论文的主要工作
• 1.4 论文结构安排
• 第二章 MIMO OFDM系统概述
• 2.1 引言
• 2.2 宽带 MIMO OFDM系统
• 2.2.1 OFDM技术
• 2.2.2 MIMO技术
• 2.2.3 MIMO OFDM系统
• 2.3 宽带移动信道
• 2.3.1 移动信道的传播特性
• 2.3.2 移动信道的数学模型
• 2.3.3 典型的移动信道模型
• 2.4 本章小结
• 第三章 MIMO OFDM系统时间同步
• 3.1 引言
• 3.2 非理想时间同步的影响
• 3.2.1 符号定时误差的影响
• 3.2.2 采样钟误差的影响
• 3.3 基于循环前缀的符号定时同步
• 3.3.1 最大似然估计
• 3.3.2 点对点相关估计
• 3.3.3 分段相关估计
• 3.3.4 性能分析
• 3.3.5 仿真结果
• 3.4 基于训练序列的采样钟同步
• 3.4.1 采样钟恢复环路的实现
• 3.4.2 基于时域训练序列的采样钟估计
• 3.4.3 基于频域导频的采样钟估计
• 3.4.4 性能分析和仿真结果
• 3.5 本章小结
• 第四章 MIMO OFDM系统载波频率同步
• 4.1 引言
• 4.2 非理想载波频率同步的影响
• 4.3 基于时域训练序列的载波频偏估计
• 4.3.1 系统模型
• 4.3.2 前导符号设计
• 4.3.3 时域载波频率偏移估计
• 4.3.4 性能分析
• 4.4 基于频域导频的载波频偏估计
• 4.4.1 信号模型
• 4.4.2 小数倍粗频偏估计
• 4.4.3 整数倍频偏估计
• 4.4.4 小数倍细频偏估计
• 4.4.5 性能分析
• 4.5 仿真结果
• 4.6 本章小结
• 第五章 频率选择性慢衰落信道中的MIMO OFDM系统信道估计
• 5.1 引言
• 5.2 MIMO OFDM系统中的辅助数据模型
• 5.3 时域训练序列设计
• 5.3.1 系统模型
• 5.3.2 设计准则
• 5.3.3 基于循环移位的最优训练序列设计
• 5.3.4 基于傅里叶变换的最优训练序列设计
• 5.4 自适应时域信道估计
• 5.4.1 LS时域信道估计
• 5.4.2 基于 LMS滤波的信道估计
• 5.4.3 基于 RLS滤波的信道估计
• 5.4.4 性能分析
• 5.5 频域训练序列设计
• 5.5.1 系统模型
• 5.5.2 最优频域训练序列设计
• 5.6 频域信道估计
• 5.6.1 LS频域信道估计
• 5.6.2 内插
• 5.6.3 性能改进
• 5.7 仿真结果
• 5.8 本章小结
• 第六章 频率选择性快衰落信道中的MIMO OFDM系统信道估计
• 6.1 引言
• 6.2 导频设计
• 6.3 基于扩展卡尔曼滤波的信道估计
• 6.3.1 LS信道估计
• 6.3.2 扩展卡尔曼滤波
• 6.4 基于判决的扩展卡尔曼信道估计
• 6.5 基于次优训练序列的信道估计
• 6.5.1 次优训练序列设计
• 6.5.2 时变信道估计
• 6.6 性能分析
• 6.6.1 复杂度分析
• 6.6.2 传输效率分析
• 6.7 仿真结果
• 6.8 本章小结
• 第七章 总结与展望
• 7.1 全文工作总结
• 7.2 论文进一步的研究方向
• 参考文献
• 发表文章
• 致谢