超宽带通信系统信道估计算法及其VLSI实现研究

论文摘要

超宽带(Ultra wideband,UWB)技术作为一种极富竞争力的短距离无线通信技术而受到学术界和工业界的广泛关注,它具有数据传输率高、功耗低、结构简单和保密性好等优点。由于UWB信号和信道的特殊性,在系统实现时会面临许多挑战,其中,信道估计是UWB接收机设计中的关键技术之一,在很大程度上,信道估计的精确性决定了接收机的性能。在UWB系统中,发射信号的功率受限,使得接收机接收到的信号能量低,而且UWB信道与一般无线系统相比更为复杂,需要出估计大量的信道参数,加之信号带宽极大,需要的采样率很高,所以设计和实现一种速度快,计算量小和精度高的信道估计算法具有较大的难度。本文首先介绍了典型的超宽带系统的发射机原理,描述了超宽带系统的信道传输特性,研究了超宽带系统接收系统,分析了Rake接收机原理,阐明了信道估计对接收机性能的重要影响。然后研究了几种现有的信道估计算法,包括最大似然(ML)算法、最小二乘方(LS)算法和导频波形辅助调制(PWAM)方法。通过理论分析和实验仿真,对这些算法的性能,复杂度,带宽利用率等诸多方面做了比较和小结。在此研究基础上,提出了一种改进的最小二乘方(MLS)算法,该算法在第一级估计中引入了一个窄能量窗口检测的过程,有效抑制了噪声分量的干扰,提高了估计精度;同时在第二级估计中采用了最大似然方法,在保证性能的前提下,极大减少了计算复杂度。最后完成了MLS算法的VLSI实现,包括量化仿真,模块设计和验证平台的设计,并给出了FPGA验证结果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 图表索引
• 第一章 绪论
• 1.1. 超宽带通信技术简介
• 1.2. 超宽带系统信道估计研究背景
• 1.3. 主要工作和章节安排
• 第二章 超宽带通信系统简介
• 2.1. 脉冲波形、调制与多址技术
• 2.2. 信道传输特性和信道模型
• 2.3. 接收机原理及其性能
• 第三章 信道估计算法的研究与比较
• 3.1. ML算法
• 3.1.1. 数据辅助ML算法原理
• 3.1.2. 无数据辅助ML算法原理
• 3.1.3. ML算法仿真结果
• 3.2. LS算法
• 3.2.1. LS算法原理
• 3.2.2. LS算法仿真结果
• 3.3. PWAM算法
• 3.4. 算法比较与小结
• 第四章 优化的LS（MLS）信道估计算法
• 4.1. MLS算法原理
• 4.2. MLS算法仿真结果
• 第五章 MLS算法的VLSI实现
• 5.1. 参数选择
• 5.2. 量化仿真
• 5.3. 数据流描述
• 5.4. 模块设计
• 5.4.1. 顶层模块
• 5.4.2. 模板生成模块
• 5.4.3. 第一级估计模块
• 5.4.4. 第二级估计模块
• 5.5. 验证平台
• 5.6. 验证结果
• 第六章 总结与展望
• 6.1. 总结
• 6.2. 展望
• 参考文献
• 硕士学习期间录用和发表的学术论文
• 致谢