叠加训练序列MIMO-OFDM的信号设计与检测关键技术研究

论文摘要

多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output, MIMO）技术与正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）技术的融合是实现充分利用空间资源、提高频谱利用率和对抗频率选择性衰落的一种有效途径,是未来新一代宽带无线通信系统的关键技术。本文首先介绍了MIMO-OFDM无线通信系统中信道估计的研究现状,讨论了时分、频分和码分导引方案的不足,提出了本文将要解决的问题。本文的第二部分提出了基于叠加训练序列的OFDM导引方案,分析了利用训练序列的一阶统计特性进行信道估计的系统误码率表达式,并通过仿真验证了理论分析的正确性。这种导引方案不同于传统方案的主要之处是:在时域、频域和码域上,训练序列和数据都完全重叠。因此新方案不会降低数据的传输速率,并且能在一个OFDM符号中同时完成时间频率同步和数据传输。通过理论分析和仿真结果发现:叠加训练序列OFDM的误码率性能受到训练序列分离因子和训练序列功率大小的影响。基于误码率最小化准则,本文给出了训练序列的最优分离因子和最优功率分配因子的闭合表达式。通过理论分析和仿真发现:最优分离因子由信噪比和训练序列功率决定,并且在训练序列功率一定的条件下,随信噪比的提高而变小;最优功率分配因子由信噪比决定,并且随信噪比的提高而变大。为了解决信道估计受到数据符号干扰的问题,本文接下来提出了叠加训练序列OFDM的迭代信道估计技术。分别基于重建发射信号和在接收信号中减去数据的干扰这两种思想,本文给出了两种迭代信道估计算法。仿真结果表明:在数据功率为0.8或0.75的条件下,误码率为10?2时,相对于理想信道估计,第一种算法约有1dB的性能损失,第二种算法约有2dB的性能损失;这两种算法由于迭代所增加的计算复杂度为O （ N logN ）,N为OFDM符号的子载波数目。本文最后在阴影衰落和瑞利衰落条件下,推导了考虑各个子流不同时到达接收机的分布发射MIMO的误码率表达式。通过与集中发射系统进行比较,分布发射系统在高于一定的信噪比门限的条件下性能优于集中发射系统。这个信噪比门限是由信道时延、空时码块长度、阴影衰落的均方差决定的。本文研究的叠加训练序列MIMO-OFDM可以为下一代无线通信系统提供更加灵活高效的空中接口:叠加在OFDM数据符号上的训练序列既能完成时间频率同步,也能完成信道估计。同时,可以灵活选择训练序列的长度,在一个OFDM符号中叠加多个序列,使得本方案能适应信道快衰落的情况。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 移动无线信道模型
• 1.2.1 移动无线信道特性
• 1.2.2 MIMO 信道模型
• 1.3 MIMO-OFDM 信道估计研究现状
• 1.3.1 基于时（频）分导引的信道估计方案
• 1.3.2 基于码分导引的信道估计方案
• 1.4 本文研究问题
• 1.5 论文结构及内容安排
• 第二章 基于叠加训练序列的OFDM 信道估计技术
• 2.1 引言
• 2.2 叠加训练序列系统的模型
• 2.2.1 发射机模型
• 2.2.2 信道模型
• 2.2.3 接收机模型
• 2.3 信道估计算法
• 2.4 系统的误码率分析
• 2.4.1 接收信号的统计特性
• 2.4.2 误比特率分析
• 2.5 数值与仿真结果
• 2.6 本章小结
• 第三章 叠加训练序列OFDM 的参数优化
• 3.1 引言
• 3.2 分离因子的优化
• 3.2.1 理论分析
• 3.2.2 仿真结果及分析
• 3.3 功率分配因子的优化
• 3.3.1 理论分析
• 3.3.2 仿真结果及分析
• 3.4 本章小结
• 第四章 叠加训练序列OFDM 的迭代信道估计算法
• 4.1 引言
• 4.2 迭代信道估计算法
• 4.2.1 第一种迭代信道估计算法
• 4.2.2 第二种迭代信道估计算法
• 4.3 算法分析
• 4.4 仿真结果及分析
• 4.4.1 迭代算法的性能比较
• 4.4.2 与导引辅助信道估计算法比较
• 4.5 本章小结
• 第五章 分布发射MIMO 的信号设计与检测
• 5.1 引言
• 5.2 系统模型
• 5.2.1 发射机模型
• 5.2.2 分布MIMO 信道模型
• 5.2.3 接收机模型
• 5.3 性能分析
• 5.3.1 迫零检测及误码率理论分析
• 5.3.2 与集中发射MIMO 系统的比较
• 5.4 仿真结果及分析
• 5.5 本章小节
• 第六章 结束语
• 6.1 本文总结及主要贡献
• 6.2 下一步工作的建议和未来研究方向
• 致谢
• 参考文献
• 个人简历
• 攻读硕士学位期间的研究成果