超宽带通信系统的信道估计研究

超宽带通信系统的信道估计研究

论文摘要

超宽带(UWB)是新一代的无线电通信技术,采用功率谱密度极低、持续时间极短的脉冲串来传送信息,具有传输速度高、低功耗、低成本、抗多径能力强、安全性好等特点。UWB技术主要应用于室内短距离(10米范围以内)的无线通信,其信道频率选择性衰落比较严重,并且经过多径信道后,UWB信号能量分散在多条可分辨的路径上,若采用分集技术以抵抗多径衰落,必须有精确的信道估计和较多的接收分支,以便于收集足够的多径能量。由于超宽带信道的复杂性,要对信道参数进行精确的估计,设计出一种速度快,计算量小和精度高的估计算法具有较大的难度。因此信道估计成为UWB通信系统中的关键环节,也是研究热点之一。本文首先介绍了UWB系统的发展历史和基本原理,重点介绍了UWB系统的调制方式、信号模型和信道模型;其次,在分析了UWB系统常用的传统最大似然信道估计算法的基础上,利用超宽带信号具有多径成簇到达的特性,本文对基于最大似然准则的分簇信道估计算法进行了详细研究,提出了两种简单易行的分簇方案:第一种算法假设簇长相等,以每簇中放置的等间隔抽头延迟线模型长度作为各簇在时间轴上的长度,此即为簇长最小化分簇;第二种则是利用IEEE802.15.3a信道模型及其测量数据得出簇平均长度,以此进行分簇。两种算法结合最大似然准则被应用于信道估计中,仿真结果表明,与传统的ML算法相比,本文的算法既降低了系统的复杂度,又提高了系统的可靠性,即使减少接收机的叉指数,仍然能获得更低的误码率;并且,本文的算法在极端多径条件恶劣的信道中,对系统性能改善更明显。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 1 绪论
  • 1.1 超宽带技术简介
  • 1.2 UWB及其相关技术的比较
  • 1.3 超宽带通信技术的研究现状
  • 1.4 超宽带信道估计算法的发展及研究概况
  • 1.5 本文主要工作及内容安排
  • 2 超宽带系统基本原理简介
  • 2.1 超宽带脉冲及主要调制方式
  • 2.1.1 超宽带脉冲
  • 2.1.2 超宽带系统的主要调制方式
  • 2.2 超宽带多址技术
  • 2.2.1 TH-PPM系统
  • 2.2.2 DS-BPSK
  • 3 超宽带信道传输特性
  • 3.1 无线衰落信道的传播特性
  • 3.1.1 无线信道的大尺度衰落
  • 3.1.2 小尺度衰落
  • 3.2 超宽带信道模型
  • 3.2.1 超宽带路径损耗模型
  • 3.2.2 超宽带多径信道模型
  • 3.2.3 IEEE 802.15.3a信道模型
  • 4 超宽带系统中信道估计算法的研究
  • 4.1 超宽带信道估计介绍
  • 4.2 最大似然信道估计
  • 4.2.1 ML算法介绍
  • 4.2.2 ML算法理论推导
  • 5 采用两种分簇方式的ML分簇信道估计算法
  • 5.1 簇长最小化分簇
  • 5.2 利用IEEE工作组提供的信道参数分簇
  • 5.3 仿真结果与分析
  • 结论
  • 参考文献
  • 附录A 式(3.18)推导过程
  • 攻读硕士学位期间发表学术论文情况
  • 致谢
  • 相关论文文献

    • [1].深度学习在无线通信系统信道估计中的应用[J]. 信息通信 2020(06)
    • [2].浅谈基于协作的无线窃听信道安全通信与功率分配[J]. 数字通信世界 2017(03)
    • [3].航空遥测远程信道预测方法[J]. 中国科技信息 2017(08)
    • [4].一种信道选择的方法和设备[J]. 科技创新导报 2016(01)
    • [5].一种信道选择的方法和设备[J]. 科技创新导报 2016(02)
    • [6].信道亲师的理据探究[J]. 湖北经济学院学报(人文社会科学版) 2020(11)
    • [7].不同环境下无线信道密钥生成性能研究[J]. 密码学报 2020(02)
    • [8].OFDM系统基于压缩感知的信道估计方法[J]. 科技广场 2016(11)
    • [9].基于压缩感知的时频双选信道估计研究[J]. 上海师范大学学报(自然科学版) 2017(01)
    • [10].5G信道测量解决方案[J]. 电信网技术 2015(11)
    • [11].信道的容量:同一时间内传输多组信号[J]. 中国信息技术教育 2014(17)
    • [12].多点协作传输的信道估计[J]. 清华大学学报(自然科学版) 2013(07)
    • [13].基扩展模型下基于深度学习的双选信道估计方法[J]. 计算机测量与控制 2020(10)
    • [14].优化信道虚拟调度在航天器上的应用仿真[J]. 计算机仿真 2014(08)
    • [15].基于本地人工信道的新型OFDM信道估计方法[J]. 现代电子技术 2014(17)
    • [16].公用信道技术在VoIP中的应用[J]. 电脑知识与技术 2008(24)
    • [17].基于配对t检验的侧信道泄露评估优化研究[J]. 小型微型计算机系统 2019(12)
    • [18].无线通信的远程信道分布仿真研究[J]. 山东农业大学学报(自然科学版) 2020(04)
    • [19].基于无线信道特征的跨层认证机制[J]. 信息工程大学学报 2017(03)
    • [20].时间式网络隐信道技术综述[J]. 网络安全技术与应用 2017(09)
    • [21].极化码中信道极化与编码译码的研究[J]. 齐齐哈尔大学学报(自然科学版) 2016(01)
    • [22].基于时域特性信道指纹的场景识别[J]. 军事通信技术 2016(02)
    • [23].基于OFDM的联合信道估计的定时方法[J]. 无线电工程 2016(10)
    • [24].一种无人飞行器测控信道初步设计[J]. 航空兵器 2015(01)
    • [25].无线信道特征加密系统设计[J]. 数字技术与应用 2015(07)
    • [26].修改无线信道改善手机信号[J]. 电脑爱好者 2015(07)
    • [27].人工智能辅助的信道估计最新研究进展[J]. 电信科学 2020(10)
    • [28].高速铁路无线传播信道测量与建模综述[J]. 通信学报 2014(01)
    • [29].卫星数传信道设计研究[J]. 中国新通信 2014(09)
    • [30].基于联合稀疏模型的OFDM压缩感知信道估计[J]. 北京邮电大学学报 2014(03)

    标签:;  ;  ;  

    超宽带通信系统的信道估计研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢