MIMO-OFDM系统中信道估计及迭代干扰消除方法研究

论文摘要

近年来,随着通信技术的不断发展及通信业务需求的不断增长,人们对无线通信系统的要求也越来越高。现有的通信系统主要是以CDMA（Code Division Multiple Access ）为核心技术的第三代移动通信系统（ 3G, 3 Generation）,早已不能满足人们对高质量、高速率通信的需求,未来新一代移动通信系统已经成为研究的热点。4G系统将以正交频分复用（OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing ）和多输入多输出（ MIMO, Multiple Input and Multiple Output）为核心技术。OFDM多载波传输技术与MIMO多天线空间分集技术结合产生的MIMO-OFDM技术能够大幅度提高通信系统容量,并有效抵抗衰落影响,将成为未来新一代移动通信的关键技术。无线通信系统的性能主要受到无线信道的制约。发射机与接收机之间由于受到建筑物,山脉等障碍物阻挡,传播路径非常复杂,具有很大的随机性。因此,能否合理估计从发送天线到接收天线之间的信道频率响应,是提高系统性能的关键。本文围绕MIMO-OFDM系统信道估计技术,深入研究基于训练序列的信道估计方法以及一种基于Kullback-Leiblers（K-L）距离最小化的干扰消除迭代接收算法。本文首先简要介绍无线移动通信信道,包括三类损耗、四类效应和宽带衰落信道模型。在此基础上围绕MIMO-OFDM系统进行研究,从背景知识、基本原理、信道模型和关键技术等几个方面分别详细分析MIMO系统、OFDM系统和MIMO-OFDM系统。在MIMO-OFDM系统中信道估计技术占据着举足轻重的地位,是研究的热点。然后,在前面研究的基础上本文重点研究信道估计中的基于训练序列的信道估计方法,分析了传统的最小二乘（LS, Least Square ）信道估计方法和最小均方误差（ MMSE, Minimum Mean Square Error）信道估计方法,对其进行仿真并与理想信道估计曲线比较。可以看出MMSE信道估计方法具有比较好的性能,将其作为K-L距离最小化干扰消除算法中获得初始值的方法。最后,重点研究了基于最小化K-L距离的干扰消除算法,这是一种迭代干扰消除方法,本文详细推导了其在MIMO-OFDM系统中的算法原理,并对其进行仿真。仿真结果显示这种迭代算法和单纯用MMSE信道估计方法相比性能有所提高,证明了算法的有效性。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 课题研究背景及意义
• 1.2 MIMO 技术
• 1.3 OFDM 技术
• 1.4 MIMO-OFDM 技术
• 1.5 本文的主要研究内容和结构
• 第2章 MIMO-OFDM 无线通信系统理论基础
• 2.1 无线移动通信信道
• 2.1.1 无线移动信道简介
• 2.1.2 无线移动信道中的三类损耗与四种效应
• 2.2 瑞利衰落信道模型
• 2.3 宽带信道中的MIMO-OFDM 系统
• 2.3.1 MIMO 技术的基本原理
• 2.3.2 OFDM 技术的基本原理
• 2.3.3 MIMO-OFDM 系统原理及信道模型
• 2.4 本章小结
• 第3章 MIMO-OFDM 信道估计技术研究
• 3.1 MIMO-OFDM 信道估计概述
• 3.2 MIMO-OFDM 系统模型
• 3.2.1 系统发射端模型
• 3.2.2 系统接收端模型
• 3.3 基于训练序列的信道估计方法
• 3.3.1 基于训练序列的信道估计方法概述
• 3.3.2 MIMO-OFDM 系统中的LS 信道估计算法
• 3.3.3 MIMO-OFDM 系统中的MMSE 信道估计算法
• 3.4 仿真结果及分析
• 3.4.1 仿真环境设置
• 3.4.2 仿真结果及分析
• 3.5 本章小结
• 第4章 MIMO-OFDM 系统迭代干扰消除方法研究
• 4.1 MIMO-OFDM 系统迭代接收方法概述
• 4.2 MIMO-OFDM 中基于K-L 距离最小化的迭代干扰消除方法
• 4.2.1 Kullback-Leibler 距离的定义
• 4.2.2 算法原理
• 4.3 仿真实现、结果及分析
• 4.3.1 系统仿真流程
• 4.3.2 仿真结果及分析
• 4.4 本章小结
• 结论
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 致谢