MIMO通信系统的盲均衡技术的研究

论文摘要

未来移动和无线应用要求下一代无线通信系统具有更高的数据传输速率、更可靠的连接、更高的频谱效率、更佳的移动性以及低发射功率,此外还要克服各种各样的干扰,而这些都是现有的SISO单输入单输出系统所无法满足的。多输入多输出MIMO技术通过利用多根天线而大大增加通信系统的容量,是新一代移动通信系统必须采用的关键技术。目前各国学者对于MIMO的各方面的理论性能和算法实现,进行广泛的研究。由于无线移动通信MIMO系统是一个受频率衰落影响的多入多出系统,多径传输引起的码间干扰会使接收端的性能严重恶化。在无法获得足够长或缺少训练序列的系统中,为了改善系统性能,盲均衡/辨识起到非常大的作用。二阶盲均衡相对于高阶的盲均衡算法具有算法复杂度低的优点,所以本文重点研究了适合MIMO的二阶盲均衡算法。基于频率选择性衰落MIMO信道模型,研究了现有MIMO中的几种主要二阶盲均衡算法,包括SSA(子空间法),OPDA(外积分解法),LPA(线形预测法)和TXK算法,并给出了其性能仿真结果。结果表明算法复杂度最高的是SSA,但其性能也是最好的。四种方法,都可以辨识信道。在低信噪比下(<10dB),误码率性能子空间法最好,然后是TXK,OPDA,LPA;在高信噪比下(>10dB),依次为SSA,LPA,TXK,OPDA。现有的几种盲均衡都需要知道信道阶数,这样制约了算法的灵活性。本文提出一种可以在信道阶数未知条件进行信道均衡的算法。结合前几种盲算法,针对OPDA的外积分解的特点,对发送数据帧结构头补零,可以利用其接收相关阵的主轴元素对信道阶数进行估计。结合本身数据结构的特点,对原来的OPDA算法外积分解部分进行修改,给出了BFOPDA(基于帧结构的OPDA盲衡算法)的模型,并和现有的二阶盲算法进行仿真比较。结果表明,虽然在接收数据量少的情况下(接收7000个字符), BFOPDA算法辨识信道失败。但BFOPDA在接收足够多数据的情况下(接收35000个字符以上),在低信噪比下(<12dB),较SSA,性能提高了1个dB,比OPDA提高了3个dB。下一步,结合原OPDA的外积分解方法修正该算法在接收低数据量条件下不能辩识的缺点,和将该方法同具体的调制方法结合起来用于实际应用研究。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 1 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 历史与背景
• 1.2.1 移动通信的发展历史
• 1.2.2 技术现状与背景
• 1.3 MIMO 技术简介
• 1.3.1 MIMO 系统的概念
• 1.4 MIMO 系统的信道估计和均衡
• 1.4.1 MIMO 系统信道估计所面临的问题
• 1.4.2 MIMO 系统信道估计研究现状
• 1.4.3 均衡与信道估计的关系
• 1.4.4 均衡的现状及其需要进一步研究的问题
• 1.5 本文的工作及内容安排
• 2 无线信道特点及建模
• 2.1 无线信道的特点
• 2.1.1 小尺度衰落的基本概念
• 2.1.2 信道衰落的分类
• 2.1.3 无线信道模型
• 2.2 MIMO 无线信道建模
• 2.2.1 平坦衰落MIMO 信道模型
• 2.2.2 频率选择性衰落MIMO 信道模型
• 2.3 本章小结
• 3 MIMO 系统的二阶统计量（SOS）盲均衡算法的分析比较
• 3.1 SOS 盲均衡算法的系统模型
• 3.2 基于SOS 算法的可盲辨识条件
• 3.3 TXK 算法
• 3.4 线性预报算法（LPA）
• 3.5 外积分解算法
• 3.6 子空间算法
• 3.7 仿真实验
• 3.8 本章小结
• 4 MIMO 系统改进的盲均衡算法
• 4.1 问题的提出
• 4.2 新盲均衡算法
• 4.2.1 原OPDA 算法
• 4.2.2 基于帧结构的BFOPDA 盲均衡算法
• 4.3 仿真结果分析
• 4.3.1 OPDA 与BFOPDA 比较
• 4.3.2 BFOPDA 与TXK，LPA，SSA 比较
• 4.4 章小结
• 5 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 附录