无线MIMO-OFDM系统的传输技术及性能研究

论文摘要

随着现代无线移动通信的高速发展,为了满足高速和可靠的通信需求,在有限频谱资源的限制下,寻求新的通信技术来进一步提高无线通信系统的传输速率和连接可靠性已经显得日益紧迫。而近些年出现的MIMO技术和OFDM技术正好满足了无线通信界的这一需求,特别是这两种技术有机结合所产生的MIMO-OFDM技术,更能满足未来无线通信中的多应用服务、高速可靠的通信需求,因而也成为下一代（4G）无线移动通信的热点研究领域。无线MIMO-OFDM系统的传输技术及传输性能还有很多问题尚待解决,基于上述考虑,本文对无线MIMO-OFDM系统下的空时分集编码、信号检测及自适应传输等方面进行研究,具体研究内容及成果如下所述:1.传统的MIMO及MIMO-OFDM信道模型经历准静态（传输符号在一帧的间隔内所经历的信道衰落不变）独立瑞利衰落的这一假设过于理想,考虑到实际传输环境中收发端天线阵列的阵元间隔不够充分、移动终端快速移动以及收发端之间的散射体不够丰富等,无线信道将包含空时相关性、快衰落以及莱斯衰落等各种具体信道特性,采用矩阵和向量的表现形式,我们分别为MIMO和MIMO-OFDM系统建立起一个全面考虑以上各种信道衰落特性的综合信道模型,并分析了综合信道模型的协方差矩阵同空间、时间相关性矩阵的关系,为后面空时相关快衰落对MIMO及MIMO-OFDM系统的性能分析打下基础。2.基于前面所建立的综合考虑各种信道特性的MIMO及MIMO-OFDM信道模型,我们分别推导出空时相关瑞利和莱斯快衰落下空时分集编码的成对误差概率（PEP）,并深入研究采用空时分集编码的两种系统在莱斯衰落、空时相关下的性能,给出空时相关瑞利和莱斯快衰落下码设计的距离准则和内积准则,并定量的给出了系统可以获得的最大分集增益、编码增益以及编码增益在相关快衰落下的变化。考虑到在无法或者难以得到信道状态信息情况下差分酉空时调制的有效传输特性,我们推导出莱斯快衰落下差分酉空时调制存在着SNR极限和误差极限。借助于高斯-马尔可夫模型和SNR极限,推导出差分酉空时调制下系统的成对误差概率的近似结果,并通过仿真证明该结果的正确性。3.从系统误比特率最低角度出发,考虑到实际传输环境中存在着空间相关性和直射分量等,给出了相关莱斯衰落下V-BLAST最大似然检测及其神经网络实现。考虑到传统的V-BLAST框架检测判决方法ZF-DFE存在着误差传播和性能受限于检测顺序的特点,我们提出有着最低误比特率的逐符号最大似然（SSML）检测判决,并给出其BPSK调制下的检测判决表达式。考虑到实际传输环境中存在着散射体不丰富和天线阵列的阵元间距不足等问题,我们通过仿真研究了相关莱斯衰落下采用不同检测判决方法的V-BLAST系统性能,发现确实如同我们理论分析那样,采用SSML检测判决的系统性能要好于采用传统ZF-DFE检测判决的系统性能,尤其在空间相关莱斯衰落情况下,SSML检测判决的优越性更是得到进一步的验证。同时,考虑到SSML检测判决的计算复杂度较高以及径向基（Radius Basic Function,RBF）神经网络在判决以及计算方面的优势,我们给出了基于RBF神经网络的SSML检测判决及其计算复杂度的评估。4.考虑到贪婪（greedy）算法在比特分配方面的最优性以及OFDM技术中不同子载波可以自适应的调整比特、功率和速率等方面的优势,我们给出了基于贪婪算法的MIMO-OFDM系统自适应比特和功率分配策略,并定性和定量的分析了系统的频谱效率以及不同系统参数对系统性能的影响,通过仿真研究发现无论在误比特率还是在频谱效率上贪婪算法都要优于传统chow算法,更是远优于比特和功率平均分配的average算法;相同算法下,多自适应度下的系统性能要优于少自适应度下的系统性能。考虑到MIMO技术中空间复用增益和分集编码增益间的权衡,将其纳入自适应调制的范围内,并通过仿真研究发现综合考虑了空间复用和分集编码间权衡的系统性能确实要优于不考虑两者间权衡的系统性能。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 无线MIMO-OFDM 通信系统
• 1.2.1 MIMO-OFDM 通信系统的性能增益
• 1.2.2 MIMO-OFDM 系统的传输方案
• 1.3 MIMO-OFDM 系统的自适应传输
• 1.3.1 自适应调制技术的实现
• 1.3.2 MIMO-OFDM 的自适应调制
• 1.4 论文的主要工作和内容安排
• 1.4.1 无线MIMO 及MIMO-OFDM 信道模型的建立
• 1.4.2 空时分集编码及差分酉空时码在相关快衰落下的性能分析
• 1.4.3 相关莱斯衰落下V-BLAST 最大似然检测及其神经网络实现
• 1.4.4 自适应MIMO-OFDM 传输技术及性能分析
• 1.4.5 论文研究内容安排
• 1.5 论文中用到的数学符号
• 第二章 无线MIMO-OFDM 系统及容量
• 2.1 引言
• 2.2 无线MIMO-OFDM 系统
• 2.2.1 MIMO 无线信道
• 2.2.2 MIMO 离散信号模型
• 2.2.3 MIMO-OFDM 离散信号模型
• 2.3 无线MIMO-OFDM 系统的信道容量
• 2.3.1 数学表述
• 2.3.2 宽带MIMO-OFDM 系统的信道容量
• 2.4 本章小结
• 第三章 MIMO-OFDM 信道模型
• 3.1 引言
• 3.2 无线通信中的衰落信道统计模型
• 3.2.1 多普勒扩展和相干时间
• 3.2.2 多径效应及频率选择性衰落
• 3.2.3 快衰落
• 3.2.4 瑞利衰落
• 3.2.5 莱斯衰落
• 3.2.6 空间和时间衰落相关
• 3.3 MIMO-OFDM 信道模型的建立
• 3.3.1 预备知识
• 3.3.2 快衰落信道下MIMO 信道输入－输出离散信号模型
• 3.3.3 快衰落信道下MIMO-OFDM 信道输入－输出信号模型
• 3.4 本章小结
• 第四章 空时分集编码及差分酉空时码在相关快衰落下的性能分析
• 4.1 引言
• 4.2 空时分集编码概述
• 4.3 TAROKH 和LU 的研究内容
• 4.3.1 无线MIMO 离散信号模型
• 4.3.2 快衰落下空时分集编码性能分析和设计准则
• 4.3.3 无线MIMO-OFDM 离散信号模型
• 4.3.4 准静态衰落下空时分集编码性能分析和设计准则
• 4.4 本文的研究内容－快衰落相关信道下空时分集编码的性能分析及编码准则
• 4.4.1 无线MMO 信号模型
• 4.4.2 成对误符号率的契尔诺夫上界
• 4.4.3 无线MMO－OFDM 离散信号模型
• 4.4.4 成对误符号率的契尔诺夫上界
• 4.4.5 相关快衰落下空时分集编码性能的仿真结果分析
• 4.5 莱斯快衰落下的差分酉空时调制
• 4.5.1 差分酉空时调制
• 4.5.2 无线MIMO 离散信号模型
• 4.5.3 高斯-马尔可夫衰落信道模型
• 4.5.4 差分酉空时调制性能
• 4.5.5 莱斯快衰落下差分酉空时调制性能的仿真结果
• 4.6 本章小结
• 第五章 相关莱斯衰落下V-BLAST 最大似然检测及其神经网络实现
• 5.1 引言
• 5.2 分层空时传输方案
• 5.2.1 V-BLAST 概述
• 5.2.2 V-BLAST 检测方法
• 5.2.3 V-BLAST 最佳检测顺序
• 5.3 逐符号最大似然（SSML）检测算法
• 5.3.1 相关莱斯衰落下的最大似然检测
• 5.3.2 基于V-BLAST 的MIMO-OFDM 系统模型
• 5.3.3 基于V-BLAST 的逐符号最大似然（SSML）检测
• 5.3.4 仿真结果及性能分析
• 5.4 基于RBF 神经网络的SSML 算法
• 5.4.1 神经网络下SSML 算法的可行性分析
• 5.4.2 几何空间下的V-BLAST 检测
• 5.4.3 基于RBF 神经网络的SSML 算法实现
• 5.4.4 基于RBF 神经网络的多进制调制SSML 算法实现
• 5.4.5 基于RBF 神经网络的SSML 算法复杂度评价
• 5.5 本章小结
• 第六章 自适应MIMO-OFDM 传输技术及性能分析
• 6.1 引言
• 6.2 自适应调制技术的理论基础
• 6.2.1 注水功率分配
• 6.2.2 信道的奇异值分解
• 6.2.3 调制模式的选择
• 6.2.4 自适应分配准则
• 6.2.5 几种自适应调制技术的比较
• 6.3 基于贪婪算法的MIMO-OFDM 系统自适应比特功率分配
• 6.3.1 自适应调制MIMO-OFDM 系统模型
• 6.3.2 动态比特功率分配策略
• 6.3.3 MIMO-OFDM 系统频谱效率及性能分析
• 6.3.4 基于贪婪算法自适应比特功率分配的仿真结果及分析
• 6.4 结合空间复用和空时分组编码选择的自适应调制
• 6.4.1 Alamouti 方案
• 6.4.2 空间复用
• 6.4.3 空域下两种技术的结合
• 6.4.4 结合空间复用和空时编码选择的自适应调制仿真结果及分析
• 6.5 本章小结
• 结论与展望
• 参考文献
• 攻读博士期间发表及撰写的论文
• 致谢