论文摘要
无论在通信系统的理论研究还是在工程应用中,信道状态信息都具有重要的作用和意义,因为它是进行正确检测和译码的基础,是可靠通信的保障。所以近来通信技术在非理想信道状态信息条件下的性能研究越来越受到专家的重视。本篇论文的工作就是探讨非理想信道状态信息的移动通信系统的性能,基本内容包括无线移动通信信道的特性、系统中信道估计的方式方法等。在信道估计的方式方法中,以导频辅助调制(PSAM)的信道估计方式为主要内容,考虑在保证系统服务质量(QoS)条件下,如何优化导频符号的插入间隔和功率分配等问题,以实现系统的最优估计性能。针对无线移动通信信道特性,考虑信道估计对移动通信系统中关键技术的性能的影响,分析非理想信道状态信息系统性能的变化等等。在对系统性能进行分析时,去除信道状态信息完全已知的假设,以非理想信道状态信息为前提,在接近实际系统环境的条件下,以信道估计和预测手段获取信道信息,进而对系统性能进行研究。信道估计和预测以最小均方误差(MMSE)为准则,采用PSAM方式,这是一种有效的辅助信道估计手段,可以有效地获取信道信息并进行信道跟踪,现已被多个通信标准所采纳,例如WCDMA,CDMA2000等等。同时,PSAM也带来一些问题,一方面,因为导频的间隔决定了系统对信道的采样频率,因此,导频间隔的大小影响了信道估计和预测的准确度。另一方面,由于导频的插入消耗了系统部分的发送功率和传输带宽,因此降低了系统的频谱有效性。所以,系统中的导频设计将直接影响系统估计性能和系统的服务质量。此外,PSAM也与信道特性密切相关,为此,研究无线信道的特性并根据其特性来设计PSAM,是本文研究的主要内容。信道估计和PSAM设计是本文的主线,贯穿始终,在此基础上,本文探讨了非理想信道状态信息下的各种通信系统及关键技术。首先,除针对正交频分复用(OFDM)的信道估计特性,提出了相应的改进方案外;其次,基于单输入单输出(SISO)系统,讨论了系统采用自适应编码调制(AMC)技术时,当引入信道估计误差,系统性能与理想信道估计情况下的差别,并且根据性能损失,提出了PSAM的最优设计方案;再次,在多输入单输出(MISO)和多输入多输出(MIMO)系统中,推导了非理想信道状态信息条件下采用最大比合并后的输出信噪比的闭合表达式,并根据MIMO信道特性讨论了空间相关性的各种影响等等。最后,在独立的物理层的研究基础上,考虑将非理想信道状态信息的研究扩展到跨层设计领域,通过对跨层中误差和不确定因素的分析,提出了跨层中PSAM的最优设计方案,并对非理想环境下的跨层性能进行了理论推导和分析。本论文研究以信息论、通信原理和数字信号处理等为理论基础。以数学理论是概率与统计、微积分、优化算法为手段。具体的主要工作和创新点如下:1、基于宏小区及微小区MIMO信道模型,比较了MIMO信道在两种传输环境中的空间相关特性,通过数值分析方法得到了两类信道空间相关性随发送端、接收端天线阵列的分布而变化的特征曲线,并分析比较了信道参数,如到达角的角度扩展等,对空间相关性的影响。在此基础上,讨论了空间相关系数对系统功率有效性和频带有效性的影响,定义了在不同传输环境下,影响系统BER性能的空间相关系数的门限。2、在OFDM系统中,将一般的估计算法与小波去噪相结合,将该方法用于频域上的信道衰落因子的估计,充分利用了小波去噪在低信噪比时去加性噪声的有效性,比较了结合小波去噪的估计方法与现有估计方法性能差别,指出各自存在的优缺点。3、利用神经网络所具有的不断学习和记忆的优点,将基于LME(least mean error)算法的神经网络系统用于OFDM系统的信道估计中,主要特点是可以通过两个子网络分别估计出采样时刻信道的幅度值和相位值。并且根据无线通信信道随时间变化快的特性,如果适当地插入导频符号,在信道相关时间内,利用导频符号训练神经网络可以更新信道的估计值,在估计的同时完成跟踪。4、在已有的误差函数的基础上,结合信道的功率谱特性,分析了AMC系统的估计性能;从无线移动信道的特性出发,修正了评价信道估计性能的均方差函数的表达式,发现了对信道估计性能起关键性作用的信道参数,例如,莱斯因子,到达角的角度扩展等等;通过对相关的系统性能的分析,总结了这些信道参数对估计性能乃至整个系统产生影响的方式,同时发现,由于估计误差的存在,系统选择自适应编码调制方案的信道信噪比(CSNR)的门限也有相应的改变。5、在PSAM的导频分配研究中,利用衰落信道的二阶统计特性,推导出用以确定导频符号间隔的算法,定义了导频间隔的局部量和全局量,证明了由算法得到的局部量的自适应特性,同时证明了全局量是一个更紧的上界。6、提出了跨层设计中的自适应PSAM方案。首先,根据信道的统计特性定义了导频插入的间隔;其次,以修正的平均频谱利用率为目标函数,根据最优化原理,得到了导频符号和信息符号间功率的最优分配原则。对非理想信道状态信息的跨层设计模型的性能函数,如误包率(PER)、平均频谱效率(ASE)函数进行了理论推导和修正,得到闭合表达式。
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