MIMO-OFDM系统中信道估计方法的研究

摘要

移动通信技术已经成为通信领域发展最快，最具市场潜力的热点技术。目前，第三代移动通信系统已经在世界各国大范围使用，包括WCDMA、CDMA2000以及TD-SCDMA系统。第三代通信系统能提供基本的数据和多媒体业务，但是还达不到满足高速的移动多媒体业务的能力。与此同时，新的业务需求对速率、服务质量、无缝衔接提出了新的挑战[1]。
　　基于正交频分复用（OFDM）技术和多输入多输出（MIMO）技术的通信系统是未来4G通信的主要技术发展趋势。目前，由OFDM技术与空时编码技术相融合而成的MIMO-OFDM技术已经引起了通信领域的广泛关注和研究。在无线通信系统中，MIMO-OFDM技术不仅能够有效地增强数据传输速率、增加系统传输容量，而且能有效地抑制多径衰落和干扰。信道估计问题是MIMO-OFDM系统的一项关键技术问题，因此，本论文针对MIMO-OFDM系统的信道估计问题展开研究。
　　本文第一部分首先阐述了MIMO-OFDM技术的研究背景、意义和国内外研究现状，然后对无线信道的衰落、多径效应及时变性等特性进行分析。接着由MIMO技术以及 OFDM技术的原理和系统结构出发，引出 MIMO-OFDM技术的系统结构和基本原理，并且构建 MIMO-OFDM信道模型。对基于 OFDM的空间复用系统和空时编码OFDM系统进行分析，重点研究了空时分组编码STBC-OFDM系统。本部分最后用Matlab软件对SISO、MIMO两种系统的信道容量以及STBC-OFDM系统性能进行仿真分析。
　　信道估计问题是MIMO-OFDM系统的一项关键技术问题。因此，本文第二部分针对MIMO-OFDM系统中基于训练序列的信道估计方法展开研究。首先详细介绍了几种传统的信道估计算法及其原理实现，其中包括最小二乘信道估计算法（LS）、最小均方误差估计算法（MMSE）、线性最小均方误差估计算法（LMMSE）、奇异值分解线性最小均方误差估计算法（SVD-LMMSE）和最大期望估计算法（EM）。由于 LS信道估计方法兼顾复杂度和精度，适用于实际应用系统，因此着重分析了此算法，并且研究了优化的基于最优训练序列的LS信道估计算法，通过理论推导以及Matlab软件仿真，表明本文的优化算法能够在保证系统信道估计准确性的同时，有效地降低传统的信道估计方法的复杂度。

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1 绪 论

1.1 概述

1.2 移动通信的发展历程

1.3 国内外研究现状

1.4 本论文的主要研究工作

2 无线信道的衰落特性

2.1 引言

2.2 无线信道的包络特性

2.3 无线信道的相位特性

2.4 本章小结

3 MIMO-OFDM通信系统

3.1 OFDM技术简介

3.2 MIMO系统简介

3.3 MIMO-OFDM技术

3.4 系统仿真分析

3.5 本章小结

4 MIMO-OFDM系统中的信道估计算法

4.1 引言

4.2 MMSE信道估计算法

4.3 SVD-LMMSE信道估计算法

4.4 EM信道估计算法

4.5 LS信道估计算法

4.6 信道插值估计法

4.7 系统仿真分析

4.8 本章小结

5 最小二乘（LS）信道估计算法

5.1 引言

5.2 系统模型与算法

5.3 LS信道估计实现框图

5.4 最优训练序列及其信道估计

5.5 本章小结

6 结论与展望

致谢

参考文献