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基于联合消息传递算法的相位噪声估计

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1 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外发展和研究现状

1.3 论文主要内容和结构

2 消息传递算法的理论依据

2.1 形式化接收机的演变

2.2 精确推理与变分推理

2.3 消息传递规则

2.4 本章小结

3 基于SP-VMP的AWGN信道相位噪声估计

3.1 引 言

3.2 AWGN信道下SISO系统模型及问题分析

3.3 基于联合SP-VMP的迭代接收机设计

3.4 仿真结果与分析

3.5 本章小结

4 基于BP-MF-EP的多径信道相位噪声估计

4.1 引 言

4.2 多径信道下SISO系统模型及问题分析

4.3 基于联合BP-MF-EP的迭代接收机设计

4.4 仿真结果与分析

4.5 本章小结

5 基于GEM-BP的MIMO系统联合信道和相位噪声估计

5.1 引言

5.2 MIMO系统模型及问题分析

5.3 基于联合GEM-BP的迭代接收机设计

5.4 仿真结果与分析

5.5 本章小结

6 总结与展望

6.1 论文主要研究工作与贡献

6.2 进一步研究工作展望

参考文献

致谢

个人简历及博士阶段研究结果

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摘要

随着无线通信技术的发展,用户数、数据吞吐量以及用户对视频通信等宽带业务的需求呈指数式增长。超高频无线通信可以满足不断增长的宽带业务要求,成为未来无线通信的发展趋势。但由于半导体制造技术的限制,高精度超高频的振荡器很难实现。不理想振荡器在发射端和接收端产生的载波信号都将引入不同程度的相位噪声。此外,为了提高无线通信系统传输速率,扩大系统容量,发射端采用了高阶调制技术,而高阶调制技术却更易受到相位噪声的影响。可见,相位噪声无疑成为无线通信中影响性能的一个重要的因素。针对存在相位噪声的系统,设计性能优良的接收机依然是研究的热点问题。
  本文针对存在相位噪声的单输入单输出(single-input single-output,SISO)系统和多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)系统开展研究,提出了基于消息传递算法的估计、检测和译码算法。
  1、针对高斯白噪声(additive white Gaussian noise,AWGN)信道下噪声方差未知的情况,提出了一种基于联合 SP-VMP的相位噪声估计与译码算法。现有方法通常将连续非高斯变量消息离散化后采用和积(sum-product,SP)算法,本文通过划分系统模型的因子图,联合变分消息传递(variational message passing,VMP)算法与SP算法实现高效的相位噪声估计、AWGN精度估计和译码。所提算法采用VMP规则处理非高斯连续变量消息,有效地降低了接收机算法的复杂度。与最先进的Tikhonov接收机相比,所提出的接收机算法能够以较低的复杂度达到相同的性能。
  2、考虑单载波多径信道下存在相位噪声的系统,针对低复杂度接收机设计中的检测问题,提出了融合高斯近似置信传播(Gaussian approximate BP,GABP)算法和置信-期望传播(belief propagation and expectation propagation,BP-EP)检测算法的 Doped EP高斯近似检测算法。该算法不仅有效地解决了先进的联合BP-EP算法的迭代振荡现象,而且系统的检测性能相对于BP-EP和GABP算法有明显地提升。所提Doped EP算法可以降低多径信道下系统联合相位噪声估计与检测算法的复杂度。
  3、研究了单载波符号间干扰(inter-symbol interference,ISI)信道下编码通信系统存在相位噪声情况下的最优接收问题,提出了基于联合置信、平均场和期望传播(belief propagation,mean field and expectation propagation,BP-MF-EP)消息传递算法的迭代相位噪声估计、检测与译码接收机。在区域化的因子图模型上,利用MF算法规则处理非线性的观测函数节点,对于含有离散变量的检测、译码部分采用联合BP和EP算法消息传递规则,对具有高斯型先验的相位噪声估计部分采用BP算法消息传递规则。对于非线性问题,目前的算法通常采用一阶泰勒级数将非线性模型线性化,如软输入的扩展卡尔曼平滑方法。所提算法利用二阶泰勒展开对相位噪声估计部分的非高斯消息进行了高斯近似,从而保留了相位噪声分布的二阶统计量。仿真结果表明,所提出算法的性能明显优于软输入扩展卡尔曼估计与检测算法,并且通过复杂度分析,两种迭代算法的复杂度同阶。
  4、针对点对点MIMO系统中超高频振荡器不理想带来的相位噪声问题,将BP算法融合于广义期望最大化(generalized expectationmaximum,GEM)消息传递框架,在系统因子图上设计合适的消息调度机制,用其E步处理非线性的似然函数节点和符号变量节点,在其M步采用BP算法处理准静态信道和相位噪声跟踪过程,从而提出了一种MIMO系统下联合信道、相位噪声估计和符号检测算法。所提出的迭代算法,不仅利用训练序列而且利用检测数据进行信道和相位噪声估计,提高了信道和相位噪声的估计精度。仿真结果表明,在信道和相位噪声估计的均方误差性能上,所提出的算法明显优于基于软输入的扩展卡尔曼估计的联合估计和检测算法;对于采用不同的调制方案的系统,在误码率(bit error rate,BER)性能上,提出的算法相对于最新提出的采用软输入扩展卡尔曼的算法也具有显著的性能优势;对于未编码系统本文所提出的算法已逼近理想情况下(信道和相位噪声已知)误帧率(frame error rate,FER)性能。

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