OFDM系统信道/频偏估计及干扰抵消算法的研究

摘要

正交频分复用(OFDM)技术可以有效的对抗多径衰落，并具有较高的频谱利用率，因而获得了广泛的应用：协同通信(Cooperative Communications)技术作为一种以分布式形式开拓空间分集的传输技术，利用无线信号在传输过程中能被周围的中继节点收到的特点，通过信源节点与这些节点协作将信息经过不同路径传递到目的节点，从而达到空间分集的目的。本文针对时变信道，研究了OFDM系统信道估计、频偏估计及干扰抵消算法，并将这些算法在OFDM协同通信系统中进行了衍生和扩展。 首先，本文研究了OFDM系统时变信道估计算法。我们先介绍了准静态信道条件下，常用的OFDM系统频域信道估计算法，如基于LS、LMMSE准则的信道估计算法。然后研究了时变信道条件下，OFDM系统的信道估计算法。这里我们给出了一种基于分组导频结合加窗DFT的信道估计算法，并利用发送数据的判决结果进行联合迭代信道估计，进一步提高系统性能。我们随后研究了指数扩展模型(BEM)，该模型可以通过较少的系数有效的对时变多径信道进行拟合。针对原有BEM模型的不足，我们提出了一种改进的BEM模型，从而可以更为精确的逼近时变信道。在改进的BEM模型的基础上，本文给出了一种基于LMMSE准则的时变信道估计算法，并讨论了算法的复杂度和CRB性能下界。仿真结果表明，该信道估计算法在快变信道条件下具有较好的性能。 其次，我们研究了时变信道下OFDM系统的干扰抵消算法。我们分析了由于信道时变所产生的载波间干扰(ICI)对于系统性能的影响，给出了一种基于导频信道估计的联合时域干扰抵消算法，从而在一个OFDM符号内实现了信道估计与时域干扰抵消的联合运用。最后我们提出了一种基于BEM模型下的时频结合的干扰抵消算法。以上两种算法均可以在增加少量复杂度的前提下明显提高系统的性能。 随后，我们研究了时变信道条件下载波频偏(CFO)估计算法。首先我们分析了OFDM系统存在CFO条件下，接收信号的模型以及CFO产生的ICI对于系统性能的影响。随后介绍了几种常用的CFO估计算法，这里我们分别介绍了AWGN信道下的ML算法，及时变信道下的基于滑动窗的CFO估计算法。最后我们提出了基于BEM模型的导频CFO估计算法，并通过计算机仿真验证了该算法的有效性及可靠性。 最后，我们讨论了在引入协同通信技术下，OFDM接收机的设计问题。我们在介绍了协同通信(CO)系统，以及OFDM协同通信系统(CO-OFDM)的模型及发送机制的基础上，讨论了CO-OFDM系统常用的接收机结构及对应算法。随后将BEM模型扩展到协同通信系统的信道条件下，给出一种BEM结构的参数化协同通信信道描述方法，并提出了一种基于CO-OFDM系统的帧结构设计。在此帧结构下，给出了联合的频偏及信道估计算法，并将空频码(SFBC)引入到CO-OFDM中，从而在时变信道的条件下，实现了分集增益，提高了系统性能。最后本章还提出了一种简单的两发两收结构的协同通信系统，通过设置特定的发送方式和发送帧结构，实现两个发送节点间互为中继，并在接收端形成Alamouti空时码结构，实现空间分集，提高系统的整体性能。

目录

文摘

英文文摘

论文说明：英文缩略词表、数学符号说明

声明

第一章绪论

1.1 论文研究背景

1.2 论文研究工作概述

第二章无线移动通信的信道建模

2.1 无线移动信道的传输特性

2.2 无线信道的相干性

2.3 无线信道的建模

2.3.1 Rayleigh和Rician衰落

2.3.2抽头系数的自相关函数

2.4 本章小节

第三章OFDM系统基于导频辅助的信道估计算法

3.1 引言

3.2 OFDM系统原理

3.2.1 OFDM技术的发展和应用

3.2.2 OFDM系统的基本模型

3.2.3 OFDM系统的频域信道模型

3.3 准静态信道下的OFDM信道估计算法

3.4 基于时变信道的时频变换算法

3.4.1 基于DFT的信道估计算法

3.4.2基于时频变换的迭代信道估计算法

3.4.3基于时频变换的迭代信道估计算法复杂度分析

3.5 基于指数扩展模型的信道估计算法

3.5.1 指数扩展模型简介

3.5.2基于M-BEM模型的OFDM信道估计算法

3.5.3基于M-BEM模型信道估计算法的性能及复杂度分析

3.6 仿真结果与分析

3.6.1 基于LS及LMMSE的信道估计算法性能仿真

3.6.2基于时频变换的信道估计算法性能仿真

3.6.3 基于BEM模型的信道估计算法性能仿真

3.7 本章小节

第四章OFDM系统干扰抵消算法

4.1 引言

4.2 基于信道时变性引起的ICI的分析

4.3 基于时变信道的ICI干扰抵消算法

4.3.1 联合导频信道估计的时域干扰抵消算法

4.3.2基于M-BEM模型的时域干扰抵消算法

4.3.3 算法复杂度分析

4.4 仿真结果及分析

4.4.1 基于导频信道估计的时域干扰抵消算法性能仿真

4.4.2基于M-BEM模型的干扰抵消算法性能仿真

4.5 本章小节

第五章OFDM系统频偏估计算法

5.1 引言

5.2 基于信道时变及CFO的ICI的分析

5.3 载波频偏估计算法

5.3.1 盲估计算法

5.3.2基于训练序列估计算法

5.4 仿真结果与分析

5.5 本章小节

第六章OFDM协同通信系统接收机设计

6.1 引言

6.2 协同通信系统的基本原理

6.3 AF方式下的CO-OFDM系统

6.3.1 AF方式下的系统结构

6.3.2 AF方式下的帧结构设计及发送机制

6.4 AF方式下的CO-OFDM系统参数化时变信道分析

6.4.1 AF方式下CO-OFDM系统时变信道分析

6.4.2 AF方式下CO-OFDM系统参数化信道描述

6.5 AF方式下的CO-OFDM系统接收机设计

6.5.1 CO-OFDM系统的频偏估计算法

6.5.2 CO-OFDM系统的时变信道估计算法

6.5.3 CO-OFDM系统的接收机算法实现步骤

6.6 2×2条件下的CO-OFDM系统帧结构设计

6.6.1 2×2协同通信系统帧结构及发送机制

6.6.2 2×2协同通信系统的信道估计算法

6.6.3 2×2协同通信系统的SFBC结构设计

6.6.4 2×2协同通信系统的容量分析

6.7 仿真结果及性能分析

6.7.1 E-BEM的MSE性能仿真

6.7.2 CFO估计算法性能仿真

6.7.3 E-BEM信道估计算法性能仿真

6.7.4 CO-OFDM系统无CFO条件下的BER性能仿真

6.7.5 CO-OFDM系统存在CFO条件下的BER性能仿真

6.7.6 2×2协同通信系统信道估计性能仿真

6.8 本章小节

第七章总结与展望

7.1 论文主要贡献

7.2 进一步研究方向

参考文献

附录

作者攻读博士学位期间发表的论文

致谢