双选信道下单载波系统信道估计与均衡

摘要

高速宽带无线通信系统中，由于符号间隔降低，导致信号到达接收端的各延时路径可分辨，从而带来多径效应且引入了频率选择性衰落。此信道是非时变的，然而一旦通信双方中的一方处于高速运动中，或者周围环境快速变化，产生的多普勒频移(fd)将引入时间选择性，从而形成时间频率双选择性信道，简称双选信道。日常生活中高速行驶的汽车、高铁与汹涌海平面上的船只等均是双选信道存在的典型场景，并且通信信号将遭遇相比较静态多径信道更严重的干扰与衰落。因此双选信道的信道估计与均衡技术引起了广泛的关注。 本文旨在研究单载波系统下双选信道的信道估计与均衡算法，其主要研究内容与贡献包括： 1.基于经典指数加权的最小递归二乘(EW-RLS)信道估计算法，针对多步骤且高复杂度的增益矩阵与估计误差方差矩阵的求解过程，本文提出了两种低复杂度的平方根卡尔曼滤波(SR-KF)与基于QR分解的EW-RLS(QR-EW-RLS)估计算法。两算法通过分解复杂公式与构造矩阵，并分别应用SR-KF滤波与QR分解一步求得更新过程中两个关键矩阵。最后，两算法同时将计算复杂度降低了一个数量级，并且保持了EW-RLS的优秀估计性能。 2.基于联合信道估计与均衡的扩展卡尔曼滤波(EKF)的turbo均衡方案，本文提出了一种线性卡尔曼滤波(LKF)的turbo均衡算法。LKF通过将信道估计与均衡分开，应用QR-EW-RLS算法估计信道，摆脱了EKF方案中假设信道服从一阶自回归(AR)变化的约束，得到了更加准确的估计结果，进而提升了均衡性能。而且LKF的状态空间向量长度小于EKF，所以LKF不但获得了更好地误比特率(BER)性能并且降低了计算复杂度。 3.基于LKF的一倍速率均衡方案，通过引入整数倍过采样技术，本文提出了一种单载波传输系统中基于整数倍过采样的线性时域卡尔曼均衡(OSC-LKF)算法。该算法的关键在于应用成型滤波器、信道信息与匹配滤波器构造矩阵，以此建立空间状态向量与接收信号的关系式，即观测方程。最后，相比较于LKF方案，OSC-LKF算法进一步提升了BER性能。 最后通过计算机仿真，验证了各算法的可行性，并且对比分析了各算法的计算复杂度与性能表现。

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摘要

ABSTRACT

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缩略语对照表

第一章 绪论

1.2国内外研究现状

1.3本文的主要工作及内容安排

第二章 单载波系统下双选信道模型与估计方法

2.1.3信道模型

2.2双选信道经典估计算法

2.2.1CE-BEM

2.2.2系统模型

2.2.3KF算法原理

2.2.4EW-RLS算法原理

2.2.5KF与EW-RLS算法计算复杂度分析

2.2.6KF与EW-RLS算法性能对比

2.3本章小结

第三章 两种低复杂度的信道估计算法

3.1.1SR-KF算法原理

3.1.2SR-KF复杂度分析

3.2QR-EW-RLS算法

3.2.1QR-EW-RLS算法原理

3.2.2QR-EW-RLS复杂度分析

3.3算法SR-KF与QR-EW-RLS性能对比

3.4本章小结

第四章 双选信道中turbo均衡方案

4.1.1系统模型

4.1.2SISO-EKF均衡器

4.1.3SISO-LKF均衡器

4.1.4SISO解调器

4.1.5SISO译码器

4.1.6软信息至符号映射器

4.1.8算法EKF与LKF性能对比

4.2OSC-LKF算法原理

4.2.2SISO-OSC-LKF均衡器

4.2.3复杂度分析

4.2.4算法OSC-LKF、LKF与EKF性能对比

4.3本章小结

第五章 总结与展望

5.2研究展望

参考文献

致谢

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