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MIMO-OFDM系统时变信道跟踪及盲均衡

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第一章 绪论

§1.1 无线通信的发展

§1.2 MIMO OFDM简介

§1.3 本文的主要工作及内容

第二章 信道特性及仿真模型

§2.1 无线移动信道概述

§2.2 衰落信道的动态特性

§2.3 衰落时变信道模型及其仿真

§2.4 本章小结

第三章 时变信道的KALMAN跟踪

§3.1 KALMAN滤波简介

§3.2 MIMO OFDM系统模型

§3.3 KALMAN信道跟踪

§3.4 修正KALMAN滤波时变信道跟踪

§3.5 试验仿真

§3.6 本章小结

第四章 MIMO OFDM系统盲均衡

§4.1 盲均衡简介

§4.2 RCA算法思想简介

§4.3 MIMO OFDM系统模型

§4.4 均衡器结构

§4.5 均衡算法

§4.6 仿真试验

§4.7 本章小结

第五章 结束语

致谢

参考文献

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摘要

在移动无线通信中,多输入多输出(MIMO)技术,能够增加系统的容量,使得系统容量与发送、接收天线中数目少者成正比。正交频分复用(OFDM)技术,通过把一个较宽的信道分割成为许多正交的子信道,从而把频率选择性信道分割成许多平坦子信道,因而能很好地抑制频率选择性信道带来的码元间干扰(ISI)。MIMO与OFDM技术的结合,将成为3G,4G中进一步提高无线通信性能的关键。
  本论文针对MIMO OFDM系统中时变信道的跟踪,以及MIMO OFDM系统的盲均衡展开了研究工作,主要成果概括如下:
  1.首先研究了无线通信中的时变信道,并利用状态空间对其进行建模―把所有发送接收天线之间信道冲激响应的所有节点值构造成一个状态空间矢量,然后使用卡尔曼滤波器对这个状态矢量进行跟踪。本文还研究了接收端未知时变信道状态空间模型的状态转移系数时, MIMO OFDM时变信道的跟踪,推导出了一种修正卡尔曼滤波器,在跟踪MIMO OFDM时变信道的同时,一并估计出时变信道的状态转移系数。仿真试验表明,算法收敛、有效。能够跟踪MIMO OFDM系统时变信道的同时,精确地估计出信道状态转移系数。
  2.对MIMO OFDM系统的时变信道进行跟踪,需要先发送训练序列估计出信道初值。训练序列的发送会占用宝贵的频谱资源,降低有效码元速率。在某些情况下,如多点网络中,还不能够使用训练序列。这时,就需要对系统进行盲均衡。本论文还对MIMO OFDM系统的盲均衡进行了研究,使用了矢量简化星座算法(VRCA)来对MIMO OFDM系统进行盲均衡。比较前人使用矢量恒模(VCMA)来进行盲均衡,本文提出的矢量简化星座算法(VRCA),既能有效收敛、均衡出输入信号,还能校正接收信号的相位旋转。由于MIMO系统中同时存在多个发射天线,即多个用户同时发送数据,文中还对系统进行了用户间解相关,以便消除MIMO系统带来的用户间干扰。

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