高移动环境下LTE上行信道估计仿真及DSP实现

摘要

随着铁路服务需要的不断增加，人们对运输能力和通信速度的需求也越来越来大。LTE作为一种先进的通信系统，采用正交频分复用OFDM技术和多输入多输出MIMO技术相结合的方式，其具有高数据速率、低系统时延、大系统容量以及广泛的覆盖范围等优点，将其运用于铁路通信中能够较好地满足这一要求。研究LTE系统在高移动环境下的信道估计算法，使接收端能够正确的检测到信号，也就尤为迫切，尤其针对高铁这种用户速度相对较高，多普勒频移较大的环境，对信道系数的准确估计就变得更加重要。因此本文重点研究LTE标准下的信道估计算法，并在理论分析的基础上选择一种实现复杂度较低且在高移动环境下信道估计较为优良的算法用于DSP硬件实现。
　　为了选取在高移动场景下较优的信道估计算法，本文首先介绍了MIMO-OFDM在基扩展模型(Basis Expansion Model)下的频域信号接收模型，然后根据LTE上行特殊的导频设计结构，详细介绍并分析了传统信道估计LS算法，DFT算法，MMSE算法以及BEM模型下的最大似然(Maximum likelihood)算法和卡尔曼滤波(Kalman Filtering)算法，并且结合搭建的LTE仿真平台，考虑收发两端理想同步的条件下，针对不同的信道场景，对以上多种信道估计算法进行仿真分析以及复杂度评估，相关分析结果表明在高移动环境下可使用基于BEM模型的ML信道估计技术作为DSP实现的算法。
　　论文采用TMS320C6474 DSP硬件平台，提出了基于BEM模型的ML信道估计算法的DSP实施方案，同时在软件集成开发环境CCS中实现了算法各模块的设计和优化，并针对各模块的实现方案给出了对应的误差分析，最后将信道估计算法各模块整合调试，在基于DSP实现的LTE链路上对相关信道算法进行了验证。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 论文的研究背景与研究意义

1．2 国内外研究现状分析

1．3 论文研究内容和结构安排

第2章 LTE上行链路及MIMO-OFDM系统

2．1 LTE上行链路概述

2．1．1 LTE帧结构与时频资源

2．1．2 LTE上行导频结构

2．1．3 SC-FDMA技术

2．2 LTE上行链路仿真实现

2．2．1 上行共享信道的处理流程

2．2．2 测试信道模型

2．2．3 转换预编码模块实现算法推导

2．3 MIMO-OFDM系统简介

2．3．1 OFDM技术原理

2．3．2 MOMO-OFDM接收信号模型

2．4 本章小结

第3章 LTE上行信道估计算法

3．1 高移动环境对信道估计技术的影响

3．2 基于BEM的接收信号模型

3．3 MIMO-OFDM信道估计技术

3．3．1 LS信道估计算法

3．3．2 基于DFT的信道降噪估计算法

3．3．3 MMSE信道估计算法

3．4 基于BEM模型的信道估计技术

3．4．1 最大似然信道估计算法

3．4．2 卡尔曼滤波信道估计算法

3．5 信道内插技术

3．5．1 线性插值

3．5．2 维纳滤波插值

3．6 算法仿真及结果分析

3．7 本章小结

第4章 高移动环境下信道估计算法实现

4．1 开发环境介绍

4．1．1 TMS320C6474 DSP简介

4．1．2 软件集成开发工具

4．2 DSP定点运算

4．3 基于DSP的LTE系统信道估计设计与实现

4．3．1 LTE上行链路搭建及实现

4．3．2 发送端关键模块实现

4．4 基于BEM模型的的ML信道估计算法

4．4．1 信道估计算法方案设计

4．4．2 复矩阵乘法模块实现

4．4．3 数据预处理模块

4．4．4 定点除法实现

4．4．5 最大似然信道估计算法模块

4．4．6 频域信道H计算模块实现

4．5 最大似然信道估计算法测试与性能分析

4．5．1 硬件资源分析

4．5．2 DSP实现结果及各模块处理速率

4．6 本章小结

总结和展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间发表的论文及科研成果