MIMO-OFDM系统的联合频偏与信道估计技术研究

摘要

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术能够有效地对抗多径衰落，同时具有较高的频谱效率，因此是宽带移动通信系统最佳的调制和多址接入候选方案。多输入多输出（Multiple-InputMultiple-Output，MIMO）技术能够有效地利用多径来提高系统容量（复用增益）或链路可靠性（分集增益），是极大提高通信系统频谱效率的有效手段。而两者联合而成的MIMO-OFDM技术，集两者之长于一身，已成为时下热门移动通信系统的标准配置。
　　作为多载波系统，OFDM对载波频率偏移（Carrier Frequency Offset，CFO）非常敏感。由多普勒频移和收发端晶振不匹配引起的CFO，会破坏子载波间的正交性，造成子载波间干扰，导致系统性能严重恶化。同时，为了实现相干解调，准确的信道冲激响应(Channel Impulse Response，CIR)信息也是不可或缺的。在通信系统中，这两个未知参数经常是同时存在并耦合在一起的，因此研究联合CFO和CIR估计算法具有现实意义。
　　针对时不变频选衰落信道MIMO-OFDM系统，论文在前人研究的基础之上，提出了一种“多天线、多径”模型;基于此模型，推导了最大似然联合估计和相应的CRLB限;接着为了降低估计的复杂度，论文研究了基于期望最大化型算法(Expectation-Maximization，EM)的迭代联合估计，仿真的结果表明EM型算法能够有效地逼近克拉美罗下限（Cramer-Rao Lower Bound,CRLB）;最后，论文针对稀疏信道环境，采用子空间匹配(Subspace Pursuit，SP)压缩感知算法，修正了信道估计部分的方法，仿真的结果表明修正后的迭代联合估计具有更好的估计性能和更低的迭代复杂度。
　　针对时变频选衰落信道MIMO-OFDM系统，论文分析了时变信道的统计特性，给出了时变信道表示方法——基扩展模型(Basis Expansion Model，BEM)，并仿真比较了几种常见BEM的表示性能;然后在前人研究的基础之上，论文先研究了SISO-OFDM系统的系统模型，并分别给出了频域和时域两种联合估计方法;最后针对MIMO-OFDM系统，论文提出了一种“多天线、多径、时变”模型，从前面的时域联合估计方法中拓展出基于最大似然准则和最大后验准则的两种估计方法，仿真结果表明基于时变相关特性的最大后验方法具有更好的估计性能。
　　最后，简单梳理了本文的研究思路和取得的成果，并针对不足之处，探讨了以后的研究方向和改进思路。

目录

声明

摘要

插图和附表清单

缩略语及专用术语表

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 OFDM技术

1．2．1 OFDM的发展历史

1．2．2 OFDM的基本原理

1．2．3 OFDM的优缺点

1．3 MIMO技术

1．3．1 复用增益

1．3．2 分集增益

1．4 联合频偏与信道估计技术

1．5 本文主要工作和章节安排

1．5．1 论文主要工作

1．5．2 论文章节安排

第二章 MIMO-OFDM系统基础

2．1 无线信道基础

2．1．1 衰落信道建模

2．1．2 信道相关函数和功率谱函数

2．1．3 衰落信道的分类

2．2 频偏估计基础

2．2．1 频偏对系统性能的影响

2．2．2 经典频偏估计算法

2．3 信道估计基础

2．3．1 信道估计的分类

2．3．2 经典信道估计算法

2．4 本章小结

第三章 时不变频选衰落信道下的联合频偏与信道估计

3．1 前人的研究成果

3．1．1 研究现状

3．1．2 研究模型

3．2 联合频偏与信道的ML估计

3．2．1 系统模型

3．2．2 ML估计

3．2．3 CRLB限

3．3 基于EM型算法的联合频偏与信道估计

3．3．1 EM型算法的基本原理

3．3．2 基于EM型算法的联合估计

3．3．3 仿真结果与分析

3．4 稀疏信道环境

3．5 本章小结

第四章 时变频选衰落信道下的联合频偏与信道估计

4．1 前人的研究成果

4．2 基扩展模型概述

4．2．1 时变信道的统计特性

4．2．2 基扩展模型

4．3 SISO-OFDM系统的联合频偏与信道估计

4．3．1 系统模型

4．3．2 频域联合估计方法

4．3．3 时域联合估计方法

4．4 MIMO-OFDM系统的联合频偏与信道估计

4．4．1 系统模型

4．4．2 ML和MAP估计

4．4．3 仿真结果与分析

4．5 本章小结

第五章 总结和展望

致谢

作者攻读硕士学位期间主要研究成果

参考文献