基于插值估计的时变信道下训练序列优化设计

摘要

信道估计一直是移动通信研究中的热门问题，而在信道估计的技术中训练码元辅助传输(PAT，pilot assisted transmission)一直是被广泛研究和应用的热门技术之一。很多现行的无线通信标准中都采用了PAT的技术，例如GSM、TDMA和第三代通信系统中的WCDMA和CDMA-2000。因此如何通过优化PAT中信道训练的参数，诸如信道训练序列长度，训练的频率和训练和数据阶段的功率分配等来提高系统的性能，例如信道容量下界、BER、数据阶段的信道估计误差能量等一直都是研究者们关注的热点。
　　在PAT技术中训练码元的插入方式有时域、频域、码域与空域，但对传统时分PAT的研究仍然是当前研究的重点，因此本文选取的研究场景是在时分PAT系统下。早期对时分PAT的研究工作主要集中在块衰落(block fading)信道下，而由于目前无线通信的信道环境越来越复杂，对信道系数满足一阶高斯马尔可夫过程的时变SISO或MIMO信道下的时分PAT的研究越来越多。由于在块衰落场景下对于时分PAT的研究已有了比较成熟的方法和大量有用的结论，因此在时变高斯马尔可夫信道下的工作都沿用的块衰落下的研究模式，即仍然希望通过优化训练参数来获得系统性能的提升。
　　目前的时变高斯马尔可夫信道和块衰落信道下的工作对于数据阶段的信道估计误差来源只做了有限的讨论，即虽然讨论了时变信道下信道估计误差的组成成分，但并未能给出一种新的估计策略来对抗信道时变性给信道估计误差带来的影响。因此本文中的信道估计采用了不同于传统信道估计策略的插值估计策略来进行信道估计。插值信道估计策略与传统估计策略的区别在于插值估计不仅仅如传统时分PAT那样只使用插入在数据序列之前的训练序列对数据序列的信道进行估计，它还将数据序列之后的训练序列用于信道估计，即采用了紧邻数据序列前后的两端的训练序列对信道进行估计。因此本文首先在SISO和MIMO的时变一阶高斯马尔可夫瑞利衰落信道下给出了采用插值估计策略所得到的数据阶段的信道估计误差功率表达式，并通过仿真说明了采用插值估计策略可以比传统估计策略获得更小的信道估计误差。然后通过已获取的信道插值估计误差功率表达式,我们给出了SISO和MIMO信道下的容量下界表达式，并参考之前的工作，采用最大化信道容量下界的准则分别对SISO和MIMO场景下的训练参数进行了优化，并且讨论了SISO和MIMO场景下不同参数，例如发射信噪比、信道变化快慢和发射接收天线数对系统性能和参数优化结果的影响。通过仿真说明了采用插值估计策略可以获得比传统估计策略获得更好的系统性能，并通过仿真分别在采用插值估计策略的SISO和MIMO场景下给出了训练序列长与最优块长度之间的关系和训练阶段与数据阶段码元发射功率分配的策略。

目录

声明

摘要

插图索引

主要符号对照表

第一章 绪论

1．1 研究背景

1．2 时分PAT下训练优化研究现状

1．2．1 块衰落场景下的工作

1．2．2 时变信道场景下的工作

1．2．3 已有工作中存在的问题

1．3 插值估计策略简介

1．4 文章研究内容和章节安排

第二章 插值估计误差表达式求解

2．1 SISO场景下的插值估计策略

2．1．1 信道模型

2．1．2 插值估计误差的求解

2．2 MIMO场景下的插值估计策略

2．2．1 信道模型

2．2．2 插值估计误差的求解

2．3 本章小结

第三章 SISO场景下的训练序列优化

3．1 SISO场景下的优化目标

3．1．1 SISO场景下的容量下界

3．1．2 SISO场景下的优化问题

3．1．3 SISO场景下的优化方法

3．2 仿真结果与分析

3．2．1 块长T的优化

3．2．2 码元功率分配优化

3．2．3 SNR和α对结果的影响

3．3 本章小结

第四章 MIMO场景下的训练序列优化

4．1 MIMO场景下的优化目标

4．1．1 MIMO场景下的优化问题

4．1．2 MIMO场景下的优化方法

4．2 MIMO场景下的仿真结果和分析

4．2．1 训练序列长和数据块长度的优化

4．2．2 码元功率分配优化仿真结果

4．2．3 发射和接收天线数对训练优化设计的影响

4．3 本章小结

第五章 总结

5．1 论文主要工作

5．2 下一阶段工作与展望

参考文献

致谢

在读期间发表的学术论文与取得的研究成果