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《吉林大学》 2012年
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MIMO-OFDM系统信号检测技术研究

麻锴  
【摘要】:MIMO-OFDM系统相对于其它类型的无线通信系统,能实现更高的数据传输速率,增加频谱利用率和系统容量。这项技术已成为无线通信领域的研究热点,被很多协议和标准的新版本采用,用来提供更高质量的无线通信。 本文重点研究MIMO-OFDM系统接收端的信号检测算法,它的优劣严重影响了整个系统的性能。文中分析了该系统传统信号检测算法和次优最大似然检测算法的数学原理,Matlab仿真比较了误码率性能,说明了这些算法的缺点和可以改进的方向。 Hopfield结构的神经网络能够将求解目标函数最小值的过程转变为Hopfield网络能量函数单调递减的过程。本文将MIMO-OFDM系统的ML检测作为目标函数,等价变换为Hopfield结构的复数神经网络能量函数。能量函数值随着网络的反馈运行单调递减意味着不断得到更小的最大似然值。文中给出了满足Hopfield条件的网络参数的数学推导过程,仿真比较了不同反馈次数下该算法与传统算法在BPSK调制MIMO-OFDM系统下的误码率性能。仿真结果说明该算法是一种次优最大似然检测,同时神经网络的计算量明显低于ML检测。 SSFE(选择性扩展快速枚举)是适合高阶数调制的MIMO-OFDM次优最大似然检测算法。但算法中快速枚举策略以固定公式计算星座点的方式能够产生星座图之外的伪星座点,这种方式不适合边界星座点占主要成分的低阶数调制。本文提出DE(直接枚举)策略改进FE(快速枚举)策略的缺点,使SSDE检测算法适合QPSK和16QAM调制的MIMO-OFDM系统。仿真结果说明,该算法能逼近最大似然检测的性能,且计算量明显小于ML检测;对于每一个子载波,它的计算量相对恒定,所以SSDE是一种满足实际应用条件的MIMO-OFDM信号检测算法。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TN911.23;TN919.3

【参考文献】
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