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《电子科技大学》 2013年
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短波SIMO信道估计与均衡方法研究

严俊超  
【摘要】:短波通信作为重要的通信手段之一,一直以来都受到研究人员的广泛关注。另一方面,数字通信技术的不断发展使得像短波通信这样的传统通信方式有了新的发展契机。多输入多输出系统(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)作为4G通信技术的主要技术之一,在抗干扰、提高信道容量等方面有着显著的优势。本文首先介绍了短波通信的主要特点。在第三章中,我们结合多天线技术中的分集合并技术,包括最大比合并、等增益合并和选择合并,对短波SIMO通信进行了理论分析和性能仿真。当在信道状态信息已知的情况下,最大比合并具有最优的性能,即信噪比增益最大、系统误码率最小,等增益合并次之,而选择合并最差。造成这种结果的原因是最大比合并更多的利用了信道的先验信息,如信道衰落的幅度、相位、时间延迟等。 但是,这些先验信息在实际情况中往往难以获得。因此,根据信道的特性,我们需要先对信道进行估计或均衡。信道估计和均衡的方法以对先验信息的不同需要,又可以分为基于训练序列或导频信号、半盲和盲估计三类方法。在第四章中,我们首先介绍了基于训练序列的最小二乘估计和最小均方差估计,并对他们的性能进行了仿真与分析。在均衡算法中,本文主要讨论了Bussgang类中的决策指向、Sato算法、Godard算法以及分数间隔恒模算法,并对其进行了仿真与分析。 另一方面,在短波通信中,由于电离层的反射会造成较大的时间延迟,用有限脉冲响应模型来对信道建模时,信道只有少数抽头系数为非零值。因此,我们可以认为短波信道是一种稀疏多径信道。从传统估计算法在稀疏多径信道下的仿真结果可以看出,当信道抽头系数为稀疏的时候,传统信道估计方法,如最小二乘算法,会得到大量的非零元素,这与实际的信道情况不符。因此,针对这一问题,本文提出了使用l p范数约束,FOCUSS等稀疏成分分析算法作为解决方法,并通过MATLAB进行了性能仿真。
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2013
【分类号】:TN925

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【参考文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前5条
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【共引文献】
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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【相似文献】
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