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MIMO-OFDM无线通信系统中信道估计和频率同步的研究

景源  
【摘要】: 近年的研究表明,多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)技术通过在无线通信系统发射端和接收端使用多根天线,能够为无线通信系统提供空间复用增益和空间分集增益。空间复用增益可以有效提高无线通信系统的信道容量和频谱利用率;空间分集增益则可以有效克服无线信道的多径散射效应。此外,正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)是一种具有较高频谱效率的多载波调制技术,它能够有效克服频率选择性无线信道产生的符号间干扰(Inter-Symbol Interference, ISI)。因此,MIMO与OFDM技术相结合形成的MIMO-OFDM无线通信系统具有频谱利用率高、抗干扰能力强和易于实现等诸多优点,被广泛认为是未来无线通信标准的核心物理层技术之一。 然而,与单天线OFDM无线系统一样,MIMO-OFDM无线通信系统通常对载波频率偏移(CFO)和相位噪声(PN)非常敏感。CFO和PN的存在会产生载波间干扰(ICI),破坏MIMO-OFDM无线系统的频率同步,从而使得无线通信系统的误比特率(BER)性能发生严重恶化。同时,在MIMO-OFDM系统接收端,信道估计对接收机的相干检测具有至关重要的作用。因此,MIMO-OFDM无线通信系统中信道估计和频率同步的研究成为无线通信领域的研究热点。 本论文研究了MIMO-OFDM无线通信系统中信道估计和载波频偏估计的若干方法,其目是分析和改善MIMO-OFDM无线系统的信道估计和频率同步性能。本文以随机信号处理技术作为理论工具,分别对MIMO和MIMO-OFDM无线系统的时变信道估计、OFDM和MIMO-OFDM无线系统中的CFO估计以及MIMO-OFDM无线系统中信道、CFO和PN联合估计等问题进行了相应的研究,主要研究内容和研究成果如下: (1) MIMO-OFDM无线通信系统中基于粒子滤波的时变信道半盲估计。根据MIMO-OFDM系统模型,提出一种基于粒子滤波算法的时变信道半盲估计方法。首先使用多目标优化方法,对序贯蒙特卡洛(SMC)粒子滤波算法进行改进,然后将改进后的粒子滤波算法用于MIMO-OFDM系统的时变信道估计。该方法提高了MIMO-OFDM无线系统接收端的信道估计和符号检测性能。仿真实验结果表明,该方法对快、慢时变信道都具有良好的估计性能,并且对非高斯噪声也具有良好的鲁棒性。 (2)有色噪声下基于Wishart随机矩阵的贝叶斯时变信道估计。针对MIMO无线通信系统,提出一种适用于有色噪声环境下的贝叶斯时变信道估计方法。根据随机矩阵理论,分别选取逆-复Wishart分布和复高斯分布作为噪声协方差阵和信道冲激响应的共轭先验分布,使用Gibbs采样算法对有色噪声协方差阵和信道参数进行联合估计;然后根据SMC粒子滤波算法,提出一种新的参考分布选取方法,并使用SMC算法对时变信道参数进行跟踪,从而实现了有色噪声下时变信道的有效估计。计算机仿真实验结果表明,该方法有效地提高了MIMO无线系统接收端的时变信道估计性能,改善了系统接收端在有色噪声环境下的符号检测性能。 (3) STBC-OFDM无线通信系统中基于H∞滤波的时变信道估计。根据H∞滤波理论,使用信道状态估计误差和未知干扰的能量比作为代价函数,用极小极大优化方法进行求解,提出一种适用于STBC-OFDM无线系统的时变信道估计算法。该算法利用了空时块编码的正交码字结构,具有计算复杂度低、易于实现等特点。由于该算法无需知道时变信道和环境噪声的统计特性等先验信息,因此有效改善了STBC-OFDM系统接收端的信道估计和符号检测性能。计算机仿真结果表明,该算法对非高斯噪声具有较好的鲁棒性。 (4) MIMO-OFDM无线系统中基于H∞粒子滤波的时变信道和CFO联合估计。根据H∞滤波理论,对Rao-Blackwellised (R-B)粒子滤波算法进行改进,提出一种H∞粒子滤波算法;然后将此算法用于MIMO-OFDM无线系统,实现了对时变信道和CFO的联合估计。在该算法中,对于每个给定的CFO采样粒子,用H∞滤波器估计时变信道参数,并使用SMC算法对CFO的后验分布进行逼近。仿真实验结果表明,该算法对时变信道模型误差和非高斯环境噪声均具有较好的鲁棒性,从而有效改善了MIMO-OFDM系统接收端的符号检测性能。 (5) OFDM无线系统中基于扩展H∞滤波的CFO估计。基于H∞滤波理论,提出一种适用于OFDM无线系统的CFO估计算法。该算法的设计准则是在最坏情况下,将噪声和模型误差等未知干扰对CFO估计误差的影响降到最低。与扩展卡尔曼(EKF)算法相比,该算法无需已知噪声的统计特性,对噪声模型误差具有良好的鲁棒性,且其计算复杂度与EKF相当。仿真实验结果表明,该算法可以有效克服由CFO引起的载波间干扰,提高OFDM无线系统在未知噪声情况下的系统性能。 (6) MIMO-OFDM无线系统中基于H∞滤波的CFO估计。根据H∞滤波理论,提出一种适用于MIMO-OFDM无线系统的CFO估计算法。该算法通过使用无轨迹变换(UT),将CFO非线性估计转化为线性H∞滤波问题,在信道和噪声统计特性未知的情况下,实现对CFO的迭代估计。仿真实验结果表明,该算法对非高斯噪声和模型误差都具有良好的鲁棒性,从而有效改善了系统接收端的符号检测性能。 (7) MIMO-OFDM无线系统中信道、CFO和PN联合估计。根据最大后验(MAP)估计准则,提出一种适用于MIMO-OFDM无线系统的信道、CFO和PN联合估计算法。该算法在只使用一个OFDM符号作为前导信号的情况下,实现对信道冲激响应(CIR)、CFO和PN的联合估计。该算法降低了CFO和PN对MIMO-OFDM系统接收端信道估计性能的影响,有效消除了CFO和PN产生的载波间干扰,从而提高了MIMO-OFDM无线系统接收端的符号检测性能。仿真实验结果验证了该算法的有效性。


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