MIMO-OFDM系统信道估计理论的研究

【摘要】： 对于高速数据业务来说,信息流的符号宽度很小,由于无线信道的多径扩散和移动物体多普勒效应,符号之间的码间干扰比较严重。 无论在技术还是在应用上,为了实现新一代移动通信系统要有质的飞跃这一目标,面临两个主要的技术挑战:多径衰落和带宽效率。 MIMO和OFDM技术正是在这样的大前提下被提出来,成为实现无线信道高速数据传输最具希望的解决方案之一。 正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplex,OFDM)是一种特殊的多载波调制技术,也可以把它当作是一种复用技术。它传送数据的基本原理是把数据流分成若干个并行的比特流,并将每个这样的数据流调制在单个子载波或副载波上。高速数据流被分解成许多低速率的字数据流,以并行的方式在多个子信道上传输。这样,在每个子信道上,符号周期将大于原始的符号周期,每个子信道上信号所占用的带宽资源将小于整个无线通信信道的相干带宽,因此各个子通信信道上的衰落特性可以看成是平坦性衰落,由于是平坦性衰落,这样可以消除或者部分消除符号间干扰(ISI)。 MIMO技术大致可以分为两类:分集最大化,即发射/接收分集;数据率最大化,即空间复用。分集技术主要用来对抗信道衰落,在多天线系统中,信息相同的信号由不同的天线发送出去,经过不同的路径,到达接收端,这样,接收端可以获得多个独立衰落复制的数据符号,这样通过增加分集度来克服信道衰落,提高系统的接收可靠性。 对于频率选择性深度衰落,MIMO系统能力有限,OFDM系统可以将频率选择性衰落等效分成若干平坦衰落信道,不仅为MIMO技术在频率选择性信道中的应用创造了条件,而且极大简化了信道均衡。人们希望结合MIMO和OFDM,以期获得更高的频谱利用率。 所以,MIMO-OFDM技术的核心思想是将OFDM与MIMO技术结合,通过多发多收的MIMO系统结构,实现空间分集,通过每个天线上发送OFDM信号,提高传输系统信号质量。 因此将MIMO技术和OFDM技术相结合是下一代无线移动通信的发展的趋势。本文主要围绕MIMO-OFDM信道估计算法开展以下研究: 基于训练序列的MIMO-OFDM系统的信道估计。采用峰值等功率正交导频信号,用来对于特定收发天线对,克服来自其它天线的信号的干扰。首先由LMMSE算法得到训练序列处的信道信息,通过插值得到数据符号处信道响应,再对此迭代计算得到更为精细的信道估计值。 MIMO-OFDM系统信道盲估计算法。提出了利用递归子空间跟踪算法跟踪信号子空间的方法,每次得到一个相对最大的奇异值及其对应的信号空间向量。此方法可有效降低批处理计算复杂度。 克服非高斯噪声的影响,基于粒子滤波的MIMO-OFDM信道估计。把信道模型建模为随时间演化的状态模型和与状态相关的观测模型。此种结构,对于线性、高斯估计问题,卡尔曼滤波给出了最优解;对于非线性、非高斯问题,很难求得其解的解析形式,为此,人们提出各种非线性滤波算法来求解非线性、非高斯问题,粒子滤波器,是目前用来解决非线性问题的有效方法。采用变步长方法对重采样后的粒子分布进行优化调整,由此跟踪MIMO-OFDM信道变化,,增强系统信号检测能力。