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基于矩阵分解的MIMO-OFDM半盲信道估计算法设计与实现

作　者: 高月幸
导　师: 朱卫平
学　校: 南京邮电大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: MIMO-OFDM系统 多用户多天线 半盲信道估计 矩阵分解算法 自适应算法
分类号: TN919.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 33次
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内容摘要


在第三代移动通信系统中,MIMO系统采用多天线多接收技术能够在不增加系统平均功率和带宽的情况下成倍的增加系统的信道容量,并且与传统的SISO系统相比,在使用相同的总功率和带宽的条件下MIMO系统具有较高的频谱利用率。OFDM技术则是应用了相邻子载波之间正交性的特点,大大减小了无线信道中频率选择性衰落的影响。为了能够在接收端正确的进行分集合并、相干检测以及信道解码,准确的信道估计是必须的,因此信道估计一直以来都是MIMO-OFDM系统的研究热点。为了解决MIMO-OFDM系统信道估计问题,目前提出了三类信道估计算法：一类是利用导频或训练序列来实现的非盲信道估计方法,一类是完全依靠接收信号的统计特性的盲信道估计方法,还有一类是结合了前两类方法的优点,利用少量导频或训练序列并结合接收信号的统计特性的半盲信道估计方法。本文首先阐述了MIMO-OFDM系统信道估计的研究背景和意义,包括常见的三类信道估计算法的介绍以及MIMO-OFDM系统信道估计的意义,接下来文章主要阐述了OFDM技术的基本原理以及MIMO-OFDM系统的基本结构。文章重点研究了一种多用户多天线(MUMA)系统,并以此系统为模型研究了两种半盲信道估计算法：基于WR分解的改进算法以及基于NLMS的自适应改进算法。通过计算机仿真实验可以看出,相比于传统的LS、MMSE等信道估计算法,基于WR分解的改进算法可以更好的跟踪无线信道的冲击响应。最后,在原有系统模型的基础下,文章进一步研究了自适应信道估计算法,通过计算机仿真实验和理论推导两个方面详细研究了基于NLMS的改进算法在加快收敛速度和改善计算复杂度等方面的优势。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-6
缩略语  6-8
目录  8-10
第一章 绪论  10-15
  1.1 移动通信技术的发展历程  10-11
  1.2 MIMO-OFDM系统信道估计的研究背景与意义  11-14
    1.2.1 MIMO-OFDM系统信道估计的研究背景  11-13
      1.2.1.1 导频符号辅助信道估计  12-13
      1.2.1.2 盲信道估计  13
      1.2.1.3 半盲信道估计  13
    1.2.2 MIMO-OFDM系统信道估计的研究意义  13-14
  1.3 本文主要结构和研究内容  14-15
第二章 MIMO-OFDM系统结构和性能分析  15-26
  2.1 引言  15
  2.2 OFDM系统的基本原理  15-19
    2.2.1 OFDM系统的基本模型  15-16
    2.2.2 DFT实现  16
    2.2.3 循环前缀  16-17
    2.2.4 子载波调制  17-18
    2.2.5 OFDM系统的主要优缺点  18-19
  2.3 MIMO-OFDM系统基本原理  19-22
    2.3.1 MIMO技术的基本原理  19-20
    2.3.2 MIMO-OFDM系统的基本模型  20-22
  2.4 MUMA-OFDM信道模型  22-25
  2.5 本章小结  25-26
第三章 基于矩阵分解的MUMA-OFDM系统半盲信道估计算法  26-40
  3.1 引言  26
  3.2 矩阵分解的基本理论研究  26-31
    3.2.1 Toeplitz矩阵和Hankel矩阵简介  26-27
    3.2.2 常见的矩阵分解算法  27-31
      3.2.2.1 矩阵的三角分解  28
      3.2.2.2 矩阵的QR分解  28
      3.2.2.3 矩阵的满秩分解  28-29
      3.2.2.4 矩阵的奇异值分解  29-30
      3.2.2.5 矩阵的谱分解  30-31
  3.3 基于WR分解的MUMA-OFDM系统信道估计算法  31-39
    3.3.1 基于WR矩阵分解的改进算法  31-34
      3.3.1.1 子空间分解法估计白化矩阵W  32-34
      3.3.1.2 基于导频的最小均方误差准则估计四矩阵Q  34
    3.3.2 MATLAB仿真实验与分析  34-39
  3.4 本章小结  39-40
第四章 MUMA-OFDM自适应信道估计算法研究  40-53
  4.1 引言  40
  4.2 基于NLMS自适应信道估计算法的改进算法  40-44
    4.2.1 基于NLMS算法的改进算法  41-42
    4.2.2 改进算法的可行性和收敛性分析  42-44
  4.3 基于RLS的自适应信道估计算法  44-45
  4.4 两种算法的计算复杂度比较  45-46
  4.5 系统的仿真实验  46-52
  4.6 本章小结  52-53
第五章 结论与展望  53-55
  5.1 论文工作总结  53-54
  5.2 进一步研究工作  54-55
致谢  55-56
参考文献  56-59
攻读硕士期间发表的学术论文  59

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中图分类: > 工业技术 > 无线电电子学、电信技术 > 通信 > 数据通信 > 数据传输技术
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