MIMO-OFDM系统低复杂度时频ML信道估计器-东南大学学报.PDF

第３６卷第５期 东南大学学报（自然科 学版 ） Ｖｏｌ３６ Ｎｏ５ 　 ２００６年９月 ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＳＯＵＴＨＥＡＳＴＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ） 　 Ｓｅｐｔ．２００６ 　　　　　　 ＭＩＭＯＯＦＤＭ 系统低复杂度时频ＭＬ信道估计器 １，２ ２ ２ １ 束　锋 　 陈　明　程时昕　 孙锦涛 １ （南京理工大学电子工程与光电技术学院，南京２１００９４） ２ （东南大学移动通信国家重点实验室，南京２１００９６） 摘要：通过联合优化训练符号设计和ＭＬ准则，构造了一种基于重叠训练图样的拥有低ＰＡＰＲ 的时频信道估计器ＭＬＡ＋ＬＩ．通过理论分析获得：当训练符号矩阵等于归一化Ｈａｄａｍａｒｄ矩阵 且在子载波上等间距的摆放时，ＭＬＡ＋ＬＩ估计器实现等同于正交的ＭＬ信道估计器ＭＬＢ＋ＬＩ 最优的ＭＳＥ性能和低复杂度．在ＭＩＭＯ移动信道仿真表明：ＭＬＡ＋ＬＩ和ＭＬＢ＋ＬＩ的ＢＥＲ性 能介于ＬＭＭＳＥ＋ＬＭＭＳＥ和ＬＩ＋ＬＩ之间，更接近于ＬＭＭＳＥ＋ＬＭＭＳＥ；当信道变化较慢时， ＭＬＡ＋ＬＩ和ＭＬＢ＋ＬＩ具有相同的ＢＥＲ性能，当信道变化较快时，ＭＬＡ＋ＬＩ比ＭＬＢ＋ＬＩ提 供了更优的ＢＥＲ性能． 关键词：多输入多输出技术；正交频分复用；重叠；最大似然；信道估计 中图分类号：ＴＮ９２９５　　文献标识码：Ａ　　文章编号：１００１－０５０５（２００６）０５０７０００５ ＬｏｗｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｔｉｍｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｈａｎｎｅｌｅｓｔｉｍａｔｏｒＭＬ ｆｏｒＭＩＭＯＯＦＤＭ ｓｙｓｔｅｍ １，２ ２ ２ １ ＳｈｕＦｅｎｇ 　ＣｈｅｎＭｉｎｇ　ＣｈｅｎｇＳｈｉｘｉｎ　 ＳｕｎＪｉｎｔａｏ １ （ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＯｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９４，Ｃｈｉｎａ） ２ （ＮａｔｉｏｎａｌＭｏｂｉｌｅＣｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓＲｅｓｅａｒｃｈＬａｂｏｒａｔｏｒｙ，ＳｏｕｔｈｅａｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ２１００９６，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｌｏｗｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙｔｉｍｅｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｈａｎｎｅｌｅｓｔｉｍａｔｏｒｍａｘｉｍｕｍｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ（ＭＬ）Ａ＋ＬＩ （ｌｉｎｅａｒｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ）ｗｉｔｈｏｖｅｒｌａｐｐｅｄｔｒａｉｎｉｎｇｐａｔｔｅｒｎ（ＴＰ）ａｎｄｌｏｗｐｅａｋｔｏａｖｅｒａｇｅｐｏｗｅｒｒａｔｉｏ （ＰＡＰＲ）ｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂｙｖｉｒｔｕｅｏｆｂｏｔｈｏｐｔｉｍａｌｔｒａｉｎｉｎｇｐａｔｔｅｒｎｄｅｓｉｇｎａｎｄＭＬｒｕｌｅ．Ｉｔｃａｎａｃｈｉｅｖｅ ｔｈｅｏｐｔｉｍａｌｍｅａｎｓｑｕａｒｅｅｒｒｏｒ（ＭＳＥ）ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｎｄｌｏｗｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙａｓＭＬＢ＋ＬＩｕｓｉｎｇｏｒｔｈｏｇｏ ｎａｌＴＰｕｎｄｅｒｔｈｅｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｔｈａｔｔｒａｉｎｉｎｇｓｙｍｂｏｌｖｅｃｔｏｒｓａｒｅｅｑｕｉｓｐａｃｅｄｐｌａｃｅｍｅｎｔｏｖｅｒｓｕｂｃａｒｒｉｅｒｓ ａｎｄｔｒａｉｎｉｎｇｓｙｍｂｏｌｍａｔｒｉｘｉｓａｎｏｒｍａｌｉｚｅｄＨａｄａｍａｒｄｍａｔｒｉｘ．Ｆｒｏｍｓｉｍｕｌａｔｉｏｎａｎｄａｎａｌｙｓｉｓｉｎｍｕｌｔｉ ｐｌｅｉｎｐｕｔｍｕｌｔｉｐｌｅｏｕｔｐｕｔ（ＭＩＭＯ）ｍｏｂｉｌｅｃｈａｎｎｅｌ，ｔｈｅｆｏｌｌｏｗｉｎｇｆａｃｔｓａｒｅ