毕业设计(论文)-基于导频序列的信道估计算法的研究精选.doc

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毕业设计(论文)-基于导频序列的信道估计算法的研究精选

第一章 绪论1.1 研究背景和意义 现代社会已经进入了信息时代,在各种信息技术中,信息的传输即通信起着支撑作用。由于人类社会生活对通信的需求越来越高,世界各国都在致力于现代通信技术的研究与开发以及现代通信网的建设现代移动通信技二十世纪二十年代,但是一直到 20 世纪 70 年代中期才迎来了移动通信的蓬勃发展时期。美国贝尔实验室研制成功先进移动电话系统,建成了蜂窝状模拟移动通信网,大大提高了系统容量。从八十年代开始,数字移动通信系统进入了发展和成熟时期,欧洲首先推出了全球移动通信系统(GSM),随后美国和日本也相继制定了各自的数字移动通信体制。90年代初,美国Qualcomm公司推出了窄带码分多址(CDMA)蜂窝通信系统,这是移动通信系统发展中的里程碑。从此码分多址这种新的无线接入技术在移动通信领域占据了越来越重要的地位。这些目前正在广泛使用的数字移动通信系统是第二代移动通信系统。第二代移动通信系统主要是为支持语音和低速率的数据业务而设计的,但是随着人们对通信业务范围和业务速率要求的不断提高,已有的第二代移动通信网将很难满足新的业务需求。为了适应新的市场需求,人们正在研究和设计第三代移动通信系统。尽管目前关于第三代移动通信系统的研究和标准化工作十分引人注目,但是目前第三代移动通信的方案实际只能是第二代移动通信方案的改进,算不上真正意义上的宽带接入网络。而且3G的核心网还没有完全脱离第二代移动通信系统的核心网的结构。目前,人们把越来越多的眼光投向三代以后的(beyond 3G/4G)移动通信系统中新一代移动通信(beyond 3G/4G)将可以提供的数据传输速率高达100Mbit/s,甚至更高,支持的业务从语音到多媒体业务,包括实时的流媒体业务,数据传输速率可以根据这些业务所需的速率不同进行动态调整。新一代移动通信的另一个特点是低成本。因此在有限的频谱资源上实现更高速率和更大容量,需要频谱效率更高的通信技术。MIMO技术充分开发空间资源,利用多个天线实现多发多收,在不需要增加频谱资源和天线发送功率的情况下,可以成倍地提高信道容量。OFDM技术是多载波传输的一种,其多载波之间相互正交,可以高效的利用频谱资源。另外,OFDM将总带宽分割为若干个窄带子载波可以有效的抵抗频率选择性衰落。因此充分研究开发这两种技术的潜力,将两者结合起来成为新一代移动通信核心技术的解决方案。信道估计是无线通信中的关键技术之一,对MIMO-OFDM系统的信道估计算法进行研究和改进,对MIMO-OFDM系统技术的发展有着非同寻常的意义。1.2 MIMO-OFDM 系统信道估计的研究现状 随着对无线通信业务需求的不断提升,人们越来越关注对后3G(B3G)移动通信系统的研究。MIMO和OFDM技术的结合能够有效地减轻无线通信系统实验扩展的影响,显著增加系统容量,获得更稳定的性能,被公认为事后3G系统的主流技术。由于在接收端,每个子载波的信号都是来自不同发射天线的多个独立衰落信号的叠加,因此信道估计变得困难。 本论文提出新的一种使用频分复用导频的序列时域关联估计的信道冲击响应信道估计算法。在频率中,使用导频的训练序列估计信道冲击与训练序列和接收信号进行的相关计算所获得信道冲击响应有相同的作用。对它进行DFT变换就可以获得信道的频域响应结果。在时域,应用MMSE准则就可以得到临近两个的导频符号间符号数据衰落数值的最好估计。MIMO-OFDM系统与传统SISO-OFDM统相比一个重要的不同在于满足一定的信道环境条件下,MIMO系统的各发送接收支路之间都拥有相互独立的空间传输信道,即OFDM系统在时域上的信道估计各径延迟与复增益或在频域上的信道估计(估计各个子载波的复增益)都将因为空间参数的引入而更为复杂。而在空间复用MIMO-OFDM 系统中,MIMO信道估计的作用则更为重要,因为从各条OFDM“基带处理单元”中产生出的数据符号在没有经过空时处理的情况下直接被发送,这些相互独立的数据符号将在空间传输中发生混叠,而各接收支路上收到的也是这些被信道噪声所干扰的混叠数据符号。接收机要完成MIMO解码任务,即从这些被干扰的混叠数据符号中恢复出从各条发送支路所送出的原始数据,其实现的一个必要前提条件是需要对各组发送接收对之间的空间信道响应有准确的估计。从单载波系统的角度分析,这些不同发送接收对之间的空间信道就是在某个指定载波上的空间信道矩阵,而从OFDM的角度来看这就转化为在所有子载波上的空间信道矩阵。 目前MIMO-OFDM 信道估计的方法通常可以分为三类: 第一类是基于导频或训练序列的方法。这类方法通常是在发送端发送训练序列来识别出各发送接收之路之间的空间信道并获得这些信道的初始估计,然后再利用嵌入在每个数据符号中的导频数据不断跟踪信道的变化。具体的方法有LS算

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