多載波通信系統中基于基擴展模型的雙選信道估計和檢測技術.pdf

1、多載波正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)系統由于其高頻譜利用率而成為當今和未來的主流無線傳輸技術。在OFDM系統中，準確信道狀態(tài)信息的獲取對于數據檢測至關重要。
　　高移動性環(huán)境是未來無線通信應用的重要方向之一，在由高速移動所產生的雙選信道下，直接估計時域沖激響應所需的待估參數過多，信道估計變得非常困難?；鶖U展模型(Basis Expansion Mod

2、el，BEM)由于可以在變換域對信道傳輸特性進行等效描述，能有效縮減待估信道系數的維度，從而引起了廣泛的重視和研究。
　　首先，本文針對單入單出正交頻分復用(Single-Input Single-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing, SISO-OFDM)系統，研究了雙選信道條件下的信道估計問題。本文詳細推導了時域高階維納濾波(Wiener Filter, WF)插值

3、和線性內插之間的漸進關系，根據無線信道衰落特性的相關性及貝塞爾函數的近似性質，提出了低復雜度的三階維納濾波實現方法，通過理論分析和數值仿真，驗證了算法的有效性。本文在雙選信道條件下，基于基擴展模型，理論分析并推導出時域維納濾波的設計準則，由于該模型能較好的描述雙選信道所帶來的子載波間干擾(Inter-Carrier Interference, ICI)，從而在高速移動環(huán)境中能取得更好的系統性能。
　　其次，本文針對集中式多入多出正

4、交頻分復用(Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing, MIMO-OFDM)系統，研究了基于基擴展模型的雙選信道下聯合信道估計和數據檢測問題。提出一種允許背景噪聲方差未知的基于期望最大化(Expectation Maximization, EM)的多天線信道參數估計和數據檢測聯合迭代更新的近最大似然(Maximum Likeliho

5、od, ML)算法，理論分析和仿真證明，該算法性能接近最大似然的理論下限。為降低該算法復雜度，本文將接收信號表示成每根發(fā)送天線信號的疊加向量形式，提出各天線獨立更新信道和數據信息的次優(yōu)迭代算法。仿真結果表明，該方法相對于信道參數和數據的聯合迭代更新技術，在性能和計算復雜度之間可以取得更好的折衷。
　　再次，本文針對分布式MIMO-OFDM系統，研究了雙選信道下，利用基擴展模型的聯合信道估計和數據檢測問題。除了未知的背景噪聲方差外，

6、本文還進一步綜合考慮了接收端可能存在的干擾和相位噪聲。利用經驗的先驗信息，在基擴展模型下基于最大后驗準則(Maximum a Posterior Probability, MAP)，提出了利用變分貝葉斯推理(Variational Bayesian Inference, VBI)的聯合信道參數估計和數據檢測，理論分析和數字仿真結果驗證該算法接近理想情況下假設理想信道狀態(tài)信息，無相位噪聲及已知干擾和加性高斯白噪聲時的接收機誤碼性能。

7、>　　最后，針對非對稱雙選信道，本文還研究了基于OFDM的協作式雙向中繼網絡(Two-Way Relay Network, TWRN)系統中的聯合信道估計和數據檢測問題。本文在背景噪聲方差確定的條件下，利用最小均方誤差(Minimum Mean Square Error, MMSE)準則優(yōu)化了初始估計的準確度，并利用信道參數的經驗先驗信息，基于變分貝葉斯推理得到了近最大后驗的檢測算法，理論分析和數字仿真結果驗證該算法接近理想情況下假設理