基于訓練序列的MIMO信道估計及相關技術研究.pdf

1、基于訓練序列的信道估計具有復雜度低，運算速度快，估計精度高等優(yōu)點，在現代無線通信中占有重要地位。基于訓練序列的MIMO(Multiple-InputMultiple-Output)信道估計按訓練序列和數據的發(fā)送方式可分為三類：時分復用(Time Division Multiplex，TDM)，隱含訓練序列(Superimposed Training，ST)和數據相關隱含訓練序列(Data Dependent Superimposed T

2、raining，DDST)信道估計方法。本文圍繞如何提升這三種方案的系統(tǒng)性能以及它們的優(yōu)化性能比較展開研究。
　　 論文首先分析了TDM訓練序列長度與信道容量的關系；分別推導了訓練序列和信息序列功率一定以及峰均功率比給定時，基于頻率選擇性MIMO信道容量最大的訓練序列最優(yōu)長度；通過仿真分析了訓練序列長度對信道容量的影響，最優(yōu)訓練序列長度與信噪比和峰均功率比的關系。
　　 然后，論文推導了頻率選擇性MIMO信道下，ST系統(tǒng)

3、訓練序列的最優(yōu)功率分配。給出了信道均衡器的信噪比與信息序列、訓練序列以及噪聲功率的關系，并根據此關系推導了ST系統(tǒng)基于均衡器信噪比最大的訓練序列和信息序列最優(yōu)功率的表達式。分析和仿真結果表明，ST訓練序列最優(yōu)功率和接收天線信噪比有關；信號檢測誤符號率最小值對應的訓練序列功率與理論推導的最優(yōu)功率擬合很好。
　　 接著，論文從多個角度研究了提高DDST系統(tǒng)性能的方法。(1)、疊加在訓練序列和信息序列上的數據相關序列(Data Dep

4、endent Sequences，DDS)對信號檢測來說相當于噪聲，會嚴重影響信號估計的性能。論文研究了DDS與信息序列的內在關系，并提出一種既適用于二進制相移鍵控(BPSK)又適用于高階幅度調制信號的DDS消除算法。分析了DDST信號檢測錯誤平層產生的原因，推導了誤符號率和誤碼率平層的表達式。為消除DDST信號檢測的錯誤平層，論文又提出一種信號編碼算法并給出了該算法數據冗余率的表達式。研究結果表明，與現有算法相比，本文提出的信號檢測算

5、法復雜度更低，檢測性能更好；信息編碼算法以很低的冗余率消除或減小了信號檢測錯誤平層。(2)、為解決DDST系統(tǒng)現有的訓練序列與數據幀同步算法都只適用于單入單出(Single-Input Single-Output，SISO)系統(tǒng)，不能直接擴展到MIMO系統(tǒng)的問題，論文提出一種基于平衡零相關區(qū)(Zero Correlation Zone，ZCZ)序列的DDST數據幀同步、信道和直流偏置估計聯合算法。研究結果表明：本文提出的算法在SISO系

6、統(tǒng)下與已有文獻的算法性能接近，在MIMO系統(tǒng)下的性能則比現有算法更佳。(3)、與ST方案類似，當天線發(fā)送的總功率一定時，訓練序列的功率越大，信號檢測的性能越差。本文分析了信道均衡器信噪比和訓練序列功率的關系；推導了頻率選擇性MIMO信道下，不考慮DDS消除和DDS已知時，DDST訓練序列和信息序列的最優(yōu)功率分配并給出了最優(yōu)功率的表達式。研究結果表明，DDST訓練序列的最優(yōu)功率與信噪比無關，與是否采用DDS消除算法無關與信道增益也無關。<