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上行SC-FDMA多天線檢測(cè)和空時(shí)分組碼盲識(shí)別方法研究

發(fā)布時(shí)間:2018-05-31 06:31

  本文選題:MIMO + SC-FDMA檢測(cè) ; 參考:《電子科技大學(xué)》2014年碩士論文


【摘要】:本文的內(nèi)容分為兩部分:一是針對(duì)多天線單載波頻分多址接入(Single-Carrier Frequency Division Multiple Access,SC-FDMA)系統(tǒng),研究了可提高系統(tǒng)誤比特率(Bit Error Ratio,BER)性能的單用戶和多用戶信號(hào)檢測(cè)算法;二是研究了空時(shí)分組碼(Space-Time Block Coding,STBC)的接收機(jī)盲識(shí)別方法。多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)和單載波頻分多址接入技術(shù)作為L(zhǎng)TE(Long Term Evolution)系統(tǒng)上行的核心技術(shù),極大地提高了上行傳輸?shù)目煽啃院皖l譜效率,而檢測(cè)算法作為接收機(jī)一個(gè)不可或缺的組成部分,其在LTE/LTE-A(LTE-Advanced,LTE后續(xù)演進(jìn))通信系統(tǒng)中的重要性不言而喻。本文的第一部分內(nèi)容主要針對(duì)LTE/LTE-A上行接收檢測(cè)算法開展了研究。為完成MIMO信號(hào)的檢測(cè)和恢復(fù),接收機(jī)需要預(yù)先知道發(fā)送的MIMO模式。在LTE系統(tǒng)中,發(fā)送端的MIMO相關(guān)信息是通過信令傳到接收端,比如發(fā)射端采用的STBC類型。而在諸如軍事等特殊通信應(yīng)用場(chǎng)景中,為完成信號(hào)的偵查、或提高己方的通信安全與效率,可能要求在沒有發(fā)送模式的條件下,完成信號(hào)的檢測(cè),此時(shí)需要先完成對(duì)發(fā)送端MIMO模式的識(shí)別。已有的研究較多關(guān)注調(diào)制與帶寬等參數(shù)的辨識(shí),而較少在多天線通信環(huán)境下研究。本文的第二部分主要討論了針對(duì)發(fā)送端采用了多種空時(shí)分組碼的盲識(shí)別問題。以下是本文的內(nèi)容概述和結(jié)構(gòu)框架。第一章首先介紹了LTE/LTE-A上行關(guān)鍵技術(shù)——MIMO、SC-FDMA和Co MP技術(shù)以及盲識(shí)別技術(shù)的背景和發(fā)展,最后說明本文的研究?jī)?nèi)容及論文結(jié)構(gòu);第二章研究了單小區(qū)單用戶MIMO系統(tǒng)下各種接收機(jī)檢測(cè)算法。首先,對(duì)經(jīng)典的頻域線性均衡(Frequency Domain Linear equalization,FD-LE),判決反饋均衡(decision feedback equalization,DFE),Turbo均衡(Turbo Equalization,TE),及串行干擾抵消(Successive Interference Cancelation,SIC)方法進(jìn)行概述,并研究了可進(jìn)一步提高檢測(cè)性能的準(zhǔn)最大似然(Quasi-Maximum-Likelihood,Quasi-ML)類算法,包括基于符號(hào)間干擾(Inter-Symbol Interference,ISI)消除的算法、K-Best算法、QRD-M(QR-Decomposition based M search detection)算法,及ML-PDP(ML-Post Detection Processing)算法。通過搭建的Matlab Simulink鏈路仿真平臺(tái),研究比較了從單發(fā)單收到兩發(fā)八收的多種天線配置條件下的BER性能。仿真結(jié)果表明,對(duì)于未加編碼的系統(tǒng),Quasi-ML類算法性能要優(yōu)于其他算法。第三章針對(duì)單小區(qū)多用戶(Multi-User MIMO,MU-MIMO)模型與多小區(qū)多點(diǎn)協(xié)作(Coordinated Multiple Point,Co MP)MU-MIMO模型,分別在3GPP空間信道模型(Space Channel Model,SCM)和三小區(qū)Co MP模型下,對(duì)迫零檢測(cè)(Zero Forcing,ZF)、最小均方誤差檢測(cè)(Minimum Mean Square Error,MMSE)、串行干擾抵消(SIC)等方法進(jìn)行了仿真。對(duì)于單小區(qū)MU-MIMO系統(tǒng),分別在用戶端和接收端相同天線配置,以及收發(fā)端總天線配置相同兩種情況下,仿真研究了上述算法的BER性能,并與SU-MIMO系統(tǒng)中的性能進(jìn)行了比較。仿真結(jié)果表明,由于多個(gè)用戶占用相同物理資源,在用戶端和接收端相同天線配置下,MU-MIMO系統(tǒng)中的BER性能要比SU-MIMO系統(tǒng)中的差;在收發(fā)端總天線相同配置下,MU-MIMO系統(tǒng)中的BER性能要比SU-MIMO系統(tǒng)中的好,這是由MU-MIMO的多用戶分集增益帶來的。多小區(qū)情況下,從仿真結(jié)果可以看出在無Co MP時(shí),信噪比的改善對(duì)算法性能影響不大,因?yàn)檫@里來自相鄰小區(qū)的干擾占主導(dǎo)地位;把Co MP-MU-MIMO與單小區(qū)無干擾的MIMO進(jìn)行比較,可看到Co MP-MU-MIMO下的性能與單小區(qū)無干擾MIMO下性能接近。第四章研究了STBC編碼的盲識(shí)別算法,其目標(biāo)是在接收端已知STBC編碼集合的情況下,對(duì)發(fā)送端采用的空時(shí)編碼方案作出判決。本文主要研究了兩類識(shí)別算法:第一類是基于矩陣范數(shù)的盲識(shí)別算法,根據(jù)判決依據(jù)的差別,包括基于判決樹分類器和基于矩陣范數(shù)最小差值分類器;第二類是基于最大似然比的盲識(shí)別算法,又可分為最優(yōu)分類器,二階統(tǒng)計(jì)量分類器和碼參數(shù)分類器。本文中以檢測(cè)成功概率作為評(píng)估指標(biāo),對(duì)各算法的性能進(jìn)行了比較仿真研究,研究結(jié)果表明:1)接收天線數(shù)和接收端采樣點(diǎn)數(shù)越多,識(shí)別成功概率越高,性能越好;2)基于最大似然比的盲識(shí)別算法的性能優(yōu)于基于矩陣范數(shù)的盲識(shí)別算法,且受采樣點(diǎn)數(shù)影響相對(duì)較小;3)對(duì)發(fā)端采用空分復(fù)用和Alamouti兩天線空時(shí)分組碼,最優(yōu)分類器、二階統(tǒng)計(jì)量分類器和基于判決樹的分類器檢測(cè)性能差距不大,但是若采用碼參數(shù)分類器和基于矩陣范數(shù)最小差值分類器,對(duì)空分復(fù)用方案的檢測(cè)性能要優(yōu)于對(duì)Alamouti兩天線空時(shí)分組碼的檢測(cè)性能。本論文的最后一章對(duì)全文進(jìn)行了總結(jié),并指出了關(guān)于下一步LTE/LTE-A上行系統(tǒng)的檢測(cè)算法和盲識(shí)別算法的研究方向。
[Abstract]:This paper is divided into two parts : One is Single - Carrier Frequency Division Multiple Access ( SC - FDMA ) system , the single - user and multi - user signal detection algorithm can improve the BER performance of multi - antenna single - carrier frequency division multiple access ( SC - FDMA ) system . A quasi - maximum - ML algorithm based on Inter - Symbol Interference ( ISI ) , K - Best algorithm , QRD - M ( QR - ML based M search detection ) algorithm and ML - PDP ( ML - Post Detection Processing ) algorithm are studied . The BER performance of a MU - MIMO system is compared with that of the SU - MIMO system . The results show that the performance of the blind recognition algorithm based on the maximum likelihood ratio is better than that in the SU - MIMO system .
【學(xué)位授予單位】:電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號(hào)】:TN929.5


本文編號(hào):1958655

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