本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：MIMO-OFDM是下一代寬帶無線通信系統(tǒng)的物理層核心技術(shù)，其具有頻譜利用率高、抗衰落性能好、信道容量大等優(yōu)點(diǎn)。 雖然OFDM和MIMO技術(shù)有諸多優(yōu)點(diǎn)，但是在具體實(shí)際應(yīng)用中，仍然面臨很多問題。OFDM系統(tǒng)對(duì)同步誤差甚為敏感，在信號(hào)傳輸過程中，由于信號(hào)受周圍環(huán)境及障礙物影響，產(chǎn)生不同程度和衰落和時(shí)延，時(shí)間同步誤差會(huì)造成符號(hào)間干擾(InterSymbol Interference，ISI)，頻率同步誤差會(huì)產(chǎn)生子載波間干擾(InterCarrierInterference，ICI)。只有對(duì)信道特征有很好的了解，才能有效克服干擾和失真。加入MIMO后，符號(hào)間干擾和碼間干擾更加嚴(yán)重，從而影響系統(tǒng)性能。因此，接收端需要獲得精確的信道狀態(tài)信息(Channel State Information，CSI)，精確的信道估計(jì)起到尤為重要的作用。針對(duì)上述問題，本文對(duì)MIMO-OFDM的信道估計(jì)進(jìn)行了研究。同時(shí)由于有些無線多徑信道呈現(xiàn)稀疏性，即信道的時(shí)延擴(kuò)展很大，但能量強(qiáng)的有效路徑的個(gè)數(shù)很少。這種信道稀疏性在寬帶移動(dòng)通信系統(tǒng)中表現(xiàn)突出，尤其是超寬帶系統(tǒng)。重點(diǎn)分析了壓縮感知理論在無線多徑稀疏信道估計(jì)中的應(yīng)用。具體的研究內(nèi)容及創(chuàng)新成果如下： 1.從傳統(tǒng)的無線信道估計(jì)入手，介紹了信道模型和導(dǎo)頻模式，對(duì)最小二乘法(LS)，最小均方誤差法(MMSE)，線性最小均方誤差法（LMMSE）進(jìn)行了闡述，并做了仿真，對(duì)其誤差性能進(jìn)行了分析。 2.詳細(xì)介紹了壓縮感知技術(shù)的基本原理與特性以及一些常用的重構(gòu)算法，并用這些算法與傳統(tǒng)的估計(jì)算法進(jìn)行了仿真的比較。仿真結(jié)果表明壓縮感知重構(gòu)算法可以利用減少導(dǎo)頻來提高頻譜資源利用率。 3.本文提出了一種導(dǎo)頻優(yōu)化算法。首先，導(dǎo)頻位置選用了均勻?qū)ьl，連續(xù)導(dǎo)頻和隨機(jī)導(dǎo)頻進(jìn)行仿真。結(jié)果表明，這三種放置的導(dǎo)頻都不是最優(yōu)的。所以我們從類似有限等距原則（RIP）的最小互相關(guān)準(zhǔn)則出發(fā)，得到了相對(duì)較優(yōu)的導(dǎo)頻放置方案。在此方案基礎(chǔ)上繼續(xù)優(yōu)化，增大隨機(jī)生成數(shù)，擴(kuò)大搜索范圍，將組合分成若干組，比較互相關(guān)值，得出最小互相關(guān)值對(duì)應(yīng)的導(dǎo)頻圖案。仿真結(jié)果表明，與使用基于測量矩陣互相關(guān)最小化準(zhǔn)則的導(dǎo)頻圖案相比，信道估計(jì)的最小均方誤差（MSE）更低。 4.本文將廣義正交匹配追蹤算法（GOMP）運(yùn)用到信道估計(jì)中，并對(duì)它加以改進(jìn)，提出了一種改進(jìn)的廣義正交匹配追蹤算法。廣義正交匹配追蹤算法（GOMP）相較于正交匹配追蹤算法（OMP）運(yùn)行時(shí)間少，計(jì)算復(fù)雜度低，但是估計(jì)的最小均方誤差略差。為了進(jìn)一步提高該算法的性能，提出了改進(jìn)的廣義正交匹配追蹤算法，性能得到了較大的提高。
【關(guān)鍵詞】：信道估計(jì) MIMO-OFDM 壓縮感知
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-22
• 1.1 引言11
• 1.2 MIMO-OFDM 技術(shù)及其發(fā)展現(xiàn)狀11-17
• 1.2.1 OFDM 技術(shù)概述11-13
• 1.2.2 MIMO 技術(shù)概述13-15
• 1.2.3 MIMO-OFDM 技術(shù)概述15-17
• 1.3 MIMO-OFDM 信道估計(jì)研究現(xiàn)狀17-19
• 1.4 壓縮感知的研究現(xiàn)狀19-20
• 1.5 論文內(nèi)容安排和貢獻(xiàn)20-22
• 第2章 傳統(tǒng)的無線信道估計(jì)22-40
• 2.1 無線信道特性22-28
• 2.1.1 信道中的衰落22-24
• 2.1.2 信道的擴(kuò)展效應(yīng)和選擇特性24-28
• 2.2 基于導(dǎo)頻的 MIMO-OFDM 信道估計(jì)28-40
• 2.2.1 MIMO-OFDM 收發(fā)模型28-31
• 2.2.2 導(dǎo)頻模式31-35
• 2.2.3 基于導(dǎo)頻的參數(shù)估計(jì)算法35-38
• 2.2.4 仿真與性能分析38-40
• 第3章 基于壓縮感知的 MIMO-OFDM 系統(tǒng)的信道估計(jì)40-58
• 3.1 壓縮感知理論40-46
• 3.1.1 理論框架40-42
• 3.1.2 信號(hào)的稀疏表示42
• 3.1.3 測量矩陣的設(shè)計(jì)42-45
• 3.1.4 信號(hào)的重構(gòu)45-46
• 3.2 基于壓縮感知的 MIMO-OFDM 信道估計(jì)46-58
• 3.2.1 MIMO-OFDM 稀疏信道模型46-49
• 3.2.2 壓縮感知恢復(fù)算法描述49-52
• 3.2.3 仿真與性能分析52-58
• 第4章 一種稀疏信道估計(jì)的導(dǎo)頻優(yōu)化算法58-64
• 4.1 引言58
• 4.2 信道模型58-60
• 4.3 導(dǎo)頻圖案設(shè)計(jì)60-62
• 4.3.1 常見導(dǎo)頻圖案60
• 4.3.2 基于測量矩陣互相關(guān)最小化準(zhǔn)則的導(dǎo)頻圖案設(shè)計(jì)60-61
• 4.3.3 改進(jìn)的導(dǎo)頻圖案設(shè)計(jì)61-62
• 4.4 仿真結(jié)果與分析62-64
• 第5章 基于 GOMP 及其改進(jìn)的稀疏信道估計(jì)算法64-70
• 5.1 引言64
• 5.2 信道模型64-65
• 5.3 CS 恢復(fù)算法65-68
• 5.3.1 廣義正交匹配追蹤算法（GOMP）65-67
• 5.3.2 改進(jìn)的廣義正交匹配追蹤算法67-68
• 5.4 仿真結(jié)果與分析68-70
• 總結(jié)及下一步工作70-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的論文與研究成果清單75-76
• 致謝76

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

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3 何雪云;宋榮方;周克琴;;基于壓縮感知的OFDM稀疏信道估計(jì)導(dǎo)頻圖案設(shè)計(jì)[J];南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2011年05期

4 張繼東,鄭寶玉;基于導(dǎo)頻的OFDM信道估計(jì)及其研究進(jìn)展[J];通信學(xué)報(bào);2003年11期

  本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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本文編號(hào)：303226