隨著天線的增多,信道矩陣維度越來(lái)越高,信道更加復(fù)雜,發(fā)送端的前向預(yù)編碼和接收端的信號(hào)檢測(cè)都需要用到信道狀態(tài)信息�？梢�,信道估計(jì)和均衡質(zhì)量對(duì)于5G通信系統(tǒng)是否可以實(shí)現(xiàn)超高頻譜利用率的目標(biāo)至關(guān)重要。在5G通信技術(shù)快速發(fā)展的背景下,通信行業(yè)越來(lái)越關(guān)注信號(hào)傳輸?shù)乃俣群屯暾�。大�?guī)模MIMO技術(shù)是5G通信的核心技術(shù),可以成倍增加通信容量,并顯著抑制信道衰落。因此,基于5G移動(dòng)技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀,探討5G通信信道的估計(jì)與均衡,提出了改進(jìn)的LMMSE信道估計(jì)算法以及兩種改進(jìn)的信道均衡算法。 

【文章來(lái)源】：通信技術(shù). 2020,53(11)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【部分圖文】：

采用SVD-LMMSE信道估計(jì)器原理

通過(guò)在時(shí)域中采取分塊處理變換域的方式，提高算法在高度相關(guān)的輸入情況下的收斂性能�？梢允褂米儞Q域中的快速算法和帶有濾波器權(quán)重向量調(diào)整的校正項(xiàng)中乘積的分塊處理方式，降低計(jì)算復(fù)雜性并提高收斂性能。因此，本文提出了一種基于小波變換-自適應(yīng)濾波算法，以有效克服輸入信號(hào)自相關(guān)矩陣的特征值分布過(guò)于分散、收斂性能較差等問(wèn)題。小波變換-自適應(yīng)濾波算法的基本思路是先正交處理輸入到濾波器的信號(hào)以減少信號(hào)相關(guān)性，再采用自適應(yīng)濾波方式處理變換后的信號(hào)。該方法提高了收斂速度，有效改善了收斂性能，基本原理見圖2。小波變換不僅要查看信號(hào)的幀，還必須關(guān)注信號(hào)細(xì)節(jié)�？舍槍�(duì)具體情況選取相應(yīng)的信號(hào)時(shí)間和信號(hào)分辨率。連續(xù)小波變換可以表述為：

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]單載波與多載波MIMO-OFDM實(shí)現(xiàn)高頻譜效率方案研究[J]. 薛玉潔,周杰,劉雪陽(yáng).  南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2019(02)
[2]加權(quán)系數(shù)平均法改進(jìn)的小波域LMMSE信道估計(jì)算法[J]. 謝斌,楊麗清,陳琴.  電視技術(shù). 2017(Z1)
[3]基于壓縮感知改進(jìn)算法的MIMO-OFDM稀疏信道估計(jì)[J]. 任曉奎,葛君,孫興海.  計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用. 2016(17)

碩士論文
[1]MIMO-OFDM信道估計(jì)和均衡算法及VLSI實(shí)現(xiàn)研究[D]. 金文杰.華東師范大學(xué) 2017
[2]基于OFDM的無(wú)線導(dǎo)頻信道估計(jì)和信道均衡算法研究[D]. 陳博.江西理工大學(xué) 2016
[3]高鐵場(chǎng)景下OFDM/MIMO系統(tǒng)多普勒頻偏估計(jì)算法研究[D]. 宋騰輝.北京交通大學(xué) 2016



本文編號(hào)：3298998