本文關鍵詞：基于導頻疊加的中繼系統(tǒng)時變獨立信道估計，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來,在無線通信系統(tǒng)增益上的優(yōu)勢使得中繼技術已發(fā)展成為無線通信中的關鍵技術之一。而無線信道信息的獲取是提高中繼系統(tǒng)增益的關鍵。準靜態(tài)信道環(huán)境下的中繼信道估計已經得到了深入的研究。然而,準靜態(tài)或慢衰落環(huán)境并不能很好的切合實際的移動通信場景,因此,本文主要關注鮮有研究的時變快衰落環(huán)境下一徑三節(jié)點中繼系統(tǒng)中獨立信道估計。首先,本文總結了多種無線信道衰落環(huán)境和無線中繼網絡模型的特點,為研究時變快衰落環(huán)境中信道估計建模提供了理論基礎,與此同時,對現(xiàn)有經典信道估計算法和相關領域已有的研究成果做了總結。其次,本文提出了一種導頻輔助的中繼系統(tǒng)時變快衰落獨立信道估計方法。在源節(jié)點不發(fā)送導頻的情況下,本算法通過在中繼節(jié)點疊加導頻,使用無跡卡爾曼濾波器(UKF)技術來獲得兩跳獨立信道信息。同時,該算法利用之前的信道估計值對當前時刻的信道進行預測,在均衡時使用了預測的信道值來代替信道估計值,得到了具有魯棒性的最小均方誤差均衡結果,然后用當前時刻的測量值對當前信道估計值做修正,解決了無線信道估計中的時延問題,優(yōu)化了系統(tǒng)性能,整個過程并沒有來自源節(jié)點的導頻輔助信息,故而在節(jié)約了導頻開銷的同時又保證了系統(tǒng)性能。再次,為充分利用一段時間內信道之間的相關信息來提高信道估計精度,本文提出基于完全導頻輔助(FDA)和部分導頻輔助(PDA)兩種模式下,兩跳獨立信道動態(tài)在線跟蹤與離線平滑處理兩種估計思想,以改進兩跳獨立信道估計的性能。其中FDA指的是目的節(jié)點知道來自源節(jié)點和中繼節(jié)點的導頻符號信息,而PDA是在目的節(jié)點僅僅知道來自中繼的信號和導頻疊加的信息。本文在FDA和PDA情況下,分別推導出其在線/離線信道估計器的卡爾美羅下界(BCRB)用來評估信道估計算法的性能,并分析了節(jié)點的移動性、跟蹤時間窗口大小等因素對估計性能的影響。最后,通過大量的MATLAB仿真驗證了本文的研究成果。
【關鍵詞】：OWRN 獨立信道 信道估計 UKF FDA PDA BCRB
【學位授予單位】：西安電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TN92
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 符號對照表9-10
• 縮略語對照表10-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 論文研究背景14-16
• 1.2 中繼系統(tǒng)信道估計研究現(xiàn)狀及面臨問題16-17
• 1.3 本文主要內容和相關章節(jié)安排17-20
• 第二章 無線中繼系統(tǒng)模型和獨立信道估計算法分析20-32
• 2.1 無線信道的衰落特性及其建模方式20-22
• 2.2 中繼網絡模型22-26
• 2.2.1 經典的中繼模型22-25
• 2.2.2 放大轉發(fā)中繼模型25-26
• 2.3 經典信道估計算法及分析26-28
• 2.3.1 LS估計算法26-27
• 2.3.2 ML估計算法27
• 2.3.3 LMMSE估計方法27-28
• 2.4 放大轉發(fā)中繼網絡信道估計28-31
• 2.4.1 Co-Channel信道估計算法分析28-29
• 2.4.2 In-Channel信道估計算法分析29-31
• 2.5 本章小結31-32
• 第三章 基于UKF的中繼導頻疊加信道估計與跟蹤算法32-44
• 3.1 OWRN環(huán)境下使用導頻疊加思想的系統(tǒng)模型32-34
• 3.2 時變信道模型下基于UKF的信道估計與預測算法34-37
• 3.2.1 時變信道建模34-35
• 3.2.2 基于UKF的信道估計與預測算法35-37
• 3.3 具有魯棒性的MMSE數(shù)據均衡與信道跟蹤技術37-38
• 3.4 算法仿真結果分析38-42
• 3.5 本章小結42-44
• 第四章 時變快衰落信道的在線/離線估計及卡爾美羅下界求解44-64
• 4.1 OWRN環(huán)境中的信道模型及其估計算法44-47
• 4.2 動態(tài)FDA獨立信道估計的BCRB47-52
• 4.2.1 FDA離線獨立信道估計的BCRB47-51
• 4.2.2 FDA在線獨立信道估計的BCRB51-52
• 4.3 動態(tài)PDA獨立信道估計的BCRB52-56
• 4.3.1 PDA離線獨立信道估計的BCRB52-55
• 4.3.2 PDA在線獨立信道估計的BCRB55-56
• 4.4 算法仿真結果分析56-62
• 4.5 本章小結62-64
• 第五章 總結與展望64-66
• 5.1 本文貢獻64-65
• 5.2 論文展望65-66
• 參考文獻66-70
• 致謝70-72
• 作者簡介72-74

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本文編號：438397