發(fā)布時(shí)間：2017-07-02 16:16

  本文關(guān)鍵詞：MIMO系統(tǒng)盲均衡算法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：MIMO復(fù)用系統(tǒng)中,發(fā)送信號(hào)經(jīng)過(guò)多徑信道,接收端每根接收天線上的接收信號(hào)是所有發(fā)送信號(hào)及其多徑信號(hào)的混合信號(hào),導(dǎo)致接收信號(hào)中存在碼間干擾ISI、信道間干擾ICI。這些干擾嚴(yán)重影響了系統(tǒng)的性能。采用MIMO盲均衡技術(shù)不需要發(fā)送訓(xùn)練序列,提高了頻譜資源利用率,并且可以有效地減小或消除ISI、ICI的影響,提高系統(tǒng)性能。因此,研究MIMO系統(tǒng)盲均衡算法具有重要意義。本文研究了不同的MIMO系統(tǒng)盲均衡算法。論文的主要工作如下:1.對(duì)于MIMO系統(tǒng)逐級(jí)干擾抵消的盲均衡模型,第一級(jí)源信號(hào)可靠地恢復(fù)將影響信道間干擾的抵消。據(jù)此,論文給出了針對(duì)第一級(jí)源信號(hào)有效的均衡算法,包括單模MCMA-MSQD算法、雙模MMCMA-MCME算法。同時(shí)提出了一種信道估計(jì)方法,在第一級(jí)源信號(hào)可靠地均衡出來(lái)的基礎(chǔ)上,通過(guò)信道估計(jì)及信號(hào)抵消,后一級(jí)源信號(hào)均衡性能更優(yōu)。仿真結(jié)果表明,相比于MCMA算法,MCMA-MSQD算法的穩(wěn)態(tài)誤差降低了5dB;MMCMA-MCME算法的收斂速度提前了700個(gè)碼元,穩(wěn)態(tài)誤差降低了5dB。2.針對(duì)MIMO系統(tǒng)逐級(jí)抵消盲均衡算法需要逐個(gè)恢復(fù)源信號(hào)的缺點(diǎn),提出了兩種結(jié)合盲源分離的盲均衡算法,MCMA-MUK算法、MCMA-CFPA算法。在相同條件下,MCMA-MUK算法與加相關(guān)項(xiàng)的盲均衡算法相比,第一個(gè)源信號(hào)收斂速度大大提高;MCMA-CFPA算法比MCMA-MUK算法收斂速度更快,穩(wěn)態(tài)誤差更低。針對(duì)MCMA-CFPA算法進(jìn)行了改進(jìn),在保證均衡性能不變的前提下,降低了算法的復(fù)雜度。3.根據(jù)均衡器矢量初始化方式不同,給出了MIMO系統(tǒng)選擇最優(yōu)的盲均衡算法,該算法可以選擇出均衡性能比較好的初始化方式。并提出了MIMO系統(tǒng)選擇性合并的盲均衡算法,與選擇最優(yōu)均衡算法相比,該算法可以得到多天線陣列增益與分集增益,合并后的誤符號(hào)率下降了1-2個(gè)數(shù)量級(jí),并且接收天線數(shù)越多,誤符號(hào)率改善越明顯。
【關(guān)鍵詞】：MIMO盲均衡 雙模 盲源分離 選擇性合并
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(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5-6
• ABSTRACT6-11
• 符號(hào)對(duì)照表11-13
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表13-16
• 第一章 緒論16-20
• 1.1 研究工作的背景及意義16-17
• 1.2 MIMO系統(tǒng)盲均衡技術(shù)研究進(jìn)展17
• 1.3 研究?jī)?nèi)容和章節(jié)安排17-20
• 第二章 MIMO系統(tǒng)盲均衡技術(shù)基本理論20-30
• 2.1 MIMO系統(tǒng)模型20-21
• 2.2 MIMO系統(tǒng)的傳播環(huán)境21-23
• 2.3 MIMO系統(tǒng)盲均衡技術(shù)23-28
• 2.3.1 MIMO盲均衡原理23-25
• 2.3.2 盲均衡算法結(jié)構(gòu)及原理25-27
• 2.3.3 盲均衡性能評(píng)價(jià)準(zhǔn)則27-28
• 2.4 本章小結(jié)28-30
• 第三章 MIMO系統(tǒng)逐級(jí)抵消盲均衡算法30-46
• 3.1 MS-CMA算法30-36
• 3.1.1 逐級(jí)均衡模型30-32
• 3.1.2 信道估計(jì)及信號(hào)抵消32-34
• 3.1.3 仿真結(jié)果與性能分析34-36
• 3.2 MS-MCMA-MSQD算法36-41
• 3.2.1 MS-MCMA-MSQD算法理論36-38
• 3.2.2 仿真結(jié)果與性能分析38-41
• 3.3 MS雙模式盲均衡算法41-45
• 3.3.1 雙模式MCMA-CME算法41-42
• 3.3.2 雙模式MMCMA-CME算法42-44
• 3.3.3 仿真結(jié)果與性能分析44-45
• 3.4 本章小結(jié)45-46
• 第四章 結(jié)合盲源分離的盲均衡算法46-62
• 4.1 結(jié)合盲源分離的均衡模型46-48
• 4.2 MCMA-MUK算法48-54
• 4.2.1 MCMA-MUK算法理論48-50
• 4.2.2 仿真結(jié)果與性能分析50-53
• 4.2.3 MCMA-MUK-DD-LMS算法53-54
• 4.3 MCMA-CFPA算法54-61
• 4.3.1 MCMA-CFPA算法理論54-56
• 4.3.2 仿真結(jié)果與性能分析56-58
• 4.3.3 低復(fù)雜度的MCMA-CFPA算法58-61
• 4.4 本章小結(jié)61-62
• 第五章 具有多天線增益的盲均衡算法62-78
• 5.1 MIMO系統(tǒng)選擇最優(yōu)均衡算法62-66
• 5.1.1 MIMO系統(tǒng)選擇最優(yōu)均衡算法的理論基礎(chǔ)62-65
• 5.1.2 仿真結(jié)果與性能分析65-66
• 5.2 MIMO系統(tǒng)均衡合并算法66-74
• 5.2.1 MIMO系統(tǒng)均衡全合并算法67-69
• 5.2.2 MIMO系統(tǒng)選擇性合并算法69-74
• 5.3 不同盲均衡算法的性能對(duì)比74-76
• 5.4 本章小結(jié)76-78
• 第六章 總結(jié)與展望78-80
• 附錄A 信道表格80-82
• 參考文獻(xiàn)82-86
• 致謝86-88
• 作者簡(jiǎn)介88-89

【相似文獻(xiàn)】

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