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基于基擴(kuò)展模型的高移動性信道估計(jì)方法

發(fā)布時(shí)間:2018-03-22 13:41

  本文選題:信道估計(jì) 切入點(diǎn):高移動性 出處:《電子技術(shù)應(yīng)用》2017年06期  論文類型:期刊論文


【摘要】:針對鐵路長期演進(jìn)(LTE-R)通信系統(tǒng),開展高移動性信道估計(jì)研究。通過引入基擴(kuò)展模型,將LTE-R系統(tǒng)的信道沖激響應(yīng)擬合為若干基函數(shù)與系數(shù)乘積和的形式。通過對基函數(shù)系數(shù)的估計(jì),實(shí)現(xiàn)對快速時(shí)變信道進(jìn)行近似。通過仿真對多項(xiàng)式基擴(kuò)展模型、復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型、泛化復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型和優(yōu)化泛化復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型進(jìn)行性能對比。仿真結(jié)果表明,優(yōu)化泛化復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型具有最低的歸一化均方誤差。此外,對于優(yōu)化泛化復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型,分別探討了不同移動速度、不同基函數(shù)個數(shù)和不同調(diào)制方式下的估計(jì)性能。仿真結(jié)果顯示,在較高移動速度、較少基函數(shù)個數(shù)及較高階調(diào)制方式下,優(yōu)化泛化復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型仍然具有較低的歸一化均方誤差。
[Abstract]:The research of high mobility channel estimation is carried out for LTE-R communication system with long term evolution of railway. The base expansion model is introduced. The channel impulse response of LTE-R system is fitted into the form of the product sum of several basis functions and coefficients. By estimating the basis function coefficients, the fast time-varying channel is approximated. The polynomial basis expansion model is simulated. The performance of the complex exponential basis expansion model, the generalized complex exponential base expansion model and the optimized complex exponential basis expansion model are compared. The simulation results show that the optimized complex exponential basis expansion model has the lowest normalized mean square error. The estimation performance of different moving speed, different number of basis functions and different modulation modes are discussed for the extended generalized complex exponential basis expansion model. The simulation results show that the proposed method has a high moving speed. In the case of fewer basis functions and higher order modulation, the generalized complex exponential basis expansion model still has lower normalized mean square error (RMSE).
【作者單位】: 福州大學(xué)物理與信息工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(U1405251) 福建省自然科學(xué)基金(2015J05122,2015J01250)
【分類號】:TN929.5

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本文編號:1648896

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