本文選題：空間調(diào)制技術(shù) + 信道估計��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：近些年來,隨著基于多天線的無線通信技術(shù)快速的發(fā)展,我們的生活已然進入了全新的網(wǎng)絡(luò)時代,如何利用有限的頻譜資源來滿足日益增長的用戶數(shù)量和用戶需求已成為當代無線通信發(fā)展的難題。在這種環(huán)境下,空間調(diào)制技術(shù)應(yīng)運而生,它在提高頻譜利用率的同時避免了很多普通MIMO中的弊病,該系統(tǒng)的發(fā)射天線之間不要求進行同步,而且不會存在信道間的相互干擾問題,因此對于硬件的實現(xiàn)要求比較低,因此空間調(diào)制成為一種獨特的MIMO傳輸方式。本文主要研究空間調(diào)制下的信道估計與低復(fù)雜度信號檢測相結(jié)合的聯(lián)合算法,具體研究內(nèi)容包括:分析傳統(tǒng)空間調(diào)制與廣義空間調(diào)制的基本原理,對普通MIMO、傳統(tǒng)空間調(diào)制、廣義空間調(diào)制三者的性能進行仿真對比;通過仿真分析傳統(tǒng)空間調(diào)制下信道估計和信號檢測聯(lián)合算法的性能,分析各種因素對聯(lián)合算法信道估計性能的影響;考慮到廣義空間調(diào)制信息序列與訓(xùn)練序列不同,將聯(lián)合算法進行改進應(yīng)用于廣義空間調(diào)制中,使其估計性能得到改善;對傳統(tǒng)空間調(diào)制下的經(jīng)典信號檢測算法進行仿真,分析各種因素對信號檢測性能產(chǎn)生的影響;研究幾種低復(fù)雜度信號檢測算法,對其檢測性能進行仿真,并在相同條件下與ML算法進行對比;針對低復(fù)雜度檢測算法性能不佳的問題,將近似ML算法減小搜索范圍的思想與ML算法的搜索方式相結(jié)合,既降低了算法復(fù)雜度,又提高了檢測性能。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of wireless communication technology based on multi-antenna, our life has entered a new network era. How to use the limited spectrum resources to meet the increasing number of users and user needs has become a difficult problem in the development of modern wireless communications. In this environment, spatial modulation technology emerges as the times require. It not only improves the spectrum efficiency, but also avoids the disadvantages of common MIMO. The system does not need synchronization between transmit antennas. Moreover, there is no interference between channels, so the requirement for hardware implementation is relatively low, so spatial modulation becomes a unique MIMO transmission mode. This paper mainly studies the joint algorithm of channel estimation and low complexity signal detection under spatial modulation. The specific research contents include: analyzing the basic principles of traditional spatial modulation and generalized spatial modulation, for ordinary MIMOs, traditional spatial modulation, The performance of generalized spatial modulation is simulated and compared, and the performance of joint channel estimation and signal detection algorithm under traditional spatial modulation is analyzed by simulation, and the influence of various factors on channel estimation performance of joint algorithm is analyzed. Considering that the generalized spatial modulation information sequence is different from the training sequence, the joint algorithm is applied to improve the estimation performance of the generalized spatial modulation, and the classical signal detection algorithm under the traditional spatial modulation is simulated. This paper analyzes the influence of various factors on signal detection performance, studies several low-complexity signal detection algorithms, simulates their detection performance, and compares them with ML algorithm under the same conditions. Aiming at the problem of poor performance of low complexity detection algorithm, combining the idea of approximate ML algorithm to reduce the search range and the search method of ML algorithm, the complexity of the algorithm is reduced and the detection performance is improved.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TN919.3

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本文編號：1793188