發(fā)布時間：2024-03-08 01:38

　　通信信號參數(shù)盲識別在軍事通信對抗和民用認知無線電、智能接收機、頻譜監(jiān)測管理、安防等領(lǐng)域有著重要的應用價值。多天線(MIMO,Multiple-Input MultipleOutput)技術(shù)利用空間分集成倍地提高了系統(tǒng)信道容量,因其巨大潛力和優(yōu)勢現(xiàn)已廣泛應用于軍用和民用無線通信系統(tǒng)中。對于通信信號參數(shù)的盲識別而言,多天線技術(shù)的應用引入了新的問題和挑戰(zhàn),其中對發(fā)射端天線數(shù)目的盲估計便是多天線技術(shù)引入的一個重要問題。正確估計發(fā)射天線數(shù)目是后續(xù)參數(shù)盲識別的必要前提條件,能夠為其他參數(shù)的盲識別提供必要的先驗信息,因此本論文對MIMO發(fā)射天線數(shù)目盲估計這一重要問題展開了深入的研究。首先介紹了三類經(jīng)典的盲估計算法,分別是基于信息論準則、基于假設(shè)檢驗和基于蓋爾圓半徑的盲估計算法。在這些經(jīng)典算法的基礎(chǔ)之上,本文針對平坦衰落信道和頻選衰落信道共設(shè)計了六種盲識別算法,提升了低信噪比和小樣本數(shù)條件下的盲估計性能。針對平坦衰落信道條件下的MIMO發(fā)射天線數(shù)目盲估計問題,(1)設(shè)計了一種基于線性譜統(tǒng)計量的一步預測特征值上限改進算法。根據(jù)隨機矩陣理論中線性譜統(tǒng)計量的分布特性,利用樣本特征值二階矩構(gòu)造了一個檢測統(tǒng)計量...

【文章頁數(shù)】：121 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
符號對照表
縮略語對照表
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
        1.1.1 隨機矩陣理論
        1.1.2 系統(tǒng)模型和假設(shè)
    1.2 研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要工作和結(jié)構(gòu)安排
        1.3.1 論文主要工作
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 經(jīng)典方法介紹與分析
    2.1 經(jīng)典AIC和MDL天線數(shù)目盲估計算法
        2.1.1 信息論準則
        2.1.2 算法理論基礎(chǔ)介紹
        2.1.3 計算機仿真和分析
    2.2 經(jīng)典PET天線數(shù)目盲估計算法
        2.2.1 算法理論基礎(chǔ)介紹
        2.2.2 計算機仿真和分析
    2.3 經(jīng)典GDE天線數(shù)目盲估計算法
        2.3.1 算法理論基礎(chǔ)介紹
        2.3.2 計算機仿真和分析
    2.4 本章小結(jié)
第三章 平坦衰落條件下面向MIMO系統(tǒng)的天線數(shù)目盲估計方法
    3.1 基于二階矩的一步預測特征值上限算法
        3.1.1 線性譜統(tǒng)計量
        3.1.2 SM-PET算法設(shè)計
        3.1.3 計算機仿真和分析
    3.2 基于Wishart矩陣最大特征值的假設(shè)檢驗算法
        3.2.1 Tracy-Widom分布特性
        3.2.2 WME算法設(shè)計
        3.2.3 計算機仿真和分析
    3.3 基于Wishart矩陣特征值高階矩的假設(shè)檢驗算法
        3.3.1 高階矩統(tǒng)計量
        3.3.2 HOM算法設(shè)計
        3.3.3 計算機仿真和分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 頻選衰落條件下面向MIMO-OFDM系統(tǒng)的天線數(shù)目盲估計方法
    4.1 MIMO-OFDM發(fā)射天線數(shù)目盲估計的系統(tǒng)模型和假設(shè)
    4.2 基于噪聲方差估計的發(fā)射天線數(shù)目盲估計算法
        4.2.1 FKN算法
        4.2.2 計算機仿真和分析
    4.3 適用于不同空頻傳輸模式的發(fā)射天線數(shù)目盲估計算法
        4.3.1 R-SFM算法
        4.3.2 計算機仿真和分析
    4.4 對剩余頻偏具有魯棒性的發(fā)射天線數(shù)目盲估計算法
        4.4.1 MGDE算法
        4.4.2 計算機仿真和分析
    4.5 本章小結(jié)
第五章 總結(jié)和展望
    5.1 全文總結(jié)
    5.2 未來工作規(guī)劃
參考文獻
致謝
作者簡介



本文編號：3921810