本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是一種因?qū)崿F(xiàn)容易而被廣泛使用的多載波調(diào)制技術(shù),能有效對(duì)抗頻率選擇性衰落信道,實(shí)現(xiàn)信息高速度傳輸;多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系統(tǒng)的天線布局具有提高無線系統(tǒng)通信容量和通信可靠性的優(yōu)點(diǎn)。MIMO-OFDM系統(tǒng)聯(lián)合了OFDM技術(shù)和MIMO技術(shù)各自特點(diǎn),是新一代無線通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)。MIMO-OFDM系統(tǒng)中的空時(shí)解碼、分集接收和相關(guān)解調(diào)等都需要準(zhǔn)確的信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI),因此信道估計(jì)技術(shù)是MIMO-OFDM系統(tǒng)的核心技術(shù)之一。傳統(tǒng)的基于導(dǎo)頻的非盲信道估計(jì)雖然實(shí)現(xiàn)簡單,時(shí)間復(fù)雜度較低,但難以降低導(dǎo)頻的發(fā)送量,造成實(shí)際信息發(fā)送量下降,而盲估計(jì)與半盲估計(jì)都需要信道的一些統(tǒng)計(jì)特性。研究表明,在大量的無線通信系統(tǒng)中,許多無線多徑信道具有時(shí)延擴(kuò)展大,主要能量有效路徑的個(gè)數(shù)很少等特點(diǎn),即信道具有稀疏性,這樣可利用壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論更進(jìn)一步降低導(dǎo)頻發(fā)送量。本文主要針對(duì)MIMO-OFDM系統(tǒng)的非盲信道估計(jì)問題開展研究,重點(diǎn)研究壓縮感知理論在MIMO-OFDM系統(tǒng)稀疏信道估計(jì)中的應(yīng)用。本文介紹了MIMO-OFDM系統(tǒng)的信道估計(jì),詳細(xì)介紹了非盲信道估計(jì)方法,比較了非盲信道估計(jì)的常用算法,重點(diǎn)對(duì)MIMO-OFDM系統(tǒng)中稀疏信道下的信道估計(jì)方法進(jìn)行了研究,介紹壓縮感知的基本原理,詳細(xì)介紹了其研究的主要三個(gè)方面,討論了基于壓縮感知理論進(jìn)行稀疏信道估計(jì)方法的可能性,將常用的壓縮感知重構(gòu)算法與傳統(tǒng)的信道估計(jì)算法進(jìn)行了MATLAB平臺(tái)的仿真實(shí)驗(yàn)比較,仿真結(jié)果表明,壓縮感知重構(gòu)算法可以更利用減少導(dǎo)頻數(shù)目來提高實(shí)際有效信息的發(fā)送量。本文重點(diǎn)研究了基于壓縮感知融合框架類的重構(gòu)算法,提出了將壓縮感知融合框架類重構(gòu)算法應(yīng)用于MIMO-OFDM系統(tǒng)的非盲信道估計(jì)中。MATLAB仿真實(shí)驗(yàn)表明,基于壓縮感知融合框架類的重構(gòu)算法的信道估計(jì)性能普遍優(yōu)于常用的壓縮感知重構(gòu)算法,即同等條件下能用更少的導(dǎo)頻數(shù)目達(dá)到常用的壓縮感知重構(gòu)算法相同的信道估計(jì)精度。隨著融合的基本重構(gòu)算法增多,其信道估計(jì)的性能更優(yōu),但相應(yīng)的時(shí)間復(fù)雜度增高。通過對(duì)比,基于OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法與SP(Subspace Pursuit)算法的融合重構(gòu)算法的估計(jì)性能比常用重構(gòu)算法的性能更優(yōu),且時(shí)間復(fù)雜度不是很高,是比較理想的MIMO-OFDM系統(tǒng)的信道估計(jì)方法之一。
【關(guān)鍵詞】：MIMO-OFDM系統(tǒng) 信道估計(jì) 壓縮感知 融合重構(gòu)算法
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN919.3
【目錄】：

• 中文摘要3-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 引言9-14
• 1.1 論文研究的背景及意義9-10
• 1.1.1 無線通信技術(shù)概述9
• 1.1.2 壓縮感知理論概述9-10
• 1.1.3 信道估計(jì)的意義10
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀10-12
• 1.2.1 MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 基于壓縮感知的信道估計(jì)研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 本文主要工作及章節(jié)安排12-14
• 第二章 MIMO-OFDM系統(tǒng)傳統(tǒng)的非盲信道估計(jì)方法14-28
• 2.1 無線通信信道特性14-20
• 2.1.1 無線信道的大尺度衰落14-17
• 2.1.2 無線信道的小尺度衰落17-19
• 2.1.3 無線信道的稀疏特性19-20
• 2.2 MIMO-OFDM系統(tǒng)模型20-25
• 2.2.1 MIMO技術(shù)20-21
• 2.2.2 OFDM技術(shù)21-24
• 2.2.3 MIMO-OFDM系統(tǒng)24-25
• 2.3 基于導(dǎo)頻的MIMO-OFDM信道估計(jì)25-28
• 2.3.1 導(dǎo)頻模式25-26
• 2.3.2 基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)算法26-27
• 2.3.3 仿真與性能分析27-28
• 第三章 基于壓縮感知的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)28-39
• 3.1 壓縮感知簡介28-34
• 3.1.1 信號(hào)的稀疏表示30-31
• 3.1.2 觀測矩陣的設(shè)計(jì)31-32
• 3.1.3 信號(hào)的重構(gòu)算法32-34
• 3.2 基于壓縮感知的MIMO-OFDM信道估計(jì)34-36
• 3.2.1 MIMO-OFDM稀疏信道估計(jì)模型34-35
• 3.2.2 壓縮感知信道估計(jì)模型35-36
• 3.3 性能仿真與分析36-39
• 第四章 基于壓縮感知融合框架的稀疏信道估計(jì)39-48
• 4.1 融合框架39-40
• 4.2 壓縮感知融合算法的融合原理40-46
• 4.2.1 基本原理40-43
• 4.2.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析43-46
• 4.3 基于壓縮感知融合框架的MIMO-OFDM信道估計(jì)46-48
• 4.3.1 算法描述46
• 4.3.2 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析46-48
• 第五章 結(jié)論和展望48-50
• 5.1 主要結(jié)論48-49
• 5.2 研究展望49-50
• 參考文獻(xiàn)50-55
• 在學(xué)期間的研究成果55-56
• 致謝56

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