本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計方法研究，，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),能有效對抗頻率選擇性衰落信道,實現(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。MIMO-OFDM系統(tǒng)聯(lián)合了OFDM技術(shù)和MIMO技術(shù)各自特點,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)頻的非盲信道估計雖然實現(xiàn)簡單,時間復(fù)雜度較低,但難以降低導(dǎo)頻的發(fā)送量,造成實際信息發(fā)送量下降,而盲估計與半盲估計都需要信道的一些統(tǒng)計特性。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延擴(kuò)展大,主要能量有效路徑的個數(shù)很少等特點,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MIMO-OFDM系統(tǒng)的非盲信道估計問題開展研究,重點研究壓縮感知理論在MIMO-OFDM系統(tǒng)稀疏信道估計中的應(yīng)用。本文介紹了MIMO-OFDM系統(tǒng)的信道估計,詳細(xì)介紹了非盲信道估計方法,比較了非盲信道估計的常用算法,重點對MIMO-OFDM系統(tǒng)中稀疏信道下的信道估計方法進(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方面,討論了基于壓縮感知理論進(jìn)行稀疏信道估計方法的可能性,將常用的壓縮感知重構(gòu)算法與傳統(tǒng)的信道估計算法進(jìn)行了MATLAB平臺的仿真實驗比較,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)目來提高實際有效信息的發(fā)送量。本文重點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)的非盲信道估計中。MATLAB仿真實驗表明,基于壓縮感知融合框架類的重構(gòu)算法的信道估計性能普遍優(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精度。隨著融合的基本重構(gòu)算法增多,其信道估計的性能更優(yōu),但相應(yīng)的時間復(fù)雜度增高。通過對比,基于OMP(Orthogonal Matching Pursuit)算法與SP(Subspace Pursuit)算法的融合重構(gòu)算法的估計性能比常用重構(gòu)算法的性能更優(yōu),且時間復(fù)雜度不是很高,是比較理想的MIMO-OFDM系統(tǒng)的信道估計方法之一。
【關(guān)鍵詞】：MIMO-OFDM系統(tǒng) 信道估計 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)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：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)信道估計研究現(xiàn)狀10-11
• 1.2.2 基于壓縮感知的信道估計研究現(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28-39
• 3.1 壓縮感知簡介28-34
• 3.1.1 信號的稀疏表示30-31
• 3.1.2 觀測矩陣的設(shè)計31-32
• 3.1.3 信號的重構(gòu)算法32-34
• 3.2 基于壓縮感知的MIMO-OFDM信道估計34-36
• 3.2.1 MIMO-OFDM稀疏信道估計模型34-35
• 3.2.2 壓縮感知信道估計模型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 實驗與結(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46-48
• 4.3.1 算法描述46
• 4.3.2 實驗與結(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

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 鄭青,楊凱,羅永強(qiáng),關(guān)禮安;MIMO-OFDM系統(tǒng)中降低峰均功率比技術(shù)研究[J];無線通信技術(shù);2005年03期

2 金益峰;陳容;羅漢文;;MIMO-OFDM系統(tǒng)載波間干擾的時域消除[J];電訊技術(shù);2006年05期

3 繆暉,蔡躍明,白賓鋒;MIMO-OFDM系統(tǒng)中一種基于訓(xùn)練序列的同步方案[J];解放軍理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2005年03期

4 王東明,高西奇,尤肖虎,韓冰;寬帶MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計算法研究[J];電子學(xué)報;2005年07期

5 張春玲;葛建華;張海濱;;多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)中一種子載波分配算法[J];電訊技術(shù);2006年05期

6 夏利劍;酆廣增;江鵬;;頻率選擇性衰落信道下的MIMO-OFDM系統(tǒng)性能研究[J];西安郵電學(xué)院學(xué)報;2006年01期

7 王會琦;馬洪;;基于最優(yōu)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換MIMO-OFDM系統(tǒng)[J];四川大學(xué)學(xué)報(工程科學(xué)版);2009年06期

8 王翔宇;黃焱;;MIMO-OFDM系統(tǒng)時域信道估計新方法[J];信息工程大學(xué)學(xué)報;2013年03期

9 熊春林;王德剛;魏急波;;MIMO-OFDM系統(tǒng)的低復(fù)雜度遞推信道跟蹤算法[J];電子與信息學(xué)報;2010年01期

10 陸肖元;朱列;;基于軟件平臺實現(xiàn)自適應(yīng)MIMO-OFDM系統(tǒng)信道評估[J];計算機(jī)應(yīng)用與軟件;2012年09期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前8條

1 董樂;張海林;;多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)的增強(qiáng)型信道估計算法[A];2003’中國通信學(xué)會無線及移動通信委員會學(xué)術(shù)年會論文集[C];2003年

2 夏利劍;酆廣增;;頻率選擇性衰落信道下MIMO-OFDM系統(tǒng)性能研究[A];無線傳感器網(wǎng)及網(wǎng)絡(luò)信息處理技術(shù)——2006年通信理論與信號處理年會論文集[C];2006年

3 龔兵;戴清杰;王賽;;MIMO-OFDM系統(tǒng)中空時碼性能分析[A];2009年中國高校通信類院系學(xué)術(shù)研討會論文集[C];2009年

4 姬觀華;馬明;;MIMO-OFDM系統(tǒng)在偵察無人機(jī)中的應(yīng)用[A];2008年中國高校通信類院系學(xué)術(shù)研討會論文集（下冊）[C];2009年

5 鐘俊;彭啟琮;;MIMO-OFDM系統(tǒng)中發(fā)射機(jī)與接收機(jī)的聯(lián)合優(yōu)化[A];現(xiàn)代通信理論與信號處理進(jìn)展——2003年通信理論與信號處理年會論文集[C];2003年

6 胡靜;廖桂生;劉宏清;;基于MIMO-OFDM系統(tǒng)的LS信道估計改進(jìn)算法[A];通信理論與信號處理新進(jìn)展——2005年通信理論與信號處理年會論文集[C];2005年

7 呂鑫;呂振肅;靳天玉;;MIMO-OFDM系統(tǒng)的信道盲辨識算法[A];2006中國控制與決策學(xué)術(shù)年會論文集[C];2006年

8 張高峰;何方白;;基于MIMO-OFDM系統(tǒng)的信道估計方法[A];現(xiàn)代通信理論與信號處理進(jìn)展——2003年通信理論與信號處理年會論文集[C];2003年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 趙宸;MIMO-OFDM系統(tǒng)中的盲多用戶檢測研究[D];吉林大學(xué);2008年

2 才華;MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計理論的研究[D];吉林大學(xué);2010年

3 陳月云;MIMO-OFDM系統(tǒng)多播無線資源管理研究[D];北京交通大學(xué);2011年

4 管張均;多用戶MIMO-OFDM系統(tǒng)自適應(yīng)子載波分配及無線協(xié)同通信系統(tǒng)性能研究[D];上海交通大學(xué);2013年

5 張宇;MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計與同步技術(shù)的研究[D];哈爾濱工業(yè)大學(xué);2010年

6 王欣;MIMO-OFDM系統(tǒng)中的空頻編碼及其檢測技術(shù)研究[D];國防科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

7 周志剛;MIMO-OFDM系統(tǒng)中的信道估計和檢測技術(shù)[D];東南大學(xué);2005年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 賈慧;基于投影的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道盲估計算法研究[D];蘭州大學(xué);2015年

2 張麗玲;快時變環(huán)境中MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計與信號檢測研究[D];重慶大學(xué);2015年

3 潘紅云;MIMO-OFDM系統(tǒng)稀疏信道恢復(fù)算法的研究[D];北京理工大學(xué);2016年

4 席繼奎;基于壓縮感知的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計方法研究[D];蘭州大學(xué);2016年

5 王亞靜;MIMO-OFDM系統(tǒng)峰均功率比降低技術(shù)的研究[D];東北大學(xué);2013年

6 王永紅;MIMO-OFDM系統(tǒng)中基于博弈論的自適應(yīng)波束形成算法的研究[D];大連海事大學(xué);2012年

7 武士勇;MIMO-OFDM系統(tǒng)中的信道估計的研究[D];東南大學(xué);2005年

8 李曉慧;MIMO-OFDM系統(tǒng)盲多用戶檢測算法的研究[D];西安科技大學(xué);2010年

9 李景玉;MIMO-OFDM系統(tǒng)中的信道估計研究[D];北京郵電大學(xué);2006年

10 謝凌;MIMO-OFDM系統(tǒng)信道及其相關(guān)性的聯(lián)合估計[D];華中師范大學(xué);2007年

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

本文編號：493091