本文關(guān)鍵詞：基于自適應(yīng)MIMO-WPDM系統(tǒng)的信噪比估計研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：未來無線通信面臨的主要難題是如何用有限的頻譜資源實(shí)現(xiàn)最大速率傳輸,為克服這一難題需要采取一些先進(jìn)的技術(shù)手段。結(jié)合了MIMO技術(shù)的WPDM系統(tǒng)(簡稱MIMO-WPDM系統(tǒng)),不僅可以實(shí)現(xiàn)變帶寬的高速數(shù)據(jù)傳輸,還可以顯著地增加信道容量并提高頻譜效率,是解決未來無線通信主要難題的有效技術(shù)手段之一。采用了自適應(yīng)傳輸技術(shù)的MIMO-WPDM系統(tǒng),能夠根據(jù)信道狀況自適應(yīng)地調(diào)整傳輸方式,從而實(shí)現(xiàn)更加可靠、有效的通信。然而,在自適應(yīng)傳輸?shù)南嚓P(guān)技術(shù)中都需要利用信噪比(Signal-to-Noise Ratio,SNR)參數(shù),這些參數(shù)信息在實(shí)際的通信系統(tǒng)中需要通過估計獲得,可見,有效的SNR估計對自適應(yīng)MIMO-WPDM系統(tǒng)來說是具有重要意義的。本文就多載波系統(tǒng)的信噪比估計問題分別對適用于高斯信道和無線衰落信道的幾種典型SNR估計算法進(jìn)行了介紹,通過仿真發(fā)現(xiàn),這些算法在各自假設(shè)的信道環(huán)境下可以有效地估計出SNR,但當(dāng)信道環(huán)境不能滿足算法要求時,估計性能會嚴(yán)重惡化。接下來本文根據(jù)WPDM系統(tǒng)子載波結(jié)構(gòu)的緊支性,選取接收信號支撐區(qū)間外的部分求其能量作為對應(yīng)子載波噪聲能量的平均值,進(jìn)而估計出各子載波的信噪比,最后得到系統(tǒng)的平均信噪比,在時間和頻率選擇性衰落信道中的仿真結(jié)果表明,在準(zhǔn)確地檢測出支撐區(qū)間端點(diǎn)并選取合理的噪聲區(qū)間后,提出的算法可以較為準(zhǔn)確地估計出SNR,且估計范圍廣,估計性能受信道衰落特性影響較小。此外,針對MIMO系統(tǒng)的信噪比估計問題,介紹了一種基于QR分解的SNR估計算法,但該算法的性能取決于信道估計的結(jié)果;接著對SIMO系統(tǒng)的基于子空間的SNR估計算法進(jìn)行了擴(kuò)展,將其推廣到了MIMO-WPDM系統(tǒng)中,該算法通過對噪聲子空間所對應(yīng)的特征值求其統(tǒng)計平均得到噪聲功率的估計值,進(jìn)而估計出每路天線上接收信號的SNR,仿真表明該算法估計性能穩(wěn)定,在無線衰落信道中具有較低的估計誤差,且系統(tǒng)的天線規(guī)模越大估計出的誤差越小。
【關(guān)鍵詞】：MIMO-WPDM 自適應(yīng)傳輸 信噪比估計 支撐區(qū)間 子空間
【學(xué)位授予單位】：重慶理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN919.3
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 引言9-15
• 1.1 研究背景9-10
• 1.2 研究現(xiàn)狀10-14
• 1.2.1 MIMO-WPDM技術(shù)10-11
• 1.2.2 自適應(yīng)傳輸技術(shù)11-12
• 1.2.3 信噪比估計技術(shù)12-14
• 1.3 本文主要內(nèi)容及章節(jié)安排14-15
• 2 自適應(yīng)MIMO-WPDM系統(tǒng)基礎(chǔ)理論15-29
• 2.1 MIMO技術(shù)15-20
• 2.1.1 MIMO系統(tǒng)模型15-16
• 2.1.2 空時編碼技術(shù)16-20
• 2.2 WPDM技術(shù)20-26
• 2.2.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)20-22
• 2.2.2 子載波的構(gòu)造22-26
• 2.3 自適應(yīng)MIMO-WPDM系統(tǒng)26-27
• 2.4 本章小結(jié)27-29
• 3 信噪比估計的算法研究29-47
• 3.1 AWGN信道中的信噪比估計算法29-34
• 3.1.1 最小二乘信噪比估計算法30-31
• 3.1.2 最大似然信噪比估計算法31
• 3.1.3 最小均方誤差信噪比估計算法31-32
• 3.1.4 M2M4信噪比估計算法32
• 3.1.5 算法仿真與性能分析32-34
• 3.2 無線衰落信道中的信噪比估計算法34-41
• 3.2.1 SISO-Boumard算法35-36
• 3.2.2 Ren算法36
• 3.2.3 一種雙同步頭估計算法36-37
• 3.2.4 改進(jìn)的DASS算法37-38
• 3.2.5 算法仿真與性能分析38-41
• 3.3 一種基于支撐區(qū)間的信噪比估計方法41-45
• 3.3.1 基本原理41-43
• 3.3.2 算法仿真與分析43-45
• 3.4 本章小節(jié)45-47
• 4 基于MIMO系統(tǒng)的信噪比估計的算法研究47-59
• 4.1 系統(tǒng)模型47-48
• 4.2 基于QR分解的信噪比估計算法48-50
• 4.3 基于子空間的信噪比估計算法50-53
• 4.4 基于子空間的擴(kuò)展算法53-55
• 4.5 算法仿真與性能分析55-57
• 4.6 本章小結(jié)57-59
• 5 MIMO-WPDM系統(tǒng)中的自適應(yīng)傳輸59-67
• 5.1 自適應(yīng)比特功率分配59-61
• 5.1.1 注水分配算法59-61
• 5.1.2 算法仿真61
• 5.2 自適應(yīng)調(diào)制61-64
• 5.2.1 簡單分組比特分配算法61-63
• 5.2.2 算法仿真63-64
• 5.3 自適應(yīng)天線選擇64-65
• 5.4 本章小結(jié)65-67
• 6 總結(jié)與展望67-69
• 致謝69-71
• 參考文獻(xiàn)71-75
• 個人簡歷、在學(xué)期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文及取得的研究成果75

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：507929