本文關(guān)鍵詞：高速移動(dòng)環(huán)境下基于統(tǒng)計(jì)信息的信道估計(jì)和ICI消除，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在高速移動(dòng)環(huán)境下,隨著終端移動(dòng)速度的增加,多普勒效應(yīng)影響愈加顯著,信道參數(shù)變化劇烈,導(dǎo)致了信道的時(shí)頻雙選擇性快速衰落特性,使得快速精確地進(jìn)行信道估計(jì)以保障系統(tǒng)性能變得非常困難。而通常為了保證更高的數(shù)據(jù)傳輸速率和頻譜利用率,正交頻分復(fù)用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing)被廣泛應(yīng)用于通信系統(tǒng)中,而在高速移動(dòng)環(huán)境下,這會帶來一些新的問題。主要有以下兩個(gè)方面,第一個(gè)是高速環(huán)境下會產(chǎn)生較為嚴(yán)重的多普勒效應(yīng),其破壞了OFDM的正交性,并且?guī)砹俗虞d波間干擾(ICI,Inter-Carrier Interference),對高速移動(dòng)通信的效果產(chǎn)生了不好的影響;第二個(gè)是由于高速移動(dòng)環(huán)境下信道的快時(shí)變性,在進(jìn)行信道估計(jì)時(shí),為了保證信道的正確性和有效性,要求更有效的信道估計(jì)算法。因此需要新的技術(shù)來解決這些問題,這對提高高速移動(dòng)環(huán)境下的通信效果有著很大的意義�；谝陨蠁栴},結(jié)合高速鐵路環(huán)境下的自身特點(diǎn),本文提出了一種基于統(tǒng)計(jì)特性的信道估計(jì)和子載波間干擾消除方案用以解決高移動(dòng)環(huán)境下的通信傳輸問題。通過復(fù)雜度分析以及仿真試驗(yàn)結(jié)果比較,可以得出本文所提的方案提高了信道估計(jì)的精度、提高了頻譜利用率和減少了計(jì)算復(fù)雜度。本文的主要內(nèi)容和創(chuàng)新之處包括如下幾個(gè)方面的內(nèi)容:首先,提出了新的信道建模方式。利用瑞利信道下的Jacks模型和一定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),提出在每一個(gè)傳播路徑中,選擇幾個(gè)特定的時(shí)刻來代表這條路徑,以減少所要估計(jì)的信道參數(shù)數(shù)量,用少量的點(diǎn)來重新構(gòu)建模型,并且在一定的機(jī)制下,使得重新構(gòu)建的模型,建模誤差最小。其次,子載波間干擾的消除。在高速移動(dòng)環(huán)境下,信道的頻域矩陣是一個(gè)帶狀矩陣,能量隨著頻域信道矩陣對角線向外遞減。在接收端對收到的信息進(jìn)行處理,使得信道頻域矩陣的能量更加集中在對角線上,這樣就可以減少ICI對通信的影響。最后,信道估計(jì)算法的優(yōu)化。在高速移動(dòng)環(huán)境下,采用壓縮感知估計(jì)算法對信道進(jìn)行估計(jì),而壓縮感知信道估計(jì)算法的性能取決于所估計(jì)信號的稀疏度和觀測矩陣的相干性,本文依據(jù)信道建模所選節(jié)點(diǎn)方式來優(yōu)化減少觀測矩陣的平均相干性,以提高基于壓縮感知的信道估計(jì)的性能。
【關(guān)鍵詞】：高移動(dòng) 壓縮感知 OFDM 信道估計(jì) ICI消除
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN911.2
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 縮略語表10-11
• 第一章 緒論11-16
• 1.1 研究背景和意義11
• 1.2 研究現(xiàn)狀分析11-14
• 1.3 論文主要工作14
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)14-15
• 1.5 文中數(shù)學(xué)符號說明15-16
• 第二章 高移動(dòng)無線信道與通信系統(tǒng)模型16-24
• 2.1 引言16
• 2.2 快時(shí)變信道特性16-18
• 2.2.1 多徑效應(yīng)16-17
• 2.2.2 多普勒效應(yīng)17-18
• 2.3 多徑信道模型18-20
• 2.4 OFDM系統(tǒng)模型20-23
• 2.4.1 OFDM技術(shù)20-22
• 2.4.2 OFDM系統(tǒng)框架22-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第三章 典型的信道估計(jì)算法24-37
• 3.1 引言24
• 3.2 傳統(tǒng)信道估計(jì)算法24-29
• 3.2.1 導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)與插入方式25-28
• 3.2.2 常用信道估計(jì)方法28-29
• 3.3 壓縮感知信道估計(jì)算法29-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 信道建模37-48
• 4.1 引言37
• 4.2 BEM模型37-40
• 4.3 多普勒時(shí)延模型40-42
• 4.4 線性插值模型42-44
• 4.5 基于統(tǒng)計(jì)特性的插值模型44-46
• 4.6 本章小結(jié)46-48
• 第五章 ICI分析與消除48-59
• 5.1 引言48
• 5.2 ICI產(chǎn)生的原因48-50
• 5.3 ICI抑制50-53
• 5.3.1 ICI自消除算法50-52
• 5.3.2 基于信道估計(jì)的ICI抑制算法52-53
• 5.4 基于統(tǒng)計(jì)特性的ICI抑制算法53-58
• 5.4.1 接收端ICI處理模塊54-56
• 5.4.2 仿真結(jié)果分析56-58
• 5.5 本章小結(jié)58-59
• 第六章 基于壓縮感知的信道估計(jì)算法59-67
• 6.1 基于壓縮感知的信道估計(jì)算法59-64
• 6.1.1 重構(gòu)系統(tǒng)模型59-60
• 6.1.2 時(shí)域信道重構(gòu)60-61
• 6.1.3 基于CS的信道估計(jì)61-64
• 6.2 仿真結(jié)果64-66
• 6.3 本章小結(jié)66-67
• 第七章 結(jié)語與展望67-69
• 參考文獻(xiàn)69-73
• 致謝73-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間已發(fā)表或錄用的論文74-76

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本文編號：330706