本文關(guān)鍵詞：雙選擇信道下OFDM系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)算法研究

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【摘要】：多徑傳播引起信道的頻率選擇性衰落導(dǎo)致信號(hào)在接收端產(chǎn)生符號(hào)間干擾,極大限制了通信速率的提升。為了消除頻率選擇性衰落的影響,眾多技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)采用了具有抗多徑能力強(qiáng)、頻譜利用率高等優(yōu)點(diǎn)的正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技術(shù)。隨著人們對(duì)通信質(zhì)量需求的不斷增長(zhǎng),不但要求OFDM系統(tǒng)在靜止或低速運(yùn)動(dòng)場(chǎng)景下具有優(yōu)越的通信性能,還要求在終端高速移動(dòng)場(chǎng)景下表現(xiàn)出良好的特性。然而信道在具有頻率選擇性衰落的同時(shí),終端高速移動(dòng)造成的多普勒效應(yīng)導(dǎo)致信道產(chǎn)生時(shí)間選擇性衰落。在這種雙選擇信道下,具有不同多普勒頻移的多條路徑疊加后形成多普勒擴(kuò)展,破壞了OFDM系統(tǒng)中載波間的正交性,從而產(chǎn)生載波間干擾(Inter-Carrier Interference, ICI),給OFDM系統(tǒng)的信號(hào)檢測(cè)帶來(lái)挑戰(zhàn)。一方面,當(dāng)多普勒頻移較大時(shí),現(xiàn)有檢測(cè)算法性能不理想；另一方面當(dāng)OFDM系統(tǒng)子載波個(gè)數(shù)較大時(shí),現(xiàn)有的檢測(cè)算法在實(shí)際系統(tǒng)中難以實(shí)現(xiàn)且檢測(cè)效率低下。本文針對(duì)該問(wèn)題,對(duì)雙選擇信道下OFDM系統(tǒng)中的信號(hào)檢測(cè)算法進(jìn)行深入的分析和研究,主要研究?jī)?nèi)容與貢獻(xiàn)包括以下幾個(gè)方面：1.雙選擇信道下OFDM系統(tǒng)中的ICI特性分析方面。首先基于循環(huán)前綴(CyclicPrefix, CP)的OFDM系統(tǒng)模型分析了多徑傳播和多普勒效應(yīng)導(dǎo)致信道產(chǎn)生雙選擇性衰落的原因,給出了兩種最為經(jīng)典的雙選擇信道建模方法：抽頭時(shí)延模型和基擴(kuò)展模型。然后重點(diǎn)分析并推導(dǎo)了雙選擇信道下OFDM系統(tǒng)中多普勒擴(kuò)展產(chǎn)生ICI的過(guò)程。從信號(hào)干擾比(Signal to Interference Ratio, SIR)和信號(hào)干擾噪聲比(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)兩個(gè)角度研究了ICI對(duì)OFDM系統(tǒng)帶來(lái)的影響。最后介紹了后續(xù)章節(jié)采用的雙選擇信道仿真模型,為后續(xù)研究有效抑制ICI的檢測(cè)算法奠定基礎(chǔ)。2.雙選擇信道下OFDM系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)算法的性能提升方面。分別提出了基于白化殘留ICI和噪聲的最小均方誤差連續(xù)干擾消除(Minimum Mean Square Error Successive Interference Cancellation, MMSE-SIC)算法和基于過(guò)采樣OFDM系統(tǒng)的最優(yōu)線性連續(xù)檢測(cè)算法。兩種算法具體為：(1)傳統(tǒng)檢測(cè)算法為了降低計(jì)算復(fù)雜度,對(duì)頻域信道矩陣進(jìn)行帶狀近似并將殘留ICI作為白噪聲處理,從而導(dǎo)致系統(tǒng)誤碼性能下降。針對(duì)該問(wèn)題提出了一種基于白化殘留ICI和噪聲的MMSE-SIC算法。首先通過(guò)分析頻域信道矩陣帶狀近似引起性能損失的原因,研究了帶狀近似后殘留ICI的相關(guān)性,并推導(dǎo)出了殘留ICI相關(guān)矩陣。利用該相關(guān)矩陣構(gòu)造白化矩陣,對(duì)殘留ICI和噪聲同時(shí)進(jìn)行白化。然后基于白化后的信號(hào)模型,利用MMSE準(zhǔn)則并結(jié)合連續(xù)干擾消除算法檢測(cè)每個(gè)子載波上的信號(hào)。仿真結(jié)果表明,在雙選擇信道下OFDM系統(tǒng)中,和傳統(tǒng)帶狀近似算法相比,所提出的MMSE-SIC檢測(cè)算法能夠顯著改善系統(tǒng)的誤比特率性能。(2)基于過(guò)采樣OFDM系統(tǒng)的線性合并方法雖然能夠以較低的復(fù)雜度獲得雙選擇信道帶來(lái)的多徑分集和多普勒分集增益,但對(duì)系統(tǒng)性能造成了較大的損失。針對(duì)該問(wèn)題,提出一種基于過(guò)采樣OFDM系統(tǒng)的最優(yōu)線性連續(xù)檢測(cè)算法。該檢測(cè)算法基于接收信號(hào)的過(guò)采樣輸出以最大化SINR為準(zhǔn)則,建立了求解最優(yōu)線性檢測(cè)矩陣的優(yōu)化模型,并將該優(yōu)化問(wèn)題轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)特征值問(wèn)題進(jìn)行求解,利用所獲得的最優(yōu)線性檢測(cè)矩陣結(jié)合連續(xù)檢測(cè)算法對(duì)每個(gè)子載波上的信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)。仿真結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的線性合并次優(yōu)接收方案,所提方法能夠獲得更優(yōu)的系統(tǒng)誤碼性能,并且隨歸一化多普勒頻移和過(guò)采樣因子的增大,性能增益得到了進(jìn)一步提升。3.雙選擇信道下OFDM系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)算法的低復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)方面。傳統(tǒng)的低復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)方法均以系統(tǒng)的性能損失為代價(jià),針對(duì)該缺點(diǎn)提出一種基于迭代求逆的信號(hào)檢測(cè)算法。基于經(jīng)典的MMSE連續(xù)檢測(cè)算法,首先從矩陣處理的角度出發(fā),對(duì)信道矩陣和檢測(cè)矩陣進(jìn)行擴(kuò)展,然后建立了擴(kuò)展矩陣與原矩陣之間的轉(zhuǎn)換關(guān)系,在每次檢測(cè)中采用擴(kuò)展矩陣的迭代求逆代替原矩陣的直接求逆。其中,首次擴(kuò)展矩陣的求逆可通過(guò)Greville遞歸求逆算法實(shí)現(xiàn),后續(xù)擴(kuò)展矩陣的求逆可從上一次的計(jì)算結(jié)果中迭代獲取,不需要重復(fù)進(jìn)行矩陣求逆操作。仿真結(jié)果表明,提出方法在保持原算法性能的基礎(chǔ)上,大大降低了計(jì)算復(fù)雜度。從而實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)算法中復(fù)雜度與誤碼性能之間的有效平衡。4.現(xiàn)有關(guān)于4項(xiàng)加權(quán)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換(4 Weighte-type Fractional Fourier Transform,4-WFRFT)的研究,均未考慮載波體制與信道狀態(tài)信息(Channel State Information, CSI)之間的匹配關(guān)系。針對(duì)該問(wèn)題,提出一種雙選擇信道下基于4-WFRFT的混合載波體制的最優(yōu)階選取算法。首先基于所建立的4-WFRFT信號(hào)模型,推導(dǎo)出了該模型下接收信號(hào)的載波干擾比(Carrier to Interference Ratio, CIR),然后以最大CIR為準(zhǔn)則,對(duì)最優(yōu)階4-WFRFT變換因子進(jìn)行求解。根據(jù)所獲得的最優(yōu)階變換因子對(duì)發(fā)送信號(hào)進(jìn)行4-WFRFT調(diào)制,在接收端通過(guò)相應(yīng)階次的逆4-WFRFT,能夠準(zhǔn)確解調(diào)出發(fā)送數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果表明,相比于傳統(tǒng)的單載波和OFDM體制,所提混合載波體制通過(guò)選取最優(yōu)階變換因子實(shí)現(xiàn)了載波體制與信道之間的最佳匹配,能夠有效抵抗信道的雙選擇性衰落。
【關(guān)鍵詞】：信號(hào)檢測(cè) 正交頻分復(fù)用 雙選擇信道 載波間干擾 多普勒頻移
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN929.53
【目錄】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-13
• 符號(hào)對(duì)照表13-14
• 縮略語(yǔ)對(duì)照表14-20
• 第一章 緒論20-42
• 1.1 研究背景與意義20-22
• 1.2 雙選擇信道下OFDM系統(tǒng)檢測(cè)算法面臨的問(wèn)題22-25
• 1.2.1 單一頻偏估計(jì)并補(bǔ)償?shù)乃惴ㄊ?/span>23-24
• 1.2.2 子載波個(gè)數(shù)過(guò)大時(shí)算法的性能和復(fù)雜度難以平衡24
• 1.2.3 檢測(cè)算法對(duì)信道估計(jì)要求的高精度難以實(shí)現(xiàn)24-25
• 1.3 雙選擇信道下OFDM系統(tǒng)檢測(cè)算法的研究現(xiàn)狀25-38
• 1.3.1 雙選擇信道下的ICI抑制類方法25-30
• 1.3.2 雙選擇信道下的均衡算法30-37
• 1.3.3 新型調(diào)制解調(diào)方法37-38
• 1.3.4 空域處理方法38
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)38-42
• 第二章 雙選擇信道模型及OFDM系統(tǒng)中的ICI分析42-58
• 2.1 引言42-43
• 2.2 基于CP的OFDM系統(tǒng)模型43-46
• 2.3 雙選擇信道特性及其對(duì)OFDM的影響46-52
• 2.3.1 多普勒效應(yīng)46-47
• 2.3.2 雙選擇信道建模47-50
• 2.3.3 ICI的成因50-52
• 2.4 雙選信道下OFDM系統(tǒng)中的ICI分析52-56
• 2.4.1 ICI能量分布52-54
• 2.4.2 SIR和SINR分析54-56
• 2.5 雙選擇信道仿真模型56-57
• 2.6 本章小結(jié)57-58
• 第三章 基于白化殘留ICI和噪聲的MMSE-SIC算法58-70
• 3.1 引言58-59
• 3.2 系統(tǒng)模型及殘留ICI相關(guān)性分析59-63
• 3.3 基于白化殘留ICI和噪聲的MMSE-SIC檢測(cè)算法63-65
• 3.3.1 MMSE-SIC檢測(cè)算法63-65
• 3.3.2 復(fù)雜度分析65
• 3.4 仿真結(jié)果及分析65-69
• 3.5 本章小結(jié)69-70
• 第四章 雙選擇信道下基于過(guò)采樣OFDM系統(tǒng)的最優(yōu)線性連續(xù)檢測(cè)算法70-84
• 4.1 引言70-71
• 4.2 過(guò)采樣OFDM系統(tǒng)71-73
• 4.3 最優(yōu)線性連續(xù)檢測(cè)73-78
• 4.3.1 最優(yōu)化建模73-75
• 4.3.2 求解最優(yōu)化問(wèn)題75-76
• 4.3.3 低復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)方法76-77
• 4.3.4 復(fù)雜度分析77-78
• 4.4 仿真結(jié)果及分析78-81
• 4.5 本章小結(jié)81-84
• 第五章 雙選擇信道下OFDM系統(tǒng)中檢測(cè)算法的低復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)84-96
• 5.1 引言84-85
• 5.2 系統(tǒng)模型及MMSE-SD算法85-88
• 5.3 低復(fù)雜度MMSE-SD算法88-92
• 5.3.1 首次檢測(cè)迭代求G_i(i=1)88-89
• 5.3.2 后續(xù)N-1次檢測(cè)迭代求G_i(2≤i≤N)89-91
• 5.3.3 復(fù)雜度分析91-92
• 5.4 仿真結(jié)果及分析92-95
• 5.5 本章小節(jié)95-96
• 第六章 加權(quán)分?jǐn)?shù)傅里葉變換在雙選擇信道中的最優(yōu)階選取96-108
• 6.1 引言96-97
• 6.2 加權(quán)分?jǐn)?shù)階傅里葉變換及系統(tǒng)模型97-100
• 6.3 WFRFT在雙選擇信道中的最優(yōu)階選取100-103
• 6.4 仿真結(jié)果及分析103-106
• 6.5 本章小結(jié)106-108
• 第七章 結(jié)論與展望108-112
• 7.1 主要工作與貢獻(xiàn)108-109
• 7.2 有待于進(jìn)一步研究的問(wèn)題109-112
• 參考文獻(xiàn)112-124
• 致謝124-126
• 作者簡(jiǎn)介126-127

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本文編號(hào)：551465