多天線通信系統(tǒng)中的信號(hào)檢測(cè)與信道估計(jì)技術(shù)研究.pdf

1、近年來，由于多媒體、Internet等數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的迅猛增長，要求未來的無線通信系統(tǒng)能夠提供更高的數(shù)據(jù)傳輸率，以滿足人們?nèi)找嬖鲩L的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的需求。目前有多種技術(shù)可作為未來無線通信系統(tǒng)中的候選關(guān)鍵技術(shù)，其中多輸入多輸出(Mulitple-InputMulitple-Output，MIMO)技術(shù)，由于能夠在功率及頻譜帶寬保持不變的情況下，成倍地提高通信系統(tǒng)的容量和頻譜利用率，從而為未來寬帶高速無線數(shù)據(jù)通信技術(shù)的發(fā)展指明了方向。 本論文首

2、先對(duì)MIMO無線通信系統(tǒng)中信號(hào)檢測(cè)與信道估計(jì)研究的現(xiàn)狀進(jìn)行了系統(tǒng)的總結(jié)，并指出了目前該領(lǐng)域仍有待解決的若干重要問題，然后簡要地概述了本文所進(jìn)行的主要研究工作和取得的創(chuàng)新性成果。 在論文的第二部分，針對(duì)獨(dú)立的Rayleigh平坦衰落信道環(huán)境中的垂直-貝爾實(shí)驗(yàn)室分層空時(shí)(VerticalBellLaboratoriesLayeredSpaceTime，V-BLAST)系統(tǒng)，在對(duì)信道矩陣作修正的選主列QR分解(QR-Decomposi

3、tion，QRD)的基礎(chǔ)上，聯(lián)合球形譯碼(SphereDecoding，SD)算法和逐層檢測(cè)算法，本論文提出了一種基于信道質(zhì)量的自適應(yīng)分組檢測(cè)算法。在該算法中，可通過分組門限的選擇，在系統(tǒng)檢測(cè)性能和復(fù)雜度之間取得十分靈活的折中。更有意義的是：該自適應(yīng)分組算法從概率意義上將SD算法和逐層檢測(cè)算法統(tǒng)一了起來。 在論文的第三部分，主要研究了空間相關(guān)平坦衰落信道環(huán)境中數(shù)值穩(wěn)健的低復(fù)雜度V-BLAST檢測(cè)算法。首先，利用Household

4、er變換，并結(jié)合WY表示形式，本論文提出了一種基于修正的HouseholderQRD(ModifiedHouseholderQRD，M-H-QRD)的V-BLAST檢測(cè)算法。理論分析表明：在空間相關(guān)信道環(huán)境中，與標(biāo)準(zhǔn)的V-BLAST檢測(cè)算法及排序QRD(Sorted-QRD，S-QRD)檢測(cè)算法相比，M-H-QRD檢測(cè)算法具有穩(wěn)健的數(shù)值特性，特別地，在有限字長(FiniteWordLength，F(xiàn)WL)精度下，M-H-QRD檢測(cè)算法需要

5、更少的字長就可達(dá)到與S-QRD檢測(cè)算法同等的差錯(cuò)平層；同時(shí)，在中低信噪比范圍內(nèi)，該算法的性能十分接近標(biāo)準(zhǔn)的V-BLAST檢測(cè)算法，但所需的計(jì)算復(fù)雜度與標(biāo)準(zhǔn)的V-BLAST檢測(cè)算法相比，下降十分明顯。在這些結(jié)論的基礎(chǔ)上，考慮到具有較少收發(fā)天線數(shù)的V-BLAST系統(tǒng)通常具有更高的實(shí)用價(jià)值。因此，以M-H-QRD為基礎(chǔ)，針對(duì)具有較少收發(fā)天線數(shù)的V-BLAST系統(tǒng)，本論文提出了一種基于M-H-QRD的V-BLAST迭代檢測(cè)算法。仿真結(jié)果表明：迭

6、代檢測(cè)對(duì)V-BLAST系統(tǒng)的性能提升十分明顯，同時(shí)又保留了M-H-QRD數(shù)值穩(wěn)健性的優(yōu)點(diǎn)。 論文接下來研究了時(shí)變平坦衰落信道環(huán)境下Alamouti空時(shí)編碼系統(tǒng)中的半盲信道估計(jì)及Alamouti空時(shí)碼(Space-Timecode，STC)的譯碼問題，本論文提出了兩種聯(lián)合譯碼與半盲信道估計(jì)算法。其中一種算法利用線性插值首先對(duì)信道估計(jì)進(jìn)行初始化，然后根據(jù)期望最大化(Expectation-Maximization，EM)算法，以迭代

7、方式，實(shí)現(xiàn)了Alamouti空時(shí)編碼系統(tǒng)的聯(lián)合譯碼與信道估計(jì)，并且研究了數(shù)據(jù)幀長對(duì)該算法性能的影響。另外一種算法聯(lián)合Kalman濾波與框式約束ML(Box-ConstrainedML，BCML)檢測(cè)算法，實(shí)現(xiàn)了時(shí)變信道的即時(shí)追蹤與AlamoutiSTC的譯碼。 最后研究了時(shí)變頻率選擇性MIMO信道環(huán)境中的符號(hào)檢測(cè)及信道追蹤問題，本論文提出了一種帶自適應(yīng)信道追蹤的、計(jì)算復(fù)雜度可控的序列檢測(cè)方法，即Γ-H-MLSE方法。該方法對(duì)于將