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          首页 MIMO-OFDM系统中信道估计方法的研究

          MIMO-OFDM系统中信道估计方法的研究.doc

          MIMO-OFDM系统中信道估计方法的研究

          简介:本文档为《MIMO-OFDM系统中信道估计方法的研究doc》,可适用于领域

          MIMOOFDM系统中信道估计方法的研究摘要移动通信技术的发展随着人类社会的进步不断向前推进新的技术发展孕育了移动通信技术的每一次革命。年左右G模拟制式通信系统诞生FDMA技术和大哥大是G时代的重要标志。年左右G通信系统诞生GSM、CDMA两种模块技术扮演了主要的角色使得发短信成为了可能。G移动通信系统主要依托于WCDMA、CDMA、TDSCDMA等模块技术?#29616;瓽系统数据传输速度显著提高流?#25945;?#24212;用丰富了起来。但是G系统的发展仍然有很多不足:核心网络仍为电信网加部分IP网的构成没有统一的全球化标准数据传输速率?#20849;?#36275;以满足日益多元化的需求。在第三代移动通信系统的发展进入瓶颈期之后人们将希望寄托于新技术的发明将目光转移到了第四代移动通信系统的研究G通信的关键技术有正交频分复用(OFDM)技术与多入多出(MIMO)天线技术。MIMOOFDM系统将OFDM技术和MIMO技术相结合合理的利用了Time、Frequency、Space三个域的分集技术极大地提高了传输速?#35270;?#20449;道容量?#34892;?#22320;增加了系统对干扰、噪声和多径衰落的容限。信道估计技术对于MIMOOFDM系统非常关键因此本文就该问题进行一系列研究。本文的第一部分首先阐述了无线通信的发展过程交代了选题背景和意义然后分析了无线信道的相关特性。接着分别介绍了OFDM技术和MIMO技术的基本原理、发展现状分析了二者的优点与不足阐明两者结?#31995;?#37325;要意义并建立MIMOOFDM信道模型用计算机对MIMOOFDM系统?#38405;?#36827;行仿真分析。本文的第二部分在建立MIMOOFDM系统模型的基础上介绍了最小二乘(LS)估计算法和最小均方误差(MMSE)估计算法的基本原理通过计算机仿真比较了两种估计方法的?#38405;堋?#20851;键词:MIMO,OFDM,信道估计最小二乘最小均方误差摘要Wirelesstelecommunicationtechnologyhasbeendevelopedwithhumansociety,contributedtotechnologicalbreakthroughsandconceptualinnovationThefirstgenerationwasoriginatedinthes,usingmainlyFDMAtechnologyGtelecommunicationsystemwasoriginatedaround,usingmainlyCDMAandGSMmoduletechnologyComparedwithGsystem,GtelecommunicationsystemcanachievehighlyenhanceddatatransmissionrateandmorestreammediaapplicationHowever,theGtelecommunicationsystemhassomedrawbacks:NouniversalStandard,transmissionratenothighenough,etcAfterGsystemsreachitstechnologicallimit,peopleturnedtoGsystemOFDMtechnology,whichstandsfororthogonalfrequencydivisionmultiplexing,andmultipleinputmultipleoutput(MIMO)antennatechnologyarekeytechnologiesofGcommunicationMIMOOFDMsystemcombiningOFDMandMIMOmakefulluseoftime,frequencyandspacediversitytechnology,whichgreatlyimprovesthetransmissionrateandchannelcapacity,effectivelyincreasingthesystemtoleranceofinterference,noise,andfadingChannelestimationforMIMOOFDMsystemisverycritical,sothispaperfocusesonthistopicThefirstpartofthepaperdescribesthedevelopmentofwirelesscommunicationsandexplainedthebackgroundandsignificanceofthetopicthepaperchooses,thenanalyzedthewirelesschannelpropertiesAfterthat,thepaperintroducedthebasicprinciplesandcurrentstatusofOFDMtechnologyandMIMOtechnology,analyzingtheadvantagesanddisadvantagesofbothtoclarifytheimportanceofcombiningthesetwotechnologiesAfterestablishingaMIMOOFDMchannelmodel,performanceofMIMOOFDMSystemswassimulatedbycomputerThesecondpartofthispaper,basedontheestablishmentofMIMOOFDMsystemmodel,introducedthebasicprinciplesofLeastSquares(LS)estimationalgorithmandMinimumMeanSquareError(MMSE)estimationalgorithmThroughcomputersimulation,performanceofthetwomethodwerecomparedKeywords:MIMO,OFDM,ChannelEstimation,LeastSquares,MinimumMeanSquareError第一章绪论无线通信发展概况通信事业的发展是人类历史发展的重要缩影。回顾通信发展的历?#21453;?#24180;电磁感应现象被发现到莫尔斯发明电报再到电话被成功发明一个电信产业由此诞生。一百多年以来以电话服务为主的电信行业取得了极大的发展。年Marconi发明了无线电成功把无线电信号发送到了英里的距离年DeForestLee发明的三极管促进了模拟通信的发展年工作于贝尔实验室的香农创建了信息论从而在为数字通信创造了理论条件在此之后随着数字集成电路的迅速普及电信系统的设计在信息论的指导下得以提升?#38405;?#19990;纪年代静止卫星的概念首次被提出随着?#25945;?#25216;术的发展年人们第一?#38382;?#29616;可同步卫星通信象征着空间通信发展的开端世纪年代随着光导纤维的发明光纤通信成为了关注的焦点。而现今随着社会的发展电信业务也从早期的电报、电话业务到如今多种业务并存的?#32622;?#36890;信规模也发生了巨大的变化。G(第一代移动通信技术,TheFirstGeneration)从世纪年代开始使用。集成电路技术、微型计算机和微处理技术的飞速发展硬件设备小型化的发展成熟为第一代移动通信系统的出?#20540;?#23450;了基础。G模拟制式通信系统只能进行?#36864;?#30340;数据传输。第一代移动通信系统受限于传输带宽是一种区域性的移动通信系统不能进行长途漫游。G时代的手机就即ldquo大哥大rdquo只可进行语音通话且通话质量不高。由于设计时基本没有考虑太多?#36393;?#26041;面的问题第一代移动通信系统还具有保密性差的缺点。G?#34892;?#22810;标?#35745;?#20013;包括:曾在北欧国家使用的北欧移动电话系统(NMT)主要在北美使用的(AMPS)日本的JTAGS法国的Radiocom?#21462;?#36825;些标准大多互不兼容。G(第二代移动通信技术TheSecondGeneration)标准的制定到确定经历了到左右近年的时间。G系统让大哥大发短信成为了可能尽管只能进行?#36864;?#25968;据传输但将移动业务的范围扩大到了数据服务。第二代移动通信技术通常分为两种:一种是基于TDMA以GSM为代表在全世界使用人数上占据优势另一种由美国高通公司提出的CDMA规格使用范围较TDMA较窄目前实?#35270;?#38889;国主导。在我国ChinaUnicom、ChinaMobile选择的是GSM系统ChinaTelecom选择了CDMA系统。与G相比G具有更强的通信保密性但其密钥非常容易被破解。除此之外由于鉴权的单向性系统仅能?#20048;?#38750;法客户入?#20540;?#29992;户却不能对网络进行鉴权成为很大的?#36393;?#24615;漏?#30784;?#31532;三代移动通信技术(GTheThirdGeneration)是基于第二代移动通信技术进一步演进的具有高速下载数据能力的通信技术能够同时提供语音数据综?#25103;?#21153;与移动多?#25945;?#26381;务传输速率通常在几百kbps以上。国?#23454;?#20449;联盟(ITU)将第三代移动通信标准规定为ldquoIMTrdquo标准。国?#23454;?#20449;联盟(ITU)域年五月确定了全球四大主流无线接口标准它们分别是由?#20998;?#21644;日本主导的WCDMA标准、由美国的高通公司研发的CDMA标准、由中国自主研发的TDSCDMA标?#23478;?#21450;WiMAX(WorldWideInteroperabilityforMicrowaveAccess,WiMax)标准。与G系统相比G移动通信系统传输速?#24335;细?#21487;实现全球漫游但G技术的传输速率已到瓶颈期而难以再有大幅提高?#26102;?#39035;?#19994;?#26356;好的通信技术来满足日益增长的通信需求。年,国?#23454;?#20449;联盟(ITU)开始了G的相关工作年前后对G的频带、业务和功能以及一系列关键指标做出了定义。二零零五年底ITU将BG技术重新命名为IMTAdvanced将未来的空中接口技术命名为IMTAdvanced技术。IMTAdvanced国?#26102;曜加蠰TEAdvanced和WirelessMANAdvanced。LTEAdvanced是LTE的升?#26029;?#21518;兼容LTE峰值速率为?#38386;蠱bps,下行Gbps,有两个?#31181;TEFDD和LTETDD。WirelessManAdvanced又称WiMax即WiMax的升级演进是由IEEE主导制定的其接收的上下行峰值速率可达Mbps静止定点接收速率可达Gbps。也WiMax也是ITU承?#31995;腉标准但年后WiMAX技术已被运营商放弃。G技术与G之间的主要区别有终端设备类型、网络拓扑结构和所构成网络的技术。G集G和WLAN于一体,能够以Mbps的速?#24335;?#34892;下载上传速度也能够达到Mbps,并且支持传输更加丰富的多?#25945;?#20449;息几乎能够满足全部用户对无线服务的需求。价格方面G和固定宽带网络不相上下而计费的方式则更为灵活。不仅如此第四代移动通信系统的部署范围更为广阔可以部署到CableTVModem不能覆盖的地方。G的优越性是不言自喻的:更宽的网络频谱、高速的数据传输速?#21462;?#22810;样化的增值业务、更平滑的兼容?#38405;堋?#26497;高的频谱利用率、低廉的通信资费。G通信的关键技术主要有正交频分复用(OFDM)、智能天线与多入多出(MIMO)天线技术和软件无线电。无线信道中信号的传输难以避免多径效应对于通信有严重的影响由于信号的带宽必须小于相关带宽决定信号带宽的数据传输速?#35797;?#21463;到了影响。OFDM技术可以?#34892;?#30340;缓解上述问题。智能天线技术可以?#34892;?#30340;改善信号质量并?#20197;?#21152;信道容量。相比普通的SISO(SingleinputSingleoutput),MIMO(MultipleinputMultipleoutput)技术提供了空间的自由度可以在不增加系统带宽以及天线的总发送功率损耗的条件下成倍提高频谱利用率提高无线信道容量。软件无线电技术则将软件和硬件更为智能、有机地结合了起来。如今第四代移动通信技术已经进入商用时代可?#36816;礕通信彻底改变了人们的生活方式甚至是社会的形态。提高频谱利用率努力克服频谱资源的稀缺性成为移动通信技术的研究焦点。选题背景及意义无线宽带通信系统所面临的挑战有三个:如何提高可靠性如何提高数据传输速率以及如何提高频谱效率。为了实现这些目标仍然面临一些问题。正交频分复用(OFDM)和多输入多输出(MIMO)技术作为移动通信的关键技术受到了人们的广泛关注。MIMO技术通过利用多通道抑制了信道衰落将多径作为有利的因素?#21491;?#21033;用可以大幅提高衰落信道的频谱效率和系统容量。然而MIMO技术不能很好的解决频率选择?#36816;?#33853;的问题?#35270;隣FDM技术相结合成为了必然的需求。OFDM技术是一种多载波的窄带调制前面提到无线通信中无法避免的问题是多径传播为了使得信号不受多径传播的所造成的频率选择?#36816;?#33853;的影响必须使得信号的带宽小于信道的相关带宽而分成多个子信道后每个子信道的码元?#20013;?#26102;间变长故信号的带宽变小很容易满足小于多径信道相关带宽的要求此时的衰落可以近?#39057;?#19981;再?#28216;?#39057;率选择?#36816;?#33853;而?#28216;教剮运?#33853;。将MIMO和OFDM技术相结合有利于高速传输数据并能保证数据可靠性。MIMOOFDM技术能够充分的利用时间、频率和空间这三种分集技术利用OFDM系统和阵列天线融合技术传输数据信息极大的提高了传输速?#35270;?#20449;道容量?#34892;?#30340;增加了系统对干扰、噪声和多径衰落的容限。这些优点使得MIMOOFDM技术在频谱资源匮乏与系统容量需求激增的当今很受青睐MIMOOFDM拥有广阔的发展前景其将成为新一代无线通信技术的里程碑。MIMO技术最早由伽利尔摩middot马可尼在上世?#32479;?#25552;出多天线技术增加了系统的灵活度?#26723;?#20102;衰落。MIMO技术包括多入单出(MISO,MultipleInputSingleOutput)和单入多出(SIMOSingleInputMultipleOutput)系统。它的原理是每个接收天线接收来自不同发射天线的信号可看成并行分离的子信道每个用户的传输质量得?#25945;?#39640;在不增加系统带宽以及天线的总发送功率损耗的条件下成倍地提高了频谱利用率并利?#27599;?#38388;复用增益和空间分集增益?#26723;?#35823;码率提高信道可靠性。尽管有上述有点但MIMO技术并不能很好的解决多径衰落引起的频率选择?#36816;?#33853;如果要解决这个问题则必须要?#25512;?#20182;的技术相结?#20808;?#38271;补短一般的做法要么利用能够进行有补偿作用的均衡要么利用OFDM的优点。由于G对于极高频谱利用率的要求OFDMMIMO?#36824;?#27867;认为是G核心技术。除了高数据传输速率的优势OFDM的低码率以及相邻码元的保护间隔使得MIMOOFDM系统对多径衰落的抵抗能力大大增加而保护间隔GP比多径时延的时间长进一步克服了码间串扰的影响。在实际的应用中MIMOOFDM系统通常会采取幅?#30830;?#24658;定的调制方式比如QAM或QPSK等?#25104;?#26041;式从而进一步的提高频谱利用率因此接收端需要明确信道状态信息(CSIChannelStateInformation)才能进行相干解调。考虑到相干解调对非相干解调所具有的dB?#38405;?#22686;益有必要对信道进行估计提升系统?#38405;堋?#38500;此之外空时编码的译码也需要准确的CSI才能够完成。信道估计是MIMOOFDM系统接收机设计的一项重要任务。信道估计就是从接收数据中将无线信道的频响估计出来的过程。信道估计算法是MIMOOFDM的关键技术目前已经有各种类型的信道估计算法提出但是算法的准确性有待进一步提高。除了准确性在实?#35270;?#29992;中如何在保证准确度的情况下?#26723;?#35745;算复杂度也成为目标之一。通常MIMOOFDM信道估计方法有两类,一是基于?#35745;?#30340;算法,二是盲信道估计算法。在实?#35270;?#29992;中前者更为常用。根据信道估计原理的不同常见的算法有最小二乘信道估计(LS,LeastSquare)算法、最小均方误差算法(MMSEMinimumMeanSquareError)算法、线性最小均方误差(LMMSELinearMSE)算法?#21462;?#26412;文主要工作本文首先交代了无线通信的发展概况对选题背景?#21491;猿率觥?#28982;后从MIMO和OFDM技术的原理出发结合无线信道的相关特性建立MIMOOFDM信道模型并引出信道估计方法对于系统传输的关键作用。接下来分别介绍了LS和MMSE两?#20013;?#36947;估计方法算法的原理理论结合MATLAB仿真对这三种算法并进行了比较。主要工作如下:将无线信道的特性作为理论基础研究MIMO、OFDM及MIMOOFDM系统的结?#20849;?#24314;立相应的信道模型。之后利用MATLAB工具实现MIMOOFDM系统仿真?#25945;?#24182;对MIMOOFDM系统的LS、MMSE两种典型信道估计算法的基本原理详细进行研究与分析分析之后通过软件对两种算法进行仿真和比较。论文一共分为章内容安排如下:第一?#24405;?#36848;了无线通信的发展过程从年电磁感应现象的发现到后来的代移动通信技术的变迁明确了MIMO和OFDM技术在新一代G通信系统中的关键地位简述了信道估计算法对于MIMOOFDM的重要性。第二章主要分析了无线信道的相关特性包括电磁波的传播与信号的衰落为第三章建立信道模型打下基础。第三章分别介绍了OFDM技术和MIMO技术的基本原理、发展现状并指出了优点与不足建立MIMOOFDM信道模型并用MATLAB软件对MIMOOFDM系统进行仿真。第四章介绍了最小二乘(LS)估计算法的基本原理通过MATLAB软件进行仿真得到均方误差、误码?#35270;?#20449;噪比(SNR)的关系。第五章介绍了最小均方误差(MMSE)算法的基本原理通过MATLAB软件得到仿真结果并与上一章的LS算法进行对比总结。第二章无线信道的特性引言无线通信系统的?#38405;?#21644;信道的环境有密不可分的联系。凡是利用电磁波在空间传播收发信号的皆为无线信道和具有看得见、摸得着的媒介的有线信道比无线信道的传输特性不够可靠与稳定这?#36130;?#20351;我们为无线信道建立更为复杂的模型。伴随着人们对通信服务质量的要求越来越高对网络服务的需求越来越多样化无线通信系统的优化的地位愈加重要。要设计高?#38405;堋?#39640;频谱效率的无线传输系统必须基于对无线信道的充分理解。无线电波的传播在无线通信中无线传播是指无线电波从发射端经过无线信道传播到接收端的整个过程。无线电波的传播一般会受到三种现象的影响:散射、绕射和反射。散射是优于传播媒介的不均匀性使得电磁波的传播向多方向偏折的现象一般是由尺寸比波长小的障碍物阻挡引起的。衍射(又称为绕射)是指近似平行的波形通过不同尺寸的小孔而发生的轨迹改变的现象。反射特性类似于光波的镜面反射特性当无线电波在传播的过程中遇到尺寸比波长大得多的障碍物(如高大建筑物)时,电磁波会产生反射现象。当电磁波发生反射时,信号不再在去往接收端的路径传播,而是折回发射端。大多数无线信道是随参信道在应用于实际通信的系统中各?#20013;?#36947;特性不断变化上面提到的三种主要现象影响着无线电波的传播而且移动通信中移动台不断移动和基站作为收发信号两端的相对位置在不断改变这也进一步提高了分析电磁波在无线信道中传播的过程的难?#21462;?#34928;落衰落是无线信道对电磁波的典型影响之一衰落指的是发送端发送后到接收端接受前信号的传播损耗衰落会导致信号的幅度随机变化。衰落是除了加性噪声使得信道恶化的另一种来源。导致信号衰落的信道被称作衰落信道。衰落信道的模型有很多种,通常有Dispersive衰落模型、Rayleigh衰落模型、Nakagami衰落模型、Recian衰落模型?#21462;?#26412;文选择的Rayleigh信道衰落模型。衰落按照时间尺度可以分为慢衰落和快衰落慢和快指的是幅度和相位波动的速率。同调时间是用来衡量信道的幅?#28982;?#30456;位变化到与当前不相关的状态的最少时间传送时间和同调时间的相对大小决定了其为快衰落或慢衰落。?#27982;?#36848;了衰落信道种类的详细分类:图衰落信道的分类实?#26159;?#20917;中的无线移动通信信道是随参信道随参信道的特性是ldquo时变rdquo,经过信道的接收信号可表示为:()其中表示基站到移动台的距离。式()表示了信道对信号的三类作用:平均路径损耗用表示阴影衰落用表示。这是由传播过程中的障碍物(譬如建筑物)行成的阴影引起的多径衰落用表示。其是由无线信道的特征之一多径效应造成。信号传播过程中的每条路径的环境各不相同这导致了每条路径会具有不同的传播衰减和时延iota。平均路径损耗平均路径损耗是关于距离的函数。当电波在自由空间中传输时不存在反射、衍射、散射等现象电磁波传播的速率和光在真空中传播的速率相同通过电磁场理论可得:()其中Pt为发射天线的功率分别为接收天线和发射天线增益为波长d为发射天线与接收天线的距离。由式()可得:()实?#26159;?#20917;中无线电信号的传播的环境并非自由空间一般地接?#23637;β视?#36317;离的关系可用下式表示:()n的取值视传播条件而变可以取或甚至更大。阴影衰落阴影衰落是移动无线信道的传播环境中的障碍物(比如丘陵、高楼等)对电波传播路径的阻碍而造成的电磁场阴影效应。阴影衰落的起伏周期较长甚至可以以若干天或若干小时计是一种典型的慢衰落。阴影衰落的特点是衰落与无线电传播地形和地物的分布、高度有关。阴影衰落一般可以用传播距离的幂和正态对数分量的积来表示。由大量的统计数据可得接收信号的局部均?#21040;品?#20174;对数正态分布。局部均值的标?#35745;?#24046;sigma取决于工作频率、地形条件等因素数值见下表:表不同条件下的sigma值多径衰落无线电信道中信号传播过程中的每条路径的环境各不相同这导致了每条路径会具有不同的传播衰减和时延接收端实?#24335;?#25910;到的是多条路径的信号之和。这种现象称作多径效应。不同于单一路径的传播具有不同的时延、相位和幅值的多路信号叠加导致了时间弥散在频域造成了频率选择?#36816;?#33853;。到达接收端的不同路径的信号具有不同的相位由于距离各异到达时间也有先后而无法同时到达在接收端多个信号的叠加使得接收信号包络产生起伏,其周期可能在秒或秒以下的数量级常常能和数?#20013;?#21495;的一个码元相比较?#35270;?#22810;径效应引起的衰落是快衰落。多径信道的传输衰减和信号频率以及时延差tau有关这样衰落被称为频率选择?#36816;?#33853;。设taum为多径中最大的时延差将(taum)定义为此信道的相关带宽根据推导可得在一个相关带宽内存在最大?#26723;?#26368;小值的变化即信道的传输函数的幅值随着频?#26102;?#21270;会有很大的改变显然这不是我们想要的。为了让衰落丧失频率差异性而接近?#25945;?#25105;?#20405;?#23569;需要将信号的带宽设置在小于相关带宽的范围内。多径效应会使得数?#20013;?#21495;的码间串扰增大。为了减少码间串扰的影响通常要?#26723;?#30721;元传输速率。因为若码元传输速?#24335;档?#37027;么信号的带宽也会随之减小多径效应的影响?#27493;?#38543;之减轻。本章小结移动通信系统的?#38405;?#21644;无线信道的环境息息相关要让系统取得良好的?#38405;?#24517;须了解移动信道的特性建立恰当的模型。和看得见、摸得着的有线信道相比无线信道的传输特性不够可靠与稳定信道模型也相对复杂。会使信号产生衰落效应的信道称为衰落信道无线信道具有衰落性。衰落信道的模型有很多种本文采用的瑞利衰落信道模型。无线信道对信号的影响主要表现为阴影衰落、传输损耗和多径衰落。阴影衰落是移动无线信道的传播环境中的障碍物(比如丘陵、高楼等)对电波传播路径的阻碍而造成的电磁场阴影效应。传输损耗则是关于距离的函数。多径损耗是由于多径效应而造成的。第三章MIMOOFDM通信系统OFDM技术简介OFDM的基本原理正交频分复用(OFDM,OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)技术是一种N路载波并?#23567;?#29420;立调制的技术其优越性在于:鉴于实?#26159;?#20917;中信道频率响应的非?#25945;?#24615;将频域划分为N个子信道这些子信道彼此是正交的各路子载波独立调制、并行传输从而各路子载波可以采用不同的调制制?#21462;?#21644;单信道调制相比每个子信道的码元?#20013;?#26102;间变长故信号的带宽变小每个子信道都满足小于多径信道相关带宽的要求此时的衰落可以近?#39057;?#19981;再?#28216;?#39057;率选择?#36816;?#33853;而?#28216;教剮运?#33853;。OFDM的原理图如下?#21644;糘FDM系统框图将数据输入后先将二进制输入信号变为并行比特流并进行相应的信道编码插入?#35745;?#20449;号。为了利?#27599;?#36895;?#30423;?#21494;反变换(IFFT)来实现OFDM对信号进行IFFT变换再经过并串变换器将并行数据转换为串行通过数模转换器由离散的抽样信号得到连续信号。最后将信号的频谱搬移到高频,通过发射天线进行发射。在接收端接收到的信号先进行RF解调然后经过模数(AD)转换和串并转换后进行快速?#30423;?#21494;变换(FFT),同时对变换所得的数据进行均衡以避免信道失真最后再进行解调和并串变换在接收端恢复原始发送比特流。设在一个OFDM系统中有N个子信道每个子信道的子载波为:()其中为第k路子载波的振幅受基带码元的调制为第k路子载波的频率为第k路子载波的初始相位。N路子信号之和则可以表示为:()OFDM各个子信道的频?#36164;?#37325;?#31995;?#35201;信号还能?#25442;?#22797;则要求子载波之间相互正交。根据信号正交的定义可得下式:()式()的积分结果为:()令式()等于的条件是:()其中m和n均为整数和可以取?#25105;?#20540;。由式()可得子载波应该满足:()其中k为整数。并且要求子载频间隔:()最小子载频间隔为:()对于?#25105;?#19968;路子载波假设其频率是单个码元的时间为,该码元在频域和时域的波形为:Ts图子载波单个码元的频谱密度和波形将N路子载波叠加后的其频谱密度如?#36857;和糘FDM系统子载波叠加的频谱密度图尽管各路子载波的频谱重叠但是在一个码元周期内他们是正交的满足式()。这样就很容?#33258;?#25509;收端利用正交特性将各路子载波分离。在子载波受调制后如果对各路子载波采用MQAM等调制方式它们的频谱的位置与形状均保持不变对子载波的调制不会破坏相互正交的特性。前面提到过N路子信道的环境不同导致它们具有不同的信道特性。不同的信号的调制制度往往具有不同的抗噪?#38405;堋?#35843;制效?#23454;刃阅?#38656;要视信道特性而定故对于不同的子信道可以做到因地制宜的选择调制制度有很大的灵活性。和串行的单载波体制相比OFDM的频带利用率可以增至倍。发?#20272;?#31243;历史?#31995;?#26368;早的OFDM思想可以追溯到年RoberWChang发表了一篇关于多信道数据传输中带限正交信号合成的论文在当时具有开创性的意义。年他申请了专利。他提出了一种的在带限信道中不用ICI和ISI达到同时传输信号的新方法。OFDM的主要思想?#21069;?#39057;率选择性信道划分为多个并行?#25945;?#20449;道Chang运用?#30423;?#21494;变换将正弦信号和余弦信号相加如图所示。每个独立子信道的数据传输速率可以等于信道带宽(?#21019;?#21040;理想Nyquist速率的一半)。然而由于相邻子信道是同步的他们会有的交叠。图Chang的OFDM实现方案年Saltzberg分析并展示了高效的并行数据传输系统的?#38405;?#24182;且提出了一个结论:高效并行系统设计的重点应该放在如何?#26723;?#30456;邻子信道之间的串扰而不是如何完?#39057;?#20010;子信道本身的?#38405;堋?#20182;的结论后来已经证明是非常具有前瞻性的。OFDM系统中每个子信道的正交性可以通过staggeredQAM技术实现。然而新的问题出现了:当需要大量的子载波时如何在模拟系统中维持正交性。OFDM发展史?#31995;?#31532;一个里程碑在上个世纪年代。维因斯坦和艾伯特使用了DFT在接收端实现基带的调制与解调。需要指出将DFT应用在频分复用系统的思想最早是由Darlington在年提出的。这一思想的提出大大?#26723;?#20102;OFDM系统实现的复杂度使得现代?#32479;?#26412;OFDM系统成为了可能。OFDM发展史的另一个里程碑式的进步发生在年前后当时Peled和Ruiz通过引入循环扩展(CE,CyclicExtension)解决了正交性问题。循环扩展也就是今天通常所说的循环前缀(CP,CyclicPrefix)。他们确保了在时间弥散信道中的正交性并且利用了CE?#20013;?#30340;时间比信道的冲激响应长这一特性彻底消除了子信道之间的ISI。CE会影响?#34892;?#25968;据传输速?#23454;?#26159;零ISI弥补了这一点。CE在FFT被计算后添加到数据传输流中。OFDM技术的应用范围非常广如数字音频广播系统(DigitalAudioBroadcasting,DAB)、地面数?#20540;?#35270;广播(DigitalTerrestrialTelevisionBroadcast)如IEEE的、n标准日本的ISDB?#20998;?#30340;DVD。尽管OFDM起源于传统频分复用技术但它具?#34892;?#22810;传统频分复用技术所不具有的有点这使得它的得到了越来越多的应用。随着频带资源日益紧缺人们对通信质量要求的不端提高对宽带服务需求的不断增长OFDM技术受到了与日俱增的重视。随着人们不断深入研究理论不断完善OFDM技术将成为第四代移动通信的关键技术。优点和缺点OFDM的优点是明显的总的?#27492;?#26377;以下几点:第一充分利用频带资源?#24066;?#23376;信道频带重叠。这一点在频带资源有限的无线环境中非常重要当子载波非常多时系统的频谱利用?#26159;?#21521;于BaudHz。第二通过将信道划分为?#25945;?#34928;落的窄带子信道相比单载波系统OFDM系统能?#34892;?#30340;抵抗频率选择?#36816;?#33853;。第三子载波可以根据子信道的环境选择?#23454;?#30340;调制解调制度,具有更强的灵活性。第四循环前缀(CP)的运用消除了ISI和IFI。第五使用合适于子信道的信道编码和交织可以恢复由于频率选择而丢失的符号。第六使用?#35270;?#21333;个子信道的均衡技术使得整个信道的均衡变得简单。第七应用最大似然编码并将复杂度控制在可接受的范围成为了可能。第八应用FFT实?#20540;?#21046;和解调使得计算非常简单。第九和单载波系统相比对定时偏差不那么敏?#23567;?#31532;十可以?#34892;?#30340;抵抗同信道干扰和寄生噪声。OFDM的缺点主要由两个:第一对信道产生的相位噪声与频偏非常敏?#23567;?#23376;载波频谱的位置和形状一旦改变正交性必然遭到破坏而无线信道都是时变信道频偏成了OFDM系统最为棘手的干扰。只有对偏移量进行准确的估计才能进行准确的恢复从而解调各子信道的调制信号。第二信号峰值功?#35270;?#24179;均功率的比?#21040;?#22823;即PAPR(PeaktoAveragePowerRatio)值过大这会?#26723;?#23556;频功率放大器的效率。当OFDM系统中N个并行信号都恰好以峰值出现时它们相加的结果是平均功率的N倍。为了不失真的传输OFDM信号发送端和接收端的功率放大器和数模变换器都需要有?#32454;?#30340;精度发送效率很低。MIMO系统简介基本原理系统容量指的是信道无差错传输信息的最大信息速率。根据香农定理要提高系统容量则必须提高传输信噪?#21462;?#25552;高信噪比的方法?#34892;?#22810;比较常用的是增加传送信号的副本并合并从而补偿无线信道的衰落即分集(Diversity)技术。理想的不同的子集应具有完全的空间独立性实际操作中可以通过控制天线之间的距离来近似实现。单输入多输出(SingleInputMultipleOutput,SIMO)系统和多输入单输出(MultipleInputSingleOutput,MISO)系统应运而生。G时代MIMO技术已经得到了运用。多输入多输出(MIMO)系统是指在发射端和接收端均采用多个天线的通信系统。图为MIMO系统框?#36857;和糓IMO系统框图如图所示在发射端输入的串行数据流首先进行错误控制编码和空时变换变为Nt路并行的子数据流然后将并行的子数据流通过不同的发射天线同时发射出去这些子数据流通过具有独立的瑞利衰落矩阵的空间信道到达Nr个接收天线。Nr个天线接收后利用信道估计技术所获得的CSI进行空时译码处理经过并串转换模块恢复原比特流。考虑一个NrtimesNt的MIMO系统,有发射天线Nt个接收天线Nr个其信道衰落矩阵可以表示为:()其中,为第j个发射天线到第i个接受天线的信道衰落系数。考虑离散时间复基带线性模型,MIMO系统的接收信号可以表示为:()即()其中为发射信号向量表示接收信号向量为噪声向量。在信息论中称信道无差错传输信息的最大信息速率为信道容量记为C。对于带宽有限、平均功?#35270;?#38480;的高斯?#33258;?#22768;连续信道其信道容量为:()其中S为信号平均功率(W)N为噪声功率(W),B为带宽(Hz)。这就是香农信道容量公式。对于MIMO系统如果信道为独立的瑞利衰落信道当发射天线、接收天线数目很多时信道容量公式可以近似为:()其中为接收端天线的平均信噪?#21462;?#30001;上式可得MIMO系统容量随收发天线数量中的?#38386;?#20540;线性增长。在充分利?#27599;?#38388;资源的情况下MIMO系统可以超出香农定理的限制。MIMO技术是一种通过多天线的配置充分利?#27599;?#38388;维?#21462;⒂行?#25552;高衰落信道的信道容量的方法通过利用不同路径的空间独立性将多个样本集中合并从而弥补的信号的衰落信道损耗改善信噪比提高信道容量。优点和缺点MIMO是能?#35805;延行?#24615;和可靠性都发挥到极致的技术?#34892;?#24615;依赖于分层空间复用,然而同时会增强空是干扰,?#26723;?#21487;靠性可靠性依赖于空时编码(STC),然而同时会?#26723;陀行?#24615;。这二者互相制约目前针对MIMO信道所进行的研究主要也围?#26222;?#20004;个方面。可?#36816;礛IMO的本质权衡分集与复用的关系如图所示:图MIMO系统的本质MIMO技术的优点主要有以下几个方面:第一提高平均信噪?#21462;?#36890;过多天线的配置进行多路径传输、集中接收(选择、合并)?#34892;?#25552;高了信号的传输质量弥补了信道衰落。第二扩大系统容量实现高速数据传输得益于空间的复用。利用信号传输的不同路径的空间独立性可以超出香农定理的限制。由式()可得信道容量的增加与发射天线、接收天线的数目的?#38386;?#20540;成正?#21462;?#31532;三提高信号传输?#38405;堋?#22312;采?#27599;?#38388;分集的MIMO系统中可靠?#23381;阅?#24471;到改善。用独立衰落支路数定义分集指数在使?#27599;?#26102;编码(STC)的MIMO系统中分集指数为发射天线数目与接收天线数目的乘积。不仅如此在分布式MIMO系统中由于接收天线或发射天线之间的间距较远(位置间距大于天线之间相关距离)可认为它们各自的大尺?#20154;?#33853;是不相关的因此MIMO系统可以实现大尺?#20154;?#33853;分集。第四?#34892;?#30340;提高了频带利用?#35270;行?#30340;提高了单位频带内的传输比特。MIMO系统巧妙的利用了传播中的多径分量可以减缓信道衰落。但MIMO仅在抵抗空间选择?#36816;?#33853;方面具有良好的表现。要在不增加带宽的情况下?#34892;?#30340;抵抗频率选择?#36816;?#33853;一个很好的选择是将MIMO技术和OFDM技术相结合。OFDM和MIMO?#21152;?#21033;于频带利用率的提高二者结合在紧缺的频谱资源现状下具有巨大的有优势而MIMO技术仅能抵抗空间选择?#36816;?#33853;OFDM能很好的克服频率选择?#36816;?#33853;对MIMO技术在频率维度的利用是很好的补充进一步提高移动通信系统中的数据传输速率。不仅如此由于低码率和时间保护间隔的引入OFDM具有很强的抗多径干扰能力。因为多径时延小于保护间隔故系统不受码间干扰的困扰这就?#24066;?#21333;频网络(SFN)可以用于宽带OFDM系统依靠多天线阵列来实现即采用由大量低功率发射机组成的发射机阵列消除阴影效应从而MIMOOFDM信道模型OFDM技术?#34892;?#22320;对抗了衰落信道中的频率选择?#36816;?#33853;在衰落相对?#25945;?#30340;信道中进一步引入STC可以大幅地提高无线通信系统的信道容量和传输速率更加?#34892;?#30340;对抗无线信道衰落增加对噪声的容限。将空时编码与OFDM相结合构成的MIMOOFDM系统在未来的移动通信中具有非常广阔的发展前景。MIMOOFDM系统的框图如图所示?#21644;糓IMOOFDM系统框?#21152;?#22270;可得对于一个N个子载波的MIMOOFDM系统发送端和接收端均设置多元天线阵从而提供多个空间信道。每个独立的?#31181;?#25968;据流进行独立的?#25104;?#32534;码后首先经过OFDM调制器进行N点IFFT变换接着进行并串转换、加循环前缀(CP)?#20154;?#24471;的OFDM符号长度为(NLcp)由发射天线同时发射出去。循环前缀(CP)的本质是保护间隔能够消除OFDM符号之间的干扰并且将线性卷积转化为循环卷积以使信道对角化。接收端在去掉循环前缀后在进行N点FFT变换经OFDM解调之后解交织、解码等工作。MIMOOFDM系统模型如图所示。图MIMOOFDM系统模型经信源编码后的数据流经OFDM调制后、MIMO编码器编码后在T个OFDM符号时间周期内Ns个信息符号被编码成一个NTtimesNt维的码?#24535;?#38453;C:C=()式中:代表表从第j个发射天线发送的第i个OFDM符号。然后在每个OFDM符号前加上循环前缀将其送至发射天线处发?#32479;?#21435;。假设MIMO信道空域不相关即不同径之间的衰落系数相互独立。在接收端将收到的信号进行OFDM解调去除循环前缀再经过FFT变换则接收信号可以表示为:()其中NrtimesN维接收向量为NttimesN维发送向量为NrtimesN维加性高斯?#33258;?#22768;矩阵为信道频率响应矩阵可表示为:()其中为第j个发射天线到第i个接收天线之间的信道频响对角矩阵。MIMOOFDM空时编码系统仿真系统仿真?#38382;?#20026;:发送天线数目为接收天线数目为子载波数用户数为每帧OFDM符号数为,仿真帧个数为调制方式QAM。图MIMOOFDM空时编码系统信噪比与载噪比的关系图上图的系统?#38405;?#26159;在信道信息已知的情况下仿真得到。在实?#26159;?#20917;中CSI的情况未知故信道估计的?#27809;?#23545;于通信系统的?#38405;?#20250;有重要的影响。保证信道估计的准确性并且将复杂度控制在可接受的范围内成了发挥MIMOOFDM系统优越性的关键。本章小结本章首先介绍了OFDM技术的基本原理和发?#20272;?#31243;分析了OFDM系统所具有的能?#34892;?#25269;抗频率选择?#36816;?#33853;的优点。而MIMO技术对频率选择?#36816;?#33853;是无能为力的但MIMO充分利?#27599;?#26102;编码的优势可以?#34892;?#22686;加系统容量并?#19968;?#20855;有较好的抗噪抗干扰?#38405;?#36825;恰好能和OFDM技术相互补充MIMO技术与OFDM技术的结合成了对数据传输速率?#25512;?#24102;利用率要求均十分严苛的未来通信系统中必然选择。通过仿真图可看出空时编码MIMOOFDM系统容量优于单天线系统而取得良好?#38405;?#30340;前提则是对信道信息CSI的了解故后两章所提到的信道估计技术对系统?#38405;?#26377;着至关重要的影响。第四章最小二乘(LS)估计算法最小二乘信道(LS)估计算法原理最小二乘法是一种常用的数学优化技术它是一种寻找一组数据最佳匹配的方法。它的推导借用了简单的微积分和线性代数的知识。最小二乘法的本质是最小化系数矩阵所张成的向量空间到观测向量的Euclidian误差距离。它的一种常见描述是的是残差满足正态分布的最大似然估计。在信道估计中LS算法可以分为LS频域信道估计算法和LS时域估计算法。LS算法是一种常用的信道估计算法复杂度?#31995;汀?#31639;法如下:假设一个MIMOOFDM系统有t个发射天线r个接收天线则接收信号可以表示为:()其中为信道频率响应矩阵为发送信号为加性高斯?#33258;?#22768;信号。设?#30423;?#20449;号为则维的接收端信号矩阵可以表示为:()其中为维的?#30423;?#30697;阵为维的高斯?#33258;?#22768;干扰矩阵。已知?#30423;?#30697;阵与接收端信号矩阵信道频率响应矩阵的恢复通过LS算法来进行估计的结果可以表示为:()其中为的伪逆矩阵表示共轭转置。发射功率的?#38469;?#26465;件为:()其中,为常数表示弗罗贝尼乌斯范数。在式()的?#38469;?#26465;件下要最小化信道误差,可以用下式表示:()综合()与()可得,。故优化目标式可以用下式表示:()其中其中为接收端的噪声功?#26102;?#31034;矩阵迹。由式()进一步推?#21152;?#21270;目标式可以用下式表示:()显然如果?#30423;?#24207;列为:()那么如式()所示的?#30423;?#24207;列?#27425;?#20248;化目标式()最优?#30423;?#24207;?#23567;?#26174;然对于?#25105;?#19968;个正交且弗罗贝尼乌斯范数范数为的?#30423;?#24207;列都满足上述条件。在现实中?#30423;?#24207;列需要满足一些额外的要求。譬如在满足天线发射功率限制的情况下?#30423;?#24207;列的每个元素都具有同样的量级。将?#30423;?#24207;列归一化表?#31350;?#24471;下式:()其中。结合式()可得LS最小二乘法信道估计可以表示成:()显然信道估计误差为。综合()和()式可得最优?#30423;?#24207;列的信道的估计误差率为:()显然信道估计误差和t的平方成正比信道误差受发射天线以及接收天线数目的限制。数值仿真通过Matlab软件仿真LS算法的?#38405;?#20223;真结果如下图所示?#21644;糒S算法下均方误差与信噪比(dB)的关系曲线图LS算法下误码率和信噪比的关系曲线通过观察仿真结果可得可LS信道估计算法容?#36164;?#39640;斯?#33258;?#22768;的影响当信噪比?#38386;?#26102;均方误差和误码率都很大。本章小结LS信道估计算法属于确定性无偏估计它的原理是设计出最佳?#30423;?#24207;列并借助?#30423;?#24207;列进行信道估计衡量信道估计器的标准为最小化。对于信道矩阵LS算法只需要基于?#30423;?#20449;号的矩阵且估计每个信道的衰落系数值需要一次乘法算法复杂度低得到了广泛的应用。。本章讨论了基于?#30423;?#24207;列的LS信道估计算法介绍了最佳?#30423;?#24207;列的设计过程和?#19994;?#26368;?#30740;阅?#30340;信道估计器的方法。通过MATLAB仿真可得随着SNR的增大LS信道估计方法的误码率和均方误差都随之?#26723;?#20294;是LS信道估计算法容?#36164;?#39640;斯?#33258;?#22768;和载波间干扰的影响在信噪比很小时候LS估计方法的误码?#31034;?#20154;。第五章最小均方误差(MMSE)估计算法最小均方误差(MMSE)估计算法原理最小均方差估计(MMSE,MinimumMeanSquareError)是一种Bayes统计意义估计方法它的估计目标是最小化均方误差值适用于信道统计?#38405;?#26410;知的情况。和LS算法相比计算的复杂度?#32454;?#19968;定程度上限制了它的实?#35270;?#29992;。MMSE算法的简单推导如下:设为信道频率响应矩阵的估计值为信道估计响应矩阵的真实?#30340;?#20040;信道估计误差则为:()均方误差(MSE)值为:()其中表示求共轭转置。MMSE信道估计方法的目标是最小化式()而:()()其中,为逆?#36947;?#21494;变换变换矩阵。则最小均方误差MMSE的估计值为:()()其中,是信道的自相关矩阵。MMSE属于统计估计该算法在低信噪比的情况下可以取到很好的估计效果但是由于存在大量求逆运算等原因MMSE算法的运算复杂度高。数值仿真通过Matlab软件仿真MMSE信道估计算法的?#34892;?#24615;并与上一章讨论的LS信道估计算法进行比?#25103;?#30495;的结果如下图所示?#21644;糓MSE算法下均方误差和信噪比(dB)的关系曲线图两种算法下均方误差和信噪比(dB)的关系曲线图MMSE算法下误码率和信噪比(dB)的关系曲线图两种算法下误码率和信噪比(dB)的关系曲线由图、可以观察到两种算法的均方误差都随着信噪比SNR的增大近似线性?#26723;?#21516;样信噪比条件下LS信道估计算法的均方误差MSE比MMSE算法的均方误差大尤其是在信噪比SNR比?#31995;?#30340;情况下MMSE算法在均方误差MSE上有比较明显的优势。由图、可以观察到两种算法的误码率BER都随着信噪比SNR的增大有所?#26723;?#21516;样信噪比条件下MMSE算法的误码?#24066;阅?#20248;于LS算法但是在低信噪比的情况下优势不明显。综上可得与LS算法相比MMSE算法的估计?#38405;苷加?#20294;是其的计算复杂度?#32454;?#23454;?#35270;?#29992;中LS算法更为简便。本章小结本章主要介绍了MMSE信道估计算法。MMSE算法适用于信道统计?#38405;?#26410;知的情况原理是求出一个恰当的估计信道冲激响应函数从而使得由该函数计算的系统输出和发送数据的均方误差最小。与LS估计算法相比MMSE估计算法的估计?#38405;苷加?#19968;定的优势在相同信噪比的条件MMSE估计算法所得到的误码率和均方误差都低于LS估计算法。误码率方面在低信噪比的情况下LS算法与MMSE算法的?#38405;?#21306;别不明显但随着信噪比升高MMSE算法的误码?#26102;萀S算法有明显的提高在信噪比达到dB的情况下LS算法的误码率仍然高于,而MMSE算法的误码率更接近。均方误差方面当SNR=dB时即噪声干扰极大的情况下MMSE算法的值仍远小于而LS算法约为随着信噪比的增加MMSE算法始终保持着明显的优势。尽管?#38405;?#30053;占劣势但是LS算法能够兼顾估计精度和算法复杂度普遍应用于实际的无线通信系统。计算量大意味着对硬件的要求高对于LS和MMSE两种传统的估计算法如何改进LS算法使得其估计准确性提高以及如何改进MMSE算法使得优化算法能够在不损失估计精度的同时?#23454;?#30340;?#26723;?#36816;算复杂度成为信道估计算法的重要研究方向。结论未来的移动通信系统不仅能具有高速的数据传输的能力满足来自用户的多种多样的流?#25945;?#26381;务需求面对日趋匮乏的频谱资源还要能高效地利用频谱资源。这为频谱效率高、容量大的技术创造了需求。MIMO技术利用了空间的分集技术多个天线发送、多个天线接收极大地提高了信道的容量并增加对噪声和干扰的容限。正交频分复用技术是一种N路载波并?#23567;?#29420;立调制的技术将频域划分为N个频域重叠的子信道这些子信道彼此是正交的各路子载波独立调制、并行传输衰落可以近?#39057;厥游教剮运?#33853;。将MIMO和OFDM技术相结合有利于高速传输数据并能保证数据可靠性。MIMOOFDM技术能够充分的利用时间、频率和空间这三种分集技术利用OFDM系统和阵列天线融合技术传输数据信息极大的提高了传输速?#35270;?#20449;道容量?#34892;?#30340;增加了系统对干扰、噪声和多径衰落的容限。这些优点使得MIMOOFDM技术拥有广阔的发展前景其将成为新一代无线通信技术的里程碑。信道估计就是从接收数据中将无线信道的频响估计出来的过程。信道估计算法是MIMOOFDM的关键技术估计?#38405;?#30340;?#27809;抵?#25509;影响着系统设计的?#38405;堋?#30446;前已经有各种类型的信道估计算法提出但算法的准确性有待提高。同时算法的复杂度也是需要考虑的范畴。本文着重分析了MIMOOFDM系统中的两种常用的估计算法。本论文的工作主要分两个部分:第一部分首先分析了无线信道对电磁波传播的影响着眼于衰落信道模型在打下理论基础之后又分别介绍了OFDM技术和MIMO技术的基本原理、发展现状分析了二者的优点与不足之后明确二者结?#31995;?#37325;要意义系统的系统容量与收发天线数目的?#38386;?#20540;成正?#21462;?#22312;建立相应的信道模型之后用计算机对MIMOOFDM系统?#38405;?#36827;行仿真。第二部分在建立MIMOOFDM系统模型的基础上介绍了最小二乘(LS)估计算法和最小均方误差(MMSE)估计算法的基本原理通过计算机仿真比较了两种估计方法的?#38405;堋MSE估计算法的估计?#38405;?#36739;LS算法?#21152;?#19968;些优势但LS算法在算法复杂度?#19979;允?#19968;筹具有很强的实际指?#23478;?#20041;。MIMOOFDM技术除了信道估计技术还涉及许多其他的重要技术如同步技术、干扰检测技术等由于精力有限本文只涉及了LS和MMSE两?#20013;?#36947;估计算法。本文的分析具有的一定局限性对于信道估计技

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