高速铁路环境下无线通信系统信道估计技术研究

发布时间：2021-03-14 16:11

　　无线通信技术的发展日新月异,人们对宽带无线通信的需求日益增长,为了提供更稳定和更可靠的移动通信服务,需要对复杂条件下无线通信技术进行更加深入地研究。在高速铁路环境下,复杂的场景环境和接收端的高移动性导致无线信道呈现出频率选择性衰落和快时变特性,此时接收端难以获取准确的信道状态信息,必须采取一定的手段补偿衰落效应对接收数据的影响。信道估计是OFDM系统接收端的关键组成部分,是宽带无线通信系统进行相关检测、解调和均衡的基础,直接影响整个通信系统的性能。信道状态信息的准确估计对整个系统的性能有着极其重要的影响,这推动了无线通信系统在复杂条件下信道估计的广泛研究。针对以上存在的问题,本文的主要研究工作包括:首先,分析了OFDM技术的基本原理和无线信道的传播特性,分析了无线信道的衰落特征,重点分析小尺度衰落造成的多径效应和多普勒效应在信道传播过程中的影响,在此基础之上,分析了高速铁路这一特殊传播场景,其特点是存在一定数量的多径并且由于移动端的高速运行,导致无线信道呈现出快时变的特性。其次,深入研究了传统的基于导频的信道估计算法原理,分析了导频插入方式、导频处信道响应的估计算法和非导频数据处的插值... 

【文章来源】：兰州交通大学甘肃省

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

移动通信的发展历程

图2.1两种系统频谱对比图

OFDM系统中子信道频谱图

【参考文献】：
期刊论文
[1]Time Domain Synchronous OFDM System for Optical Fiber Communications[J]. Chenxin Jing,Xianfeng Tang,Xiaoguang Zhang,Lixia Xi,Wenbo Zhang.  中国通信. 2019(09)
[2]高速移动环境下OFDM系统中基于三维波束形成的多普勒补偿方法[J]. 刘威,谢跃雷,欧阳缮.  桂林电子科技大学学报. 2019(04)
[3]基于BEM的非平稳双选信道估计方法[J]. 沈轩帆,廖勇,代学武,刘凯,王丹.  电子学报. 2019(01)
[4]一种改进的LS信道估计算法[J]. 李姣军,张亭亭,黄明敏,贾智予.  重庆理工大学学报(自然科学). 2018(12)
[5]基于变分贝叶斯推断的半盲信道估计[J]. 王瑞,芮国胜,张洋.  哈尔滨工业大学学报. 2018(05)
[6]适应高速铁路场景的新型基扩展信道估计模型[J]. 李倩,王公仆,李清勇,缪德山,钟章队.  铁道学报. 2017(09)
[7]Massive MIMO系统基于子空间的半盲信道估计[J]. 王茜竹,邱聪聪.  计算机工程与应用. 2018(08)
[8]地空信道下基于OFDM/OQAM系统的信道估计研究[J]. 玉赛波,王波,杨超,李燕龙.  计算机应用研究. 2018(05)
[9]基于基扩展模型的LTE-R信道估计算法[J]. 邓玲,陈忠辉,赵宜升.  微型机与应用. 2016(09)
[10]平坦慢衰落信道下基于HOS的PSK调制盲信道估计[J]. 李啸天,雷菁,刘伟,李艳斌,张润生.  通信学报. 2015(05)

硕士论文
[1]基于基扩展模型的高移动性信道估计算法研究[D]. 黄锦锦.福州大学 2018
[2]高铁无线通信系统的快时变信道估计[D]. 王熙宇.北京交通大学 2018
[3]时频双选信道环境下OFDM系统的信道估计技术研究[D]. 陆晓忆.南京航空航天大学 2018
[4]高速铁路场景下基于基扩展模型的信道冲击响应估计研究[D]. 董宇辉.北京交通大学 2015
[5]基于基扩展快时变信道模型的OFDM系统信道估计[D]. 李昕.西南交通大学 2013
[6]时变信道下OFDM系统的信道估计[D]. 杨清.西安电子科技大学 2013



本文编号：3082514