MIMO-OFDM系统中信道估计与信号检测算法的研究
发布时间：2021-08-20 19:27
在MIMO-OFDM系统中,无线传播环境异常恶劣且存在极大的时变性,而且随着移动台的高速移动,其与发射端之间的相对位移会使得接收端的接收性能进一步恶化,进而在信道传输中产生误码,从而影响信号的可靠性传输,所以在接收端对信道进行预先的估计并对接收信号的参数误差进行补偿是必要的。另外,接收机信号检测算法性能的好坏及其复杂度的高低直接关系到整个通信系统质量的好坏。然而,具有优异检测性能的信号检测算法往往伴随着较高的算法复杂度,而复杂度低的信号检测算法却又有较低的检测性能,因此研究既能拥有较好的信号检测性能又具有适中的算法复杂度的信号检测算法是MIMO-OFDM系统良好性能得以实现的关键。针对快速时变系统本文提出了改进的基于压缩感知的信道估计算法。该算法是将基于压缩感知信道估计算法与基于基扩展模的信道估计算法有效地结合,从而较好地对快速时变环境下的信道进行信道估计。首先本文根据压缩感知理论,分析了快速时变系统的信道模型,得出具有典型的稀疏性,然后对此种信道应用压缩感知理论,较理想地得出插入导频的位置信息,而在基于基扩展模的算法中最重要的就是得到导频位置的信息,最后将得出的导频位置矩阵应用到基扩...
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 论文研究背景
1.1.1 MIMO-OFDM的研究现状
1.1.2 MIMO-OFDM信道估计与信号检测算法的研究现状
1.2 论文研究意义
1.3 论文研究的主要内容
1.4 论文结构安排
2 MIMO-OFDM系统
2.1 MIMO技术
2.1.1 MIMO基本原理
2.1.2 MIMO信道模型
2.2 OFDM基本原理
2.2.1 OFDM背景及应用
2.2.2 OFDM基本原理
2.2.3 OFDM优缺点
2.3 MIMO-OFDM系统模型
2.3.1 MIMO-OFDM系统基本模型
2.3.2 MIMO-OFDM关键技术
3 快速时变环境下的基于压缩感知的信道估计算法
3.1 传统的基于压缩感知信道估计
3.1.1 压缩感知理论
3.1.2 频率选择性信道下的压缩感知信道估计
3.1.3 时间选择性信道下的压缩感知信道估计
3.2 基于基扩展模的信道估计
3.2.1 BEM基本原理
3.2.2 基于BEM的信道估计
3.3 快速时变环境下的基于压缩感知的信道估计
3.3.1 快时变稀疏信道模型
3.3.2 快速时变环境下的基于压缩感知的信道估计
4 基于格基规约的SD信号检测算法
4.1 基于格基规约辅助检测
4.1.1 格基本理论
4.1.2 基于格基规约的信号检测
4.2 基于格基规约的SD信号检测
4.2.1 基于格基规约的SD信号检测
4.2.2 性能仿真与分析
结论
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]IEEE802.16e系统中基于基扩展模型的快速时变信道估计[J]. 王香瑜,王毅. 中国科技论文. 2013(04)
[2]基于压缩感知的MIMO系统稀疏信道估计[J]. 王妮娜,桂冠,张治,唐恬. 应用科学学报. 2011(04)
[3]A novel differential multiuser detection algorithm for multiuser MIMO-OFDM systems[J]. Zheng-min KONG1,2,Guang-xi ZHU1,2,Qiao-ling TONG3,Yan-chun LI1,2 (1Department of Electronics and Information Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China) (2Wuhan National Lab for Optoelectronics,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China) (3Department of Electronic Science and Technology,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China). Journal of Zhejiang University-Science C（Computers & Electronics）. 2010(10)
[4]LTE上行链路高速铁路应用场景中的频偏估计方法[J]. 倪浩,任光亮,白云,常义林. 上海交通大学学报. 2010(09)
[5]A SIMPLIFIED QRD-M SIGNAL DETECTION ALGORITHM FOR MIMO-OFDM SYSTEMS[J]. Jian Haifang Yao Xiaocheng Shi Yin(Institute of semiconductors Chinese Academy of Sciences,P.O.Box 912,Beijing 100083,China). Journal of Electronics（China）. 2010(01)
[6]AN EFFICIENT APPROXIMATE MAXIMUM LIKELIHOOD SIGNAL DETECTION FOR MIMO SYSTEMS[J]. Cao Xuehong (Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China). Journal of Electronics（China）. 2007(01)
博士论文
[1]MIMO-OFDM系统中信道估计及信号检测算法的研究[D]. 申京.北京邮电大学 2012
[2]MIMO-OFDM系统信道估计与信号检测优化技术研究[D]. 李芸.浙江大学 2011
[3]MIMO-OFDM系统中的信道估计和检测技术[D]. 周志刚.东南大学 2005
硕士论文
[1]基于压缩感知的超宽带信道估计方法研究[D]. 李国柱.山东大学 2014
[2]OFDM系统中基于压缩感知的信道估计算法的研究[D]. 李晓静.西安电子科技大学 2014
本文编号：3354094
【文章来源】：兰州交通大学甘肃省
【文章页数】：77 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
1.1 论文研究背景
1.1.1 MIMO-OFDM的研究现状
1.1.2 MIMO-OFDM信道估计与信号检测算法的研究现状
1.2 论文研究意义
1.3 论文研究的主要内容
1.4 论文结构安排
2 MIMO-OFDM系统
2.1 MIMO技术
2.1.1 MIMO基本原理
2.1.2 MIMO信道模型
2.2 OFDM基本原理
2.2.1 OFDM背景及应用
2.2.2 OFDM基本原理
2.2.3 OFDM优缺点
2.3 MIMO-OFDM系统模型
2.3.1 MIMO-OFDM系统基本模型
2.3.2 MIMO-OFDM关键技术
3 快速时变环境下的基于压缩感知的信道估计算法
3.1 传统的基于压缩感知信道估计
3.1.1 压缩感知理论
3.1.2 频率选择性信道下的压缩感知信道估计
3.1.3 时间选择性信道下的压缩感知信道估计
3.2 基于基扩展模的信道估计
3.2.1 BEM基本原理
3.2.2 基于BEM的信道估计
3.3 快速时变环境下的基于压缩感知的信道估计
3.3.1 快时变稀疏信道模型
3.3.2 快速时变环境下的基于压缩感知的信道估计
4 基于格基规约的SD信号检测算法
4.1 基于格基规约辅助检测
4.1.1 格基本理论
4.1.2 基于格基规约的信号检测
4.2 基于格基规约的SD信号检测
4.2.1 基于格基规约的SD信号检测
4.2.2 性能仿真与分析
结论
致谢
参考文献
攻读学位期间的研究成果
【参考文献】：
期刊论文
[1]IEEE802.16e系统中基于基扩展模型的快速时变信道估计[J]. 王香瑜,王毅. 中国科技论文. 2013(04)
[2]基于压缩感知的MIMO系统稀疏信道估计[J]. 王妮娜,桂冠,张治,唐恬. 应用科学学报. 2011(04)
[3]A novel differential multiuser detection algorithm for multiuser MIMO-OFDM systems[J]. Zheng-min KONG1,2,Guang-xi ZHU1,2,Qiao-ling TONG3,Yan-chun LI1,2 (1Department of Electronics and Information Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China) (2Wuhan National Lab for Optoelectronics,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China) (3Department of Electronic Science and Technology,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 430074,China). Journal of Zhejiang University-Science C（Computers & Electronics）. 2010(10)
[4]LTE上行链路高速铁路应用场景中的频偏估计方法[J]. 倪浩,任光亮,白云,常义林. 上海交通大学学报. 2010(09)
[5]A SIMPLIFIED QRD-M SIGNAL DETECTION ALGORITHM FOR MIMO-OFDM SYSTEMS[J]. Jian Haifang Yao Xiaocheng Shi Yin(Institute of semiconductors Chinese Academy of Sciences,P.O.Box 912,Beijing 100083,China). Journal of Electronics（China）. 2010(01)
[6]AN EFFICIENT APPROXIMATE MAXIMUM LIKELIHOOD SIGNAL DETECTION FOR MIMO SYSTEMS[J]. Cao Xuehong (Nanjing University of Posts and Telecommunications,Nanjing 210003,China). Journal of Electronics（China）. 2007(01)
博士论文
[1]MIMO-OFDM系统中信道估计及信号检测算法的研究[D]. 申京.北京邮电大学 2012
[2]MIMO-OFDM系统信道估计与信号检测优化技术研究[D]. 李芸.浙江大学 2011
[3]MIMO-OFDM系统中的信道估计和检测技术[D]. 周志刚.东南大学 2005
硕士论文
[1]基于压缩感知的超宽带信道估计方法研究[D]. 李国柱.山东大学 2014
[2]OFDM系统中基于压缩感知的信道估计算法的研究[D]. 李晓静.西安电子科技大学 2014
本文编号：3354094
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