毫米波通信系统中模拟前端非理想性的影响分析与补偿

发布时间：2017-10-27 07:21

  本文关键词：毫米波通信系统中模拟前端非理想性的影响分析与补偿

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【摘要】：随着通信应用市场不断扩展以及用户数量与日俱增,实现更高效率的通信,同时缓解频谱资源紧张的问题,成为了人们研究无线通信技术所关注的一个长期的热点。毫米波通信凭借其可实现吉比特级的数据传输速率、频带资源丰富、高抗干扰性等优势而备受学术界与工业界的青睐。由于工艺与成本的限制,毫米波通信的系统性能不可避免地受到射频模拟前端非理想性的损坏,因此,将其引入系统建模以获得更为准确的性能评估,并通过数字域处理进行补偿是十分必要的。本文的主要研究内容是射频端两种主要的非线性失真——IQ不平衡(IQI,In-phase Quadrature Imbalance)和相位噪声(PN,Phase Noise)。在统一采用IEEE802.11ad标准下的系统模型、信道模型与传输帧结构,并选择具有低峰均功率比(PAPR,Peak to Average Power Ratio)的单载波频域均衡(SC-FDE,Single-Carrier with Frequency Domain Equalization)传输方式的条件下,分别对两种射频非线性失真展开了影响分析与补偿研究。全文的主要内容大致划分为三个部分如下:第一部分主要介绍了毫米波通信中极具代表性的60GHz毫米波通信的研究背景及其在IEEE 802.11ad标准下的系统设计与主要参数,并对本文重点研究的两种主要的射频端非线性失真分别进行了简要的概述。第二部分对相位噪声展开了研究:首先给出了IEEE 802.11ad标准下的相噪模型、相噪影响下的系统模型及其影响分析;其次,对常用的公共相位误差(CPE,Common Phase Error)补偿方案进行了研究与分析;之后,鉴于CPE补偿方案有限的补偿效果,在CPE补偿基础之上,本文研究了一种相噪补偿方案,通过时域相噪自相关矩阵的特征值分解,基于正交基展开理论对相位噪声进行重构,进一步地,提出通过稀疏贝叶斯学习(SBL,Sparse Bayesian Learning)估计相噪重构系数,从而实现对相噪更为准确的估计与补偿,通过理论推导分析与仿真,可验证该补偿方案对系统误码性能的改善效果明显。第三部分对IQ不平衡展开了研究:IQI的研究模型通常分为两种情况,一种是由本振信号不准确所引起的频率独立IQI,另一种是考虑I/Q两路电路器件的频响特性差异的频率相关IQI。针于上述两种情况,本文分别提出了一种基于训练序列的补偿方案。对于前者,本文给出了一种基于信道变化能量(CVE,Channel Variation Energy)最小化的最小二乘(LS,Least-Square)估计补偿方案。对于情况更为复杂的后者,本文提出了一种基于最大似然(ML,Maximum Likelihood)迭代估计的补偿方案。通过理论推导与仿真,可验证上述的两个补偿方案均实现了优良的补偿性能,并且相较于现有的其他IQI补偿方案,本文所提出的两个补偿方案均可同时得到分离开的IQ不平衡参数与信道估计。此外,两个补偿方案对训练序列无特定要求,不会带来额外的数据开销或者引入帧结构改变的问题,因此适用范围广。
【关键词】：毫米波通信 60GHz 单载波频域均衡 IQ不平衡 相位噪声
【学位授予单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN928
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-14
• 缩略词表14-16
• 第一章 绪论16-24
• 1.1 本文的研究背景16-21
• 1.1.1 60GHz毫米波通信概述16-17
• 1.1.2 60GHz系统设计17-18
• 1.1.3 相位噪声概述18-20
• 1.1.4 IQ不平衡概述20-21
• 1.2 本文的研究课题与主要工作21-22
• 1.2.1 本文的研究课题21-22
• 1.2.2 本文的主要工作22
• 1.3 本文的结构安排22-24
• 第二章 相位噪声影响分析与补偿算法研究24-38
• 2.1 相位噪声模型与影响分析24-29
• 2.1.1 相位噪声模型24-25
• 2.1.2 系统模型与相噪影响的理论推导与分析25-26
• 2.1.3 仿真与分析26-29
• 2.2 传统的CPE补偿算法29-30
• 2.3 基于正交基展开与稀疏贝叶斯学习的相噪重构补偿算法30-37
• 2.3.1 算法理论推导31-34
• 2.3.2 仿真与分析34-37
• 2.4 本章小结37-38
• 第三章 收发端频率独立IQ不平衡的影响分析与补偿算法研究38-51
• 3.1 频率独立IQ不平衡模型与影响分析38-41
• 3.2 基于CVE最小化的IQ不平衡参数估计算法41-46
• 3.2.1 信道变化能量(CVE)41-42
• 3.2.2 IQ不平衡参数估计42-46
• 3.3 基于最小二乘（LS）的IQ不平衡补偿改进算法46-50
• 3.3.1 算法理论推导46-47
• 3.3.2 收发端IQ不平衡补偿47-48
• 3.3.3 仿真结果分析48-50
• 3.4 本章小结50-51
• 第四章 频率相关IQ不平衡的影响分析与补偿算法研究51-69
• 4.1 接收端频率相关IQ不平衡51-62
• 4.1.1 IQ不平衡模型及相关理论推导51-52
• 4.1.2 基于ML的迭代估计52-58
• 4.1.3 IQ不平衡补偿与信道均衡58-59
• 4.1.4 仿真结果分析59-62
• 4.2 发射端频率相关IQ不平衡62-68
• 4.2.1 IQ不平衡模型及相关理论推导62-63
• 4.2.2 基于ML的迭代估计63-66
• 4.2.3 IQ不平衡补偿与信道均衡66
• 4.2.4 仿真结果分析66-68
• 4.3 本章小结68-69
• 第五章 全文总结69-71
• 5.1 本文的主要贡献69-70
• 5.2 下一步工作展望70-71
• 致谢71-72
• 参考文献72-75
• 个人简介75-76
• 攻读硕士学位期间参与的科研项目与研究成果76-77
• 附件77-79

【参考文献】

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1 刘浩;尹忠科;王建英;;正交匹配跟踪(OMP)算法的收敛性研究[J];微计算机信息;2008年03期

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本文编号：1102490