MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)與信號(hào)檢測(cè)優(yōu)化技術(shù)研究.pdf

1、多輸入多輸出(MIMO：Multiple-Input Multiple-Output)技術(shù)和正交頻分復(fù)用(OFDM：Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技術(shù)相融合的MIMO-OFDM是下一代寬帶無線通信系統(tǒng)的框架技術(shù)。低峰值平均比(PAPR：Peak-to-AveragePower Ratio)、高數(shù)據(jù)傳輸率、高傳輸質(zhì)量和高速移動(dòng)性對(duì)MIMO-OFDM系統(tǒng)的傳輸和信號(hào)檢測(cè)提出了非常嚴(yán)格的

2、要求。針對(duì)以上問題，論文重點(diǎn)研究了MIMO-OFDM系統(tǒng)的峰均比降低、信道估計(jì)和信號(hào)檢測(cè)優(yōu)化技術(shù)。
　　 論文提出了協(xié)同分組SLM算法和協(xié)同隔塊優(yōu)化PTS算法。利用STBC MIMO系統(tǒng)的空間分集特性，改善MIMO-OFDM系統(tǒng)的峰均比性能，和傳統(tǒng)的SLM算法及PTS算法相比，改進(jìn)算法在改善PAPR性能的同時(shí)計(jì)算復(fù)雜度大大降低。
　　 分析了慢衰落信道中基于導(dǎo)頻序列的MIMO-OFDM信道估計(jì)模型和估計(jì)方法，根據(jù)最小二乘

3、準(zhǔn)則，分別推導(dǎo)了頻域和時(shí)域的最優(yōu)導(dǎo)頻序列設(shè)計(jì)方法。在此基礎(chǔ)上提出了一種改進(jìn)的頻分-相移聯(lián)合導(dǎo)頻序列設(shè)計(jì)方法，解決了傳統(tǒng)時(shí)域?qū)ьl序列對(duì)發(fā)射天線數(shù)的限制問題，在發(fā)射天線數(shù)較多的情況下能夠同時(shí)實(shí)現(xiàn)最佳MSE性能和最優(yōu)峰均比特性。
　　 研究了低復(fù)雜度的MIMO-OFDM信號(hào)檢測(cè)方法，提出了排序判決反饋輔助的格約減檢測(cè)算法，根據(jù)量化誤差的大小選擇信號(hào)判決的順序，通過判決反饋加強(qiáng)對(duì)變換星座邊界的控制，提高判決的準(zhǔn)確性，該算法能夠以多項(xiàng)式級(jí)

4、的計(jì)算復(fù)雜度獲得逼近最優(yōu)檢測(cè)算法的性能。
　　 論文探索了低復(fù)雜度、性能達(dá)到或接近最優(yōu)的MIMO迭代檢測(cè)算法--基于馬爾可夫鏈蒙特卡羅(MCMC：Markov Chain Monte Carol)方法的信號(hào)檢測(cè)算法，它通過Gibbs采樣獲得發(fā)射比特列表，估計(jì)各比特的后驗(yàn)概率，能夠以較低的復(fù)雜度取得較好的檢測(cè)性能。針對(duì)傳統(tǒng)MCMC算法馬爾可夫鏈?zhǔn)諗柯透咝旁氡葧r(shí)的“陷入”問題，論文提出了一種改進(jìn)的MCMC算法，它能有效解決以上兩個(gè)