（通信与信息系统专业论文）分布式mimoofdm系统的多载波频偏估计.pdf

分布式m i m o o f d m 系统的多载波频偏估计 摘要 随着科学技术的发展，人们对移动通信服务的需求越来越高。如何在日趋复杂的电 磁环境下实现高速地无线数据传输并降低对系统频率资源的占用，已成为无线通信系统 研究的热点问题。为此，分布式的m i m o o f d m 技术提供了良好的解决办法。它不但 具有m i m o o f d m 技术的优点：能大幅提升系统的信道容量和数据传输速率，抗频率 选择性衰落和多径衰落。而且较m i m o o f d m 技术其通信范围更广，发射功率更低。 现在对m i m 0 和o f d m 技术的研究已经很广泛深入，在第三代无线通信系统中已 经得到实际应用。但对于分布式的m i m o o f d m 技术还存在很多问题有待研究，需要 提出更好的解决办法。其中，分布式m i m o o f d m 系统的多载波频偏估计就是首先要 解决的一个难题，本文针对多载波频偏估计算法进行了深入地研究，具体内容如下所述： 首先，为了解决分布式m i m o o f d m 系统的多载波频偏估计问题，提出了一种基 于特征值分解的估计算法，首次将特征值分解处理应用于载波频偏估计技术中。其导频 符号结构简单、频偏估计精度高，同步速度快，仿真实验验证了该算法的有效性。 其次，在上述算法的基础上，提出了两种改进措施：大、小步长的谱峰搜索和谱函 数求算数平均值。大、小步长的谱峰搜索在不降低该算法频偏估计精度的前提下，大幅 地降低了谱峰搜索过程的运算量。谱函数求算数平均值的方法降低了“伪峰”对频偏估计 的影响，使得在信噪比足够大时可以无差错地估计出多个载波频偏。 最后，将特征值分解算法和m l 估计算法相结合，先利用特征值分解算法估计多个 载波频偏，再用m l 估计算法对己得到的多个频偏估计值进行匹配，找到频偏和发射天 线的正确对应关系。而且在文中还提出了改进m l 估计算法的措施，使其更适用于多载 波频偏的匹配。仿真实验验证了这些算法用于估计分布式m i m o o f d m 系统频偏的有 效性。 关键词：分布式m i m o o f d m ；多载波频偏估计；特征值分解；m l 估计算法 分布式m i m o o f d m 系统的多载波频偏估计 a b s t r a c t w i t ht h ed e v e l o p m e n to fs c i e n c ea n dt e c h n o l o g y , t h ep e o p l e sr e q u i r e m e n tf o rm o b i l e c o m m u n i c a t i o ns e r v i c e sb e c o m e sl a r g e ra n dl a r g e r t h ep r o b l e m sw h i c hh o wt ot r a n s m i td a t a w i t hah i g h s p e e di nam o r ea n dm o r ec o m p l e xe l e c t r o m a g n e t i ce n v i r o n m e n ta n dr e d u c e f r e q u e n c yr e s o u r c e sh a v eb e c o m et h em o s ti m p o r t a n ti nw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o ns y s t e m s i t i s p r o p o s e dd i s t r i b u t e dm i m o o f d mt e c h n o l o g yt os o l v et h e s ep r o b l e m s i th a s t h e a d v a n t a g e so fm i m o o f d mt e c h n o l o g y ：i n c r e a s es y s t e mc h a n n e lc a p a c i t ya n dd a t at r a n s f e r r a t e ss i g n i f i c a n t l y , a g a i n s tf r e q u e n c ys e l e c t i v i t yf a d i n ga n dm u l t ip a t hf a d i n g a tt h es a m e t i m e s ，i tc a np r o v i d eaw i d e rr a n g eo fc o m m u n i c a t i o n st h a nm i m o - o f d mw i t hl e s s t r a n s m i s s i o np o w e r m a n yt e c h n o l o g i e so fm i m oa n do f d mh a v eb e e nr e s e a r c h e d ；e v e ns o m eh a v eb e e n u s e di nt h et h i r dg e n e r a t i o nw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o ns y s t e m s h o w e v e r , t h e r ea r es t i l ll o t so f p r o b l e m si nt h e d i s t r i b u t e dm i m o - o f d mt e c h n o l o g yn e e dt ob ew o r k e do na n dp r o v i d e b e t t e rs o l u t i o n s m u l t i - c a r r i e rf r e q u e n c yo f f s e t se s t i m a t i o nf o rd i s t r i b u t e dm i m o - o f d m s y s t e mi so n eo ft h em o s td i f f i c u l tp r o b l e mn e e dt ob er e s o l v e d i nt h i sp a p e r , w es t u d yd e e p l y t h ea l g o r i t h m sf o rm u l t i - c a r r i e rf r e q u e n c yo f f s e te s t i m a t i o n ，t h ec o n t e n t sa sf o l l o w s ： f i r s t l y , i no r d e rt os o l v ee s t i m a t i o no fm u l t i c f o si nd i s t r i b u t e dm i m o - o f d ms y s t e m ， a na l g o r i t h mw h i c hb a s e do ne i g e n v a l u ed e c o m p o s i t i o ni sp r o p o s e di nt h ep a p e r i ti st h ef i r s t t i m et h a te i g e n v a l u ed e c o m p o s i t i o nh a su s e dt oe s t i m a t ec f o t h i sa l g o r i t h mh a sas i m p l e s t r u c t u r eo fp i l o ts y m b o l s ，h i g hp r e c i s i o no fc f oe s t i m a t i o na n df a s ts p e e do fs y n c h r o n o u s f e a s i b i l i t yo ft h ea l g o r i t h mi sv e r i f i e db ys i m u l a t i o nr e s u l t s s e c o n d l y , t w om e a s u r e sf o ri m p r o v e m e n tt h ea l g o r i t h ma r ep r o p o s e di nt h i sp a p e r ： s p e c t r a lp e a ks e a r c h i n gb yl a r g e s m a l ls t e pa n da r i t h m e t i cm e a nf o rs p e c t r a lf u n c t i o n s p e c t r a l p e a ks e a r c h i n gb yl a r g e s m a l ls t e pc a nr e d u c ec o m p u t a t i o no fs p e c t r a lp e a ks e a r c h i n gg r e a t l y m e a no fs p e c t r a lf u n c t i o na g a i n s tt h e “f a l s ep e a k ”w h i c hc a l ll e a dm i s t a k e si nm u l t i c f o s e s t i m a t i o n u s i n gs i m u l a t e dd a t ai l l u s t r a t et h ep e r f o r m a n c eo fa l g o r i t h m f i n a l l y , m la l g o r i t h ma n de i g e n v a l u ed e c o m p o s i t i o na l g o r i t h mw i l lb eu s e dt o g e t h e r f i r s t l ye i g e n v a l u ed e c o m p o s i t i o ne s t i m a t em u l t i - c f o s ，t h e nm la l g o r i t h mm a t c ht h e m u l t i c f o st of i n do u tt h ec o r r e s p o n d e n c eb e t w e e nm u l t i c f o sa n dt r a n s m i t t i n ga n t e n n a i m p r o v e dm e t h o do fm la l g o r i t h mi nu s e df o rm a t c h i n gm u l t i c f o s ，i no r d e rt om a k et h e 哈尔滨t 程大学硕十学位论文 a l g o r i t h mb ev i a b l e a tl o ws i g n a ln o i s er a t i o ( s n r ) 功es i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h e p e r f o r m a n c eo fn e w m u l t i c f o se s t i m a t i o na l g o r i t h m k e y w o r d ：d i s t r i b u t e dm i m o - o f d ms y s t e m s ；m u l t i - - c f o se s t i m a t i o n ；e i g e n v a l u e d e c o m p o s i t i o n ；m l e s t i m a t i o n 第1 章绪论 i i i i 宣葺i i i 宣i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i i 置| 1ii - i i i i i i 萱i 宣i i i i i i 宣i 宣i i i i i i i 毒 第1 章绪论 1 1m i m o 技术概述 1 1 1m i m 0 的基本原理 在第三代无线通信系统中，m i m o ( 多输入多输出) 技术因为其较高的信道容量和 频谱利用率受到越来越多的关注，已经成为第三代通信系统中的关键技术之一。它的核 心思想是利用信号的空间和时间分集性，充分发挥信号在传输过程中可能出现的多径传 播作用和多天线对的空间复用，实现了m i m o 系统信道的多径增益。所以在没有明显 增加系统带宽和天线发射功率的条件下，成倍地提升了系统的信道容量和频谱利用率， 提高的倍数和系统收、发天线的数目成正比。m i m o 技术为日趋紧张的频率资源和越来 越复杂的电磁环境提供了良好的解决办法。 1 1 2m i m o 技术的优缺点及待解决的问题 m i m o 技术的优势是能够在一个固定的发射功率下增加无线通信系统的通信距离、 提高传输数据的性能。m i m o 系统中多个发射天线可以同时发送信号，当信号离开发射 天线，在空间信道传输时会发生反射、漫射和折射，从而产生多个具有不同时延的多径 传输信号，m i m o 系统允许多个接收天线同时接收这些多径信号，利用多径信号的叠加 获得多径信道增益，来减小信道频率选择性衰落和随机衰落的影响。如果将一个信号由 多个发射天线发送出去，则可以提高传输数据的可靠性，降低误码率；或将信号分为几 个子信号流由不同天线同时发送出去，来提高传输数据的速率，增加系统的信道容量。 m i m o 技术在广泛应用前还需要解决很多技术上的难题。m i m o 技术为我们带来更大的 无线通信范围、更高的系统信道容量和更快速地数据传输速率，同时也带来了复杂的多 输入多输出系统结构，使得发送端和接收端将必须采用多天线阵列，大大地增加了发射 台和接收机的复杂度。而且因为m i m o 技术要将多径作为一个有利因素加以利用，所 以还要解决信号在复杂的多径信道下的时间同步和采样率同步问题。 m i m o 技术因为其突出的优势已经得到相关学者的广泛重视，有关其技术热点问题 研究的文献越来越多，但还有很多问题期待着更好的解决办法。现阶段对m i m o 技术 的研究主要集中在以下几方面：l 、复杂系统的建模，包括m i m o 系统在频率选择性衰 落信道和快速移动信道等复杂通信环境下的信道建模问题，较大收、发天线阵列的系统 模型简化问题等；2 、改进m i m o 系统时频同步算法，提高运算效率和估计精度等；3 、 移动终端的设计，如移动终端的多天线分集技术的研究；设计体积小、重量轻的移动终 哈尔滨i ：氍人。硕，卜学位论文 端等；4 、m i m o 技术结合分析i 式系统的研究等。 1 1 3 分布式m i m o 系统和集中式m i m o 系统 传统的m i m o 系统是集中式的，如图】1 所示，即多个发射天线和接收天线在地理 位置上分别集中摆放，各收发天线对之间的载波频偏相等。分御式系统可以克服“远近 效应”和“阴影效应”造成的路径损耗，解决小区通信死角的问题，提供更好的小区覆 盖率。如果发射天线在地理位置上呈分御式摆放，而且分稚在不同位置的发射天线由光 纤或电缆联接到j 司一个信号处理中心，这样的m i m o 系统我们称为分布式m i m o 系统 【1 5 1 ，如图1 2 所示，它同时具有分布系统降低路径损耗的优势和m i m o 系统较高的信 道容最1 6 j 。 涟 毋 一 回 l 、与集中式系统相比较，分布式系统的发射天线相互独立，各收发天线对之间的 予信号流经过相互独立的信道衰落以后，可以认为是完全不相关的，能达到更大的系统 容量【7 】口 2 、在分御式m i m o 系统中，因为各发射天线在地理位置上相距较远，不可能使用 同一个射频本振源，所以在接收端将存在多个载波频偏。 分御式系统除了系统的信道容量比集中式更大外，因为天线在地理位黄上呈现独立 分布，其通信网络的覆盖范围也更大，节省了信号的发射功率，降低了对人体的电磁辐 射损害。 2 ? 戈，铲- 一1 良 图1 2 分布式m i m o 系统不惫图 1 1 4m i m o 系统的信道容量 由山农公式c = b l o g ：( 1 + 叫) ，其中c 表示系统能达到的最大数据传输速率，即信 道容量；b 为系统信道带宽；s 为系统信嗓比。可以看出，系统的信道容量将同时受 到系统的传输带宽和信噪比的限制。 如果m i m o 系统有m 个发射天线和个接收天线，假设发射端发送的信号矢量用 s 表示，接收到的信号矢量用r 表示，且发射信号的平均功率为最。则接收信号可表示 为： r - 鲁h s + z ( 1 - 1 ) 式中，z 是零均值的高斯白噪声，方差为e z z h 】= “i ；m i m o 的信道矩阵为h ，其 中h “表示第，个发射天线到第k 接收天线的信道增益，它是一个随机变量。在集中式系 统中，空问子信道之问存在相关性。但分布式系统中h 的各收发支路间相互独立，即 之间相互独立。信道矩阵h 结构如下： h = j i z 】。啊：岛m h 2 1h 2 2 吃 ， h ，ih 2 h m 分布式m i m o 系统和集中式m i m o 系统的信道矩阵有如下关系： h 。= 甲：2 h d 甲；2 ( 1 2 ) 式中，h d 为分布式m i m o 系统的信道矩阵，它是独立同分布的随机变量矩阵。h 。为集 固 哈尔滨t 稃大学硕十学俯论文 中式m i m o 系统具有空间相关性的信道矩阵。、王，r 和甲胄分别为发射天线和接收天线的 相关矩阵。而且有： 、王，r = 1 , o r 。1 p t1 磷。 。1 1 ， 、王，詹= 其中，屏【o ，1 ) 和p r 0 ，1 ) 分别为发送空间相关矩阵和接收空间相关矩阵的相关系数。 实际上这些相关系数表示下行通道和上行通道中“远近效应 和“阴影效应 带来的路 径损耗。 由文献 8 ，9 可以得到m i m o 系统的信道容量的表达式： c = m a x ( i ( s ；r ) ) ( 1 3 ) 八sj 式中，f ( s ) 为发射信号矢量的概率分布，i ( s ；r ) 为s 和r 的互信息量。发射信号s 与白噪 声z 相互独立，我们假设无线信道可以达到理想的时间同步，此外发射信号的可用功率 平均分配到各发射天线上。可以推出 9 】： 仕1 0 d e t ( i + 去衄勺b i t s h z ( 1 - 4 ) 对h h 进行奇异值分解h h = q a q ，a 是h h 正奇异值组成的对角阵。带入式( 1 4 ) 可推导 仁l o d c t ( i + 彘a ) ( 1 - 5 ) 即 c - 舡”去肩) ( 1 - 6 ) 从上式中可以看出，m i m o 的信道容量可以看成，- 个s i s o 信道容量的总和，每个子信 道的发射功率为e m ，功率增益为乃u = 1 ，) 。当h h 正奇异值达到m 个，即r = m 时，m i m o 的信道容量将达到最大。这正是m i m o 技术能够不需要明显增加发射功率 就可以大幅度提高系统信道容量的原因。 在计算以上信道容量时，并未充分考虑信道矩阵h 的性质。我们用q 代表分布式 系统的信道容量，e 代表集中式系统的信道容量。则： 4 硝；。 一 风，：矿。0：矿 第1 苹绪论 c d = l 0 9 2 d e t ( i + 去h d h 孑) ，c c = l 0 9 2d e t ( i u + 删e s 。h 。h y ) 带入式( 1 2 ) 可以得到以下结果【6 ： 拙( i n + 删p - s 。h c h 了) = d e t ( i + 赢甲：2 h d 甲；2 甲御甲：2 ) 。”(1-7) 刊e t ( i + 彘甲 h 了 拙( i n + 删! s 。h d h 孑) 由上式可以看出，分布的m i m o 系统比集中式m i m o 系统具有更高的信道容量。研 究m i m o 技术和分布式系统的结合更有意义 1 0 , 1 1 。 1 2o f d m 技术概述 1 2 1o f d m 的原理 o f d m ( 正交频分复用) 技术是多载波调制技术的一种，它的基本原理是将高速串 行的数据流经过串并转换，分成传输速率相对较低的数个并行子数据流，并使用数量相 同且相互正交的子载波对这些数据流进行多载波调制。在接收端利用子载波问的正交 性，分别解调出各子载波上的数据信号。o f d m 的原理框图如图1 3 所示。 x ( 0 ) 。辰一一厂1 旷7 。 7 y y 串 石( 1 ) 。肛( j 2 矾) 。爻s 。 石( 0 ) ，石( 1 ) ，x ( 一1 )并 z z ( 一味黑x p ( j 2 啪y 离述串i ji 5 c 锱流 转 换 7 k y 一 图1 3o f d m 原理框图 假设一个o f d m 符号具有个子载波，相邻子载波间隔为1 r ，x ( k ) 为o f d m 符 号第k 个子载波上的调制信号，k = 0 , 1 ，n 一1 。则时域发送的o f d m 符号可表示为： m ) = 专荟x ( k ) e x p ( j 2 矾f ) ( 1 - 8 ) 式中，五= f o + t ，k = o ，l ，n - 1 。y o 为第0 个子载波上的频率。式( 1 8 ) 可以看作 5 哈尔滨t 程大学硕十学位论文 是阶的傅里叶逆变换( d 。在实际应用中可以用快速傅里叶逆变换( i f f t ) 作为 o f d m 信号的调制模块，在接收端用快速傅里叶变换( f f t ) 对o f d m 信号进行解调。 为了减少码间干扰的影响，通常还在o f d m 符号的开始位置加入循环前缀( c p ) 作为 保护间隔，而且要求保护间隔的长度要大于信道的最大时延【1 2 。1 5 】。 1 2 2o f d m 技术的伏缺点及研究现状 o f d m 技术已经成功应用于第三代无线通信系统中，也将成为下一代无线通信系统 中不可或缺的关键技术。它倍受学者们关注的原因就在于其在通信系统数据传输性能上 的优势： 1 、具有简单易实现的结构 o f d m 技术将高速串行的数据分成几个传输速率相对较低的数据流，使得每个数据 符号在各个子载波上的持续时间大大增加了，降低了因为时延产生的符号间干扰( i s i ) 的影响。不需要通过均衡器，只要插入足够长的保护间隔就能达到理想的时间同步。而 且o f d m 符号的调制与解调可以采用i f f t 和f f t 来实现，随着数字信号处理器的发展， 这些都是可以快速实现的信号处理方法 1 6 1 8 】。 2 、具有较高的频带利用率 o f d m 系统因为其各子载波在时域和频域上正交，允许各子信道的频谱相互重叠。 所以能更大限度地利用频谱资源。 3 、具有动态分配信道的能力 当信道中存在频率选择性衰落时，可以能过动态分配子载波的频率，避开衰落较大 的子信道，充分利用信噪比较高的信道来传输数据，以提高系统的传输性能。或者在非 对称的系统中，即上行通道和下行通道的传输数据量相差较大。一般情况是下行通道传 输的数据量要远大于上行通道的数据量。可以为下行通道和上行通道分配不同的载波 数，以适应其不同的数据传输速率。 但是，o f d m 系统因为要保证多个子载波的正交性，而且考虑到它的输出信号是由 多个子信道的叠加而成的，所以在o f d m 技术应用中还存在一些技术上的难题需要解 决： 1 、存在较高的峰均比( p a p r ) 由于o f d m 信号是由多个子载波信号叠加构成的，当各子信号到达接收端时具有 相同的相位，o f d m 信号的瞬时功率将远远大于o f d m 信号的平均功率，产生较大的 峰均比。这就要求系统的放大器具有非常大的线性动态范围，否则如果信号的变化超出 6 第1 章绪论 宣i i i i i i i i i i i i i ii - - 一一一一一i i i ii i i 萱 这个线性动态范围，信号就会产生非线性失真，破坏子载波之间的正交性，带来系统性 能的急剧恶化。 2 、易受载波频偏( c f o ) 影响 因为o f d m 系统的各子载波在频域相互重叠，如果想在接收端正确解调出o f d m 符号就要求子载波间具有严格的正交性，所以o f d m 系统对载波频偏十分敏感。发射 机和本地接收机的振荡器会存在偏差，而且无线通信时发射机和接收机相对运动产生的 多普勒频移都会破坏子载波间的正交性，产生子载波间干扰，使系统传输性能严重下降。 所以准确估计和补偿系统的载波频偏是o f d m 系统必须解决的问题。 1 2 3m i m o o f d m 技术的研究现状 m i m o o f d m 系统结合了两项技术的很多优点：能够有效提高信道容量；使频谱 利用效率成倍提升；提高系统的可靠性，抗多径信道的影响；同时大大降低在多径环境 下的接收机复杂度。 与此同时也要面临着很多由m i m o 和o f d m 技术中衍生出来的关键性问题，包括： 同步技术；信道估计；空时或空频编码；抑制信号峰均比等。尤其对于分布式的 m i m o o f d m 技术的研究更是处在于起步阶段，在文献【1 9 中，作者深入地研究了分布 式m i m o o f d m 系统，给出了在多径瑞利衰落信道下系统的遍历和非遍历两种情况的 信道容量，并分析了空间衰落对信道容量产生的影响。在文献 2 0 】中，y i n g t a on i u 等人 提出了一种应用于分布式m i m o o f d m 系统的盲频偏估计算法，该算法对接收到的信 号进行循环相关运算，利用e s p r i t 算法对收发天线对之间的频偏进行估计。这种估计 方法适合任何分布式的平稳噪声信道，但对频偏的估计精度较低，在低信噪比条件下估 计性能较差。文献 2 1 讨论了分布式m i m o o f d m 系统功率分配的问题。为了减少深衰 落导致的较高误码率，文中利用反馈得到的信道信息对各发射天线的子载波进行功率分 配，将工作于最小信噪比的子载波功率增加，同时将工作于最大信噪比的子载波功率减 小，达到改善多载波分布式系统误码率的目的。文献【2 2 】在多径瑞利衰落和大尺度衰落 信道下，提出了一种发射功率受限的自适应功率分配算法，而且研究了在满足系统一定 性能要求下的总发射功率最小化的自适应调制算法。文献【2 3 证明了分布式 m i m o o f d m 系统的互信息理论公式，而且将信道扩展到了大尺度阴影衰落，而且分 析了系统的遍历的信道容量和截止信道容量。从理论上说明了分布式系统相对于集中式 系统的优势和存在的技术难点。本文将重点研究针对分布式的m i m o o f d m 系统的载 波频偏估计技术。 7 哈尔滨t 程大学硕十学何论文 1 3 本文的主要研究内容 本文将重点研究m i m o o f d m 系统的关键技术载波频偏估计。其具体研究内 容集中在如何解决分布式m i m o o f d m 系统多载波频偏估计的问题。针对所要解决的 问题深入研究，完成的创新性成果及贡献主要包括以下几方面： 1 、本文提出了一种基于数据辅助的多载波频偏估计方法，并设计了一种适合该估 计算法的训练序列。设计的训练序列结构简单，容易实现，没有增加系统的复杂度。该 估计算法创造性地将特征值分解应用到载波频偏估计中，充分利用了信号和噪声的正交 性。可以通过一次谱峰搜索估计出多个载波频偏，估计精度高，而且算法对信噪比的要 求降低。 2 、对基于特征值分解的多载波频偏估计方法进行了进一步的优化。在谱峰搜索过 程中采用了大、小步长的搜索方法，有效地降低了该估计方法的计算量，并提高了频偏 估计的精度。使频率同步所需要的时间更短，估计更准确。另一个优化措施是采用了频 谱函数求算数平均的方法来减小因为噪声与信号不完全正交而带来的“伪峰的影响， 提高正确估计载波频偏的概率。 3 、将最大似然估计方法的原理运用到本文提出的基于特征值分解的多载波频偏估 计中，以解决特征值分解算法不能区分频偏来自哪一个发射天线的问题。所以估计载波 频偏过程将分为两步：首先用特征值分解算法估计出多个载波频偏的大小，然后利用最 大似然估计算法对多个频偏进行匹配，找到每个频偏来自哪个发射天线。分步的频偏估 计方法结合了两种算法的优势，互相补偿了各自在应用过程中难以避免的缺陷。使本文 提出的频偏估计算法具有估计精度高，计算量相对少和对系统信噪比性能要求低等优 点。 4 、针对m l 估计算法和特征值分解算法相结合用于多载波频偏估计的问题，对m l 估计算法进行了改进，使它适用于信噪比较低时的频偏匹配。因为载波频偏已能过特征 值算法准确地估计出来，m l 估计算法只需要找到多个频偏的正确排序即达到频偏匹配 的最大值，以便在o f d m 解调前将多个载波频偏补偿给各子信号流。 1 4 论文结构及内容安排 第二章首先介绍了m i m o o f d m 系统模型，在此基础上分析了载波频偏产生的原 因和频偏对m i m o o f d m 系统的影响。然后，介绍了一些经典的载波频偏估计方法， 包括：m o o s e 算法、改进的s c h e n k 算法、最大似然估计算法和基于m 序列的数据辅助 第l 章绪论 估计算法等。最后，介绍了分布式m i m o o f d m 系统常用的多载波频偏补偿技术。 第三章和第四章是本论文的核心部分。第三章在本文给出的分布式m i m o o f d m 系统模型下，提出了基于特征值分解算法的多载波频偏估计方法。在对算法进行深入分 析的基础上，设计了一种适合本文估计方法的训练序列，而且为了提高估计精度、减少 计算量等提出了对两种针对该算法的改进措施。最后，通过m a t l a b 软件对系统进行仿 真，从实验结果分析了本文估计方法的传输性能，说明了该方法的优势和缺点。 第四章首先介绍了最大似然估计算法估计载波频偏的原理。然后，说明了m l 估计 算法可以联合特征值分解算法应用于多载波频偏估计，解决了多个频偏的匹配问题。又 针对m l 估计算法在频偏估计过程中的作用，提出了改进措施以降低系统对信噪比的要 求。最后，通过m a t l a b 的仿真结果验证了m l 估计算法频偏匹配的性能。 9 哈尔滨丁稃人学硕十学何论文 s弟-r2 章m i m o o f d m 系统载波同步问题 2 1m i m o o f d m 系统模型 2 1 1 信号模型 假设具有坼个发射天线和坼个接收天线的m i m o o f d m 系统结构如图2 1 所示， 从信源输出的数据比特流先经过数字调制将二进制数变为复数值，调制方式可以选择 q a m 或q p s k 等。然后将复数值数据输入m i m o 编码器，根据m i m o 技术的不同应 用选择不同的编码方式。如果要获得分集增益，降低系统误码率可以采用空时分组码 ( s 1 1 3 c ) ；如果要实现空间复用，提高数据传输速率可以采用垂直贝尔实验室分层空时 结构( v - b l a s t ) 编码。经过m i m o 编码器处理，复数值数据被分为m 路并行的子数 据流。在子数据流被发射天线辐射到无线信道之前还要经过o f d m 调制，即进行阶 的i f f t 变换。最后添加循环前缀。为了在接收端得到同步信息和信道估计，还应该在 o f d m 调制后加入训练序列。在接收端首先要找到各子数据流的开始位置即进行帧同 步，然后正确估计出载波频偏，并进行频偏补偿。以后的信号处理过程就是相对发射端 的反向处理了：在时间同步之后去除循环前缀；o f d m 解调即进行阶的f f t 变换将 信号变换到频域：m i m o 解码；数字解调；最后到达信宿f 2 4 之6 】。 o f 4 d m 调捌 - o ( i f f l ) 灭线2 、 o _ _ - - _ 一o f d m 调潮 m i m o + l 源h 。q a 品s k ， 坤 fi f r l ) 编娼 天线n t 、 0 f d m 调制 斗 r i f 1 ) 火线1 、 一i 饿嬲? h l 天线2 、 o f d m 麟逆 。“黟 旧hm m 徽, q p s k ，卜 m i m o ( f f lj 解娼 。懈：髓h 彬；i 娥、 图2 1m i m o o f d m 系统结构框图 如果用( 玎) 表示第p 个发射天线到第g 个接收天线的信道响应，则第g 个接收天 l o 第2 章m i m o - o f d m 系统载波l 司步问题 线上接收到的第珂个o f d m 信号儿( ，z ) 可表示为： 4 n r y g ( n ) = x h q p ( n ) x p ( 咒) + ( 刀) ( 2 1 ) p = l 式中，讳( 咒) 为第p 个发射天线上第，z 个o f d m 符号；n q ( n ) 为零均值的复高斯白噪声， 方差为0 。 如果用矢量形式表示所有接收到的信号，即用y ( n ) = 乃( ，z ) ，y 2 ( n ) ，蜘。( 丹) r 表示所 有接收天线上接收到的第n 个o f d m 符号组成的。l 维矢量。同样可以令 x ( n ) = 【五( 刀) ，而( 疗) ，( ，z ) 】7 表示所有发射天线发送的第刀个的o f d m 信号矢量。所以 j 一 伺： y ( n ) = h ( n ) x ( n ) + n ( ，z ) ( 2 2 ) 式中， n ) = ，1 1 ( ，1 ) ，n z ( n ) ，。( ，z ) r 为噪声矢量，h ( ，z ) 为信道响应矩阵， 【h 卵( ，z ) 】_ 0 ) 。一般情况下，我们研究的系统是时不变的，即信道响应在一帧o f d m 符号的传输时间内是不变的，所以有h ( ，z ) = h ，i n 妒】= 。 2 1 2 信道模型 对于m i m o o f d m 系统的信道响应矩阵h ，它的每一个元素代表了一对收发天线 间的多径信道增益和时延，如果设收发天线间存在条多径信道，则信道的冲击响应可 以表示为： l - 1 = 略a ( r - e 秽) ( 2 3 ) l - - o 式中，略为第p 个发射天线到第鼋个接收天线问第，径的信道增益；乙为第p 个发射 天线到第g 个接收天线间第，径的时延。信道增益略是一个复随机变量，根据它的相关 性可以将m i m o o f d m 的信道分为不同的类型。在第一章介绍了集中式m i m o 系统和 分布式m i m o 系统的信道模型，集中式系统的信道增益具有空间相关性，而分布式系 统的信道增益相互独立。还可以根据它的统计特性，将m i m o 信道分为瑞利衰落和莱 斯衰落等，其信道增益分别服从瑞利分布和莱斯分布【2 7 。2 1 。 2 2 载波频偏对m i m o o f d m 系统的影响 在无线通信系统中，接收机需要本地的振荡器产生一个与发射机完全相同的载波频 率来对接收到的信号进行解调。但因为受到制造工艺和使用环境的影响，发射端和接收 哈尔滨t 程大学硕十学何论文 端的振荡器不可能完全一致，会存在一定的频率偏差。除了收发两端振荡器的不理想性 会带来频率偏差之外，接收机和发射机的相对运动产生的多普勒频移，也会使系统中出 现频率偏移，但在实际应用中多普勒频移相对振荡器产生的频偏要小得多。载波上的频 率偏差会导致子载波间干扰，破坏子载波间的正交性，使系统的数据传输性能急剧下降， 所以频率同步的好坏将直接影响无线通信系统的通信质量。 为了更清楚地说明载波频偏对m i m o o f d m 系统产生的严重影响，我们假设系统 在接收端已经达到了理想的时间同步，振荡器的非一致性和多普勒频移产生的频偏大小 为f o ，子载波间隔为鲈，则归一化的载波频偏可表示为= 五缈。所要发送的第，个 子载波符号s ，。，从频域经i f f t 变换到时域x p ( ，z ) 。所以有： ( 加n - i ，e x p ( 掣) ( 2 - 4 ) ( ，z ) = s 州e x p ( 等) ( 4 ) 则第q 个接收天线上接收到的o f d m 符号可表示为： ( 妒e x p ( 警) 兰( 卅( ，z ) ( 2 - 5 ) 将式( 2 4 ) 带入上式可得： ( 咒) = e x p 掣 铲) 善n r 荟n - i s p ，e x p ( 号笋) + ( ，z ) ( 2 - 6 ) 对接收到的时域信号进行o f d m 解调变换回到频域，经i f f r 变换的y q ( n ) 可以用z q ( k ) 表示，经过化简整理可以得到： 尔护篙耋一，兰唧掣)h后)p=,(1 n - l n = o1 = 0 乙( 七) = 一i 。，一s p ，e x p ( 二兰型产) l + k ( 后) 口；1 v = 乳篆唧( 等) 卜州动 ( 2 - 7 ) = 嚣，丽s i n ( 兀e ) 侧j 冗等) 卜州后) 式中，心( 七) 是均值为零的高斯白噪声；，l 船表示频偏引起的子载波间干扰。由式( 2 7 ) 的第一部分可以看出，接收到的信号经o f d m 解调后，会因为频偏而产生一个整体的 相位偏移，而且随着信号数的增加相位偏移也会线性增加。如果归一化的频偏= o 0 0 5 ， 则经过5 0 个连续o f d m 符号的积累，相位将生产一2 的偏转。在做数字解调时会出现 符号判决的错误，误码率将大幅度地提高。 载波间干扰，l 旷，可以表示为： 1 2 第2 章m i m o o f d m 系统载波同步问题 ，z 删= 善( 专萎，篓e 砷( j 塾笋) )，z 删= 荟【、专萎心p ，薹e 砷( j 竺产) j 坼 = p = l j毛j善，sp，。：s：i：n：(jnii(回k-l-e)，pjn!等(t一，一) 、 n ( 2 8 ) 而式( 2 8 ) 给出了子载波间干扰对m i m o o f d m 系统的影响。可以把频偏分为整数 倍频偏和小数倍频偏两部分，整数倍的频偏将产生循环的相位偏移，虽然可能使解调达 到5 0 的错误概率，但不会影响子载波问的正交性。相反，小数倍的频偏会破坏子载波 间的正交性，引起子载波间干扰，信噪比损失将很严重。m i m o o f d m 系统对载波频 偏十分敏感，即使是很小的频率偏移对系统的影响也很明显，所以频率同步性能的好坏 是衡量m i m o o f d m 系统传输性能好坏的一个重要标准。 以上都是基于集中式m i m o o f d m 系统的频偏分析，分布式m i m o o f d m 系统对 载波频偏同样十分敏感，而且因为其发射天线的分布式摆放使其不能共用同一个振荡 器，会存在多个载波频偏，估计频偏时就更加复杂。需要分别估计出每一对收发天线之 间的频率偏移。 2 3分布式m i m i o o f d m 系统的频偏估计问题 在集中式系统中，因发射天线和接收天线分别集中于同一地理位置摆放，可以使用 相同的振荡器来提供本地载波频率，所以收发天线之间将仅存在一个载波频偏。这和单 天线系统是一样的，其很多的频率同步方法也可以从单天线系统扩展到多天线系统中 来。但分布式m i m o 系统的情况则完全不同。首先，由于多个发射天线和接收天线分 布于相距较远的空间位置，所以不能使用同一个振荡器为发射天线提供载波频率，系统 将存在多个载波频偏。其次，发射天线位于不同的空间位置使发射端和接收端因相对运 动产生的多普勒频移也不相同，但它对频率偏移量的影响较振荡器的非一致性要小得 多。以上分析可以看出分布式m i m o 系统的频偏估计是一个复杂的多参数估计问题， 和集中式系统单一的频偏估计有着本质的区别，所以集中式m i m i o o f d m 系统的频率 同步算法将不适用于分布式系统，也不能通过简单的扩展将集中式系统的频率同步方法 应用到分布式系统中。分布式m i m o o f d m 系统需要估计多个来自不同发射天线的载 波频偏，并分别进行补偿，其频率同步算法将复杂得多。 哈尔滨t 程大学硕十学位论文 2 3 1分布式m i m o o f d m 系统频率同步技术 m i m o o f d m 系统的同步算法可以根据是否采用数据辅助分为两类，即盲同步算 法和基于数据辅助的同步算法。盲同步算法不需要添加额外的辅助数据，仅依靠所传输 信号的内在统计特性就可以获取同步信息。这种同步算法的优点是数据传输效率高。但 因为其计算量大，同步速度不够迅速，并不适用于实时性和突发性的无线通信系统。基 于数据辅助的同步算法需要插入额外的训练序列或导频符号，利用训练序列或导频符号 的己知结构特性提取信号中的同步信息。这种同步算法相对盲同步算法计算量要小得 多、同步速度更快，而且一般情况下频偏估计精度也更高。但因为添加了额外的辅助信 息使得系统数据传输效率相对盲同步算法有所降低。分布式m i m o o f d m 系统频率同 步与集中式系统比较，除需要估计的参数多以外，如何区分多个发射天线的信号也是一 个难点。对基于数据辅助的同步算法，要求来自不同发射天线的训练序列或导频符号必 须是唯一可识别的。所以在设计训练序列和导频符号结构时，要注意选择相关性能好的， 即不同发射天线的训练序列具有严格的正交性