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硕士论文m i m o o f d m 系统的频偏与信道估计算法研究 摘要 正交频分复用( o f d m ，o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i 、，i s i o nm u l t i p l e x i n g ) 技术能有效 地克服宽带产生的多径干扰，显著降低接收端均衡器的复杂度。多输入多输出 ( m m o ，m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u t ) 技术能够在不增加系统带宽和发射功率的前 提下显著增加信道容量。因此，o f d m 和m i m o 技术的结合已经成为未来宽带无线 通信领域最有吸引力的候选方案。 本论文将针对m i m o o f d m 系统核心技术中的频率偏移估计和信道估计进行 深入研究，获得如下贡献： ( 一) 针对传统的基于虚子载波的最大似然( m l ，m a x i m u ml i k e l i h o o d ) 频偏估 计器计算复杂度高的问题，本文提出了一种基于逆快速傅立叶变换( i f f t i n v e r s e f a s tf o u r i e rt r a n s f o r m ) 和分段搜索方法的低复杂度频偏估计器。通过在加性高斯白 噪声( a w g n ，a d d i t i v ew h i t eg a u s s i a nn o i s e ) 信道和典型市区( t u ，t y p i c a lu r b a n ) 信 道下的仿真，验证了该改进后的估计器在显著降低计算复杂度的前提条件下，提供 了接近原估计器的均方误差( m s e ，m e a ns q u a r ee r r o o 性能。 ( 二) 传统宽带不相关m i m o o f d m 系统中常用的梳状训练结构( c t t p , c o m b t y p et r a i n i n gp a t t e r n ) 会造成高的峰均功率c = l ( p a p r ，p e a k t o a v e r a g ep o w e r r a t i o ) 。为了克服该问题，本文从时域角度，推导了基于最大似然信道估计器的最优 训练序列需要满足的条件，构造了一种基于循环位移c h u 序列的时域最优训练序列。 在t u 信道下的仿真结果表明：本文提出的训练序列可以达到与循环梳状频域训练 序列相同的m s e 和误比特( b e r , b i te r r o rr a t e ) 性能。 ( 三) 在宽带相关m i m o o f d m 系统中，基于线性最小均方误差( l m m s e ， l i n e a rm i n i m u mm e a ns q u a r ee r r o r ) 信道估计器的最优训练序列没有封闭解。为了解 决该问题，本文从时域角度推导了l m m s e 估计器所能达到的m s e 下限，在此基 础上获得时域最优训练序列满足的条件：该最优训练序列的功率应分布在信道相关 矩阵特征向量空间的方向上，并根据特征值的大小进行最优功率分配，当信噪比较 高时退化为等功率分配。通过在相关m i m o 宽带信道中的仿真，验证了该等功率分 配的序列在中、高信噪比区域可以达到与最优功率分配的序列相同的性能。 关键词：m i m o o f d m ，频率同步，信道估计，最优训练序列，最大似然，线性最 小均方误差。 a b s t r a c t硕士论文 a b s t r a c t o f d m ( o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ) h a st h es 仃o n gi m m u n i t yt o m u l t i p a t hi n t e r f e r e n c ei nw i r e l e s sc h a n n e la n ds i g n i f i c a n t l yr e d u c e sr e c e i v e rc o m p l e x i t y d u et ot h eu s eo fo n e t a pf r e q u e n c y - d o m a i ne q u a l i z e r m i m o ( m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l e o u t p u t ) c a ng r e a t l yi n c r e a s et h ew i r e l e s ss y s t e mc a p a c i t yw i t h o u ta d d i t i o n a lb a n d w i d t h a n dp o w e rr e q u i r e m e n t s t h e r e f o r e ，t h ec o m b i n a t i o no fm i m oa n do f d mi sa n a t t r a c t i v ea n dc o m p e t i t i v es o l u t i o nf o rf u t u r eb r o a d b a n dw i r e l e s ss y s t e m s t h i st h e s i sf o c u s e so nf r e q u e n c yo f f s e te s t i m a t i o na n d c h a n n e le s t i m a t i o n t h em a i n c o n t r i b u t i o n sa r ea sf o l l o w s ： a ) t h et r a d i t i o n a lm a x i m u ml i k e l i h o o de s t i m a t o ro fc a r r i e rf r e q u e n c yo f f s e tb a s e do n v i r t u a lc a r r i e r ss u f f e r sf r o mh u g ec o m p u t a t i o n a la m o u n t t or e d u c et h ec o m p u t a t i o n a l a m o u n t ，al o w - c o m p l e x i t ye s t i m a t o rw i t hi n v e r s ef a s tf o u r i e rt r a n s f o r m ( i f f t ) a n d p i e c e w i s es e a r c h i n gt e c h n i q u e si sp r o p o s e d f r o ms i m u l a t i o ni na d d i t i v ew h i t eg a u s s i a n n o i s e ( a w g n ) a n dt y p i c a lu r b a n ( j ) c h a n n e l s ，w ef i n dt h a to u re s t i m a t o rh a sf a rl o w e r o nc o m p l e x i t yt h a nt h eo r i g i n a lo n ew h e n p r o v i d i n gt h es a m ep e r f o r m a n c ea st h eo r i g i n a l o n e b ) h i g hp e a k t o a v e r a g ep o w e rr a t i o ( p a p r ) i sad i s a d v a n t a g eo fc o m b - t y p e f r e q u e n c y - d o m a i nt r a i n i n gp a t t e r ni nu n c o r r e l a t e dm i m oo f d ms y s t e m t od e a lw i t h t h i sp r o b l e m ，w ed e r i v et h eo p t i m a lc o n d i t i o nb a s e do nm a x i m u ml i k e l i h o o dc h a n n e l e s t i m a t i o nf r o mt i m ed o m a i n a n da l le x c e l l e n to r t h o g o n a lt i m e d o m a i nt r a i n i n gp a t t e r n ， b a s e do nc i r c u l a r l ys h i f t i n gc h us e q u e n c e ，i sc o n s t r u c t e d b yt h es i m u l a t i o ni nt u c h a n n e l ，w eo b t a i n ：o u rp r o p o s e dt i m e - d o m a i nt r a i n i n gp a t t e r nc a l la c h i e v et h es a m e m e a ns q u a r ee l l o r ( m s e ) a n db i te r r o rr a t e ( b e r ) p e r f o r m a n c e sa st h ec y c l i cc o m b - t y p e o n e c ) i nw i d e b a n dm i m oo f d ms y s t e mw i t ha n t e n n ac o r r e l a t i o na n dm u l t i - p a t h f a d i n g ，t h e r ei si ng e n e r a ln oc l o s e d f o r mo p t i m a ls o l u t i o no ft r a i n i n gs i g n a lf o rl i n e a r m i n i m u mm e a ns q u a r ee r r o r ( l m m s e ) c h a n n e le s t i m a t o r t oa d d r e s st h i sp r o b l e m ，w e d e d u c et h em s el o w e rb o u n do fl m m s ee s t i m a t o ra n dt h eo p t i m a lc o n d i t i o no f t i m e d o m a i nt r a i n i n gp a t t e r n w h e ns i g n a l - t o n o i s er a t i o ( s n r ) i sh i g h ，i td e g e n e r a t e st o e q u i p o w e r e da l l o c a t i o ns c h e m e c o m p u t e rs i m u l a t i o ni nc o r r e l a t e dm i m oc h a n n e l s h o w s ：e q u i p o w e r e da l l o c a t i o np a t t e ma c h i e v e st h es a m ep e r f o r m a n c ea so p t i m a lp o w e r a l l o c a t i o np a t t e r na tm e d i u ma n dh i g hs n r r e g i o n s k e y w o r d s ：m i m o - o f d m ，f r e q u e n c yo f f s e te s t i m a t i o n , c h a n n e le s t i m a t i o n ，o p t i m a l t r a i n i n gp a t t e m ，m a x i m u ml i k e l i h o o d ，l i n e a rm i n i m u mm e a ns q u a r ee r r o r i i 声明 本学位论文是我在导师的指导下取得的研究成果，尽我所知，在 本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发 表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学 历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均 已在论文中作了明确的说明。 学位论文使用授权声明 南京理工大学有权保存本学位论文的电子和纸质文档，可以借阅 或上网公布本学位论文的部分或全部内容，可以向有关部门或机构送 交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的部分或全部内容。对 于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。 研究生签名： 硕士论文m i m o o f d m 系统的频偏与信道估计算法研究 1 绪论 1 1 研究背景 无线通信是当今世界最活跃的科研领域之一。与有线通信系统相比，无线通信 突破的了有线通信的物理限制，使得用户可以在任何无线电波可以到达的地方进行 通信，因此，它更加灵活，并且具有有线通信所不能替代的优越性能【l 】。 短短的几十年中，移动通信已经经历了几次更新换代。第一代移动通信系统( 1 g 1 s tg e n e r a t i o n ) 是模拟系统，采用频分多址( f d m a ) 的模拟调制方式，只提供模拟语 音业务。随着数字信号处理技术的发展，第二代数字移动系统( 2 g2 n dg e n e r a t i o n ) 在上世纪九十年代初期产生。2 g 系统主要包括欧洲的g s m 系统以及北美和南美的 i s 1 3 6t d m a 系统【z j 。g s m 系统实现了语音的数字化，并使用了不同于1 g 的时分 多址( t d m a ) 技术，提升了系统性能，然而，它仍然只能提供单用户不超过2 0 k b p s 的传输速度。2 g 进一步演变成为2 5 g 1 4 系统，它是从2 g 迈向3 g 的衔接型技术。 目前已经投入商用的如：高速电路交换数据服务( h s c s d ，h i g hs p e e dc i r c u i t s w i t c h e dd a t a ) ，它是对g s m 网络的升级，可以提供传输速率为5 7 6 k b p s 的数据业 务；g p r s ，它突破了g s m 网只能提供电路交换的方式，通过增加相应的功能实体 和对现有的基站系统进行部分改造来实现分组交换，可以提供5 6 1 1 4 k b p s 的传输速 率。但是，显然2 5 g 系统还是不能满足用户日益增长的对全多媒体业务的需求。第 三代移动通信系统( 3 g ，3 s tg e n e r a t i o n ) 是以提供综合的交互式宽带多媒体业务，在 全球范围内实现无缝漫游为目标的。国际电信联盟( i t 在2 0 0 0 年5 月制定了 i m t - 2 0 0 0 ( t n t e m a t i o n a lm o b i l et e l e c o m m u n i c a t i o n s 2 0 0 0 ) 标准【3 j ，规定了主要的3 g 方案为欧洲的w c d m a ，北美的c d m a 2 0 0 0 和中国的t d s c d m a 。但是，目前3 g 系统仍旧不能支持超过2 0 m b p s 的高速数据业务，而且，它也不能真正意义上地实 现各种无线网络之间的无缝漫游【4 j 。因此，近几年来，世界各国在推动3 g 系统产业 化的同时，已经把研究重点转到了后3 g ( b 3 g ) 或称4 g 系统【5 ，6 1 。 i t u 自2 0 0 0 年开始启动b 3 g 相关技术的研究，将其命名为i m t - a d v a n c e d ，规 定将静态传输速率达到1 g b i t s 、用户在高速移动状态下传输速率可以达到1 0 0 m b i t s 的技术作为b 3 g 的技术之一。i t u 所规定的4 g 的目标是能在任何时间、任何地点 向任何人提供快速可靠的通信服务。它要求在有限的频谱资源上实现高速率和大容 量，因此需要频谱效率极高的技术。为了达到4 g 的目标，新型的无线通信网络和 无线通信技术应运而生，这其中，正交频分复用( o f d m ，o r t h o g o n a lf r e q u e n c y d i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ) 技术在对抗多径干扰、提供高速无线传输、均衡简单等方面具 有绝对的优势；多输入多输出( m i m o ，m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l eo u t p u 0 技术则可以充 1 绪论 硕士论文 分利用空间资源，在不增加系统带宽和总发送功率的情况下，有效提高频带利用率。 研究表明，o f d m 和m i m o 技术的结合已经成为b 3 g 4 g 系统核心技术最有竞争力 的候选方案。 1 2m i m o 发展史及关键技术 m i m o 技术是在无线通信链路的发射、接收端使用多个天线的技术。m i m o 技 术的引入是为了解决传统的单发射天线单接收天线( s l s o ) 通信系统在信道容量上具 有不可突破的瓶颈香农容量限制的问题。它是一种将信号的空间域与时域处理 相结合的技术方案，可以将信道分解为若干并行的子信道，能够在不需要额外带宽 的情况下，实现频谱资源的重复利用，理论上可以极大地扩展频带利用率、提高传 输速率，同时还可以增强通信系统的抗干扰、抗衰落性能。 实际上，m i m o 技术由来已久。早在1 9 0 8 年马可尼就提出可以用多副接收天 线和接收分集来抗衰落。到了上世纪7 0 8 0 年代，关于天线阵列的研究异常活跃， 不过主要集中在提高接收分集，降低干扰这一领域【4 】。到8 0 年代中期，w i n t e r s 7 , s 】首 先提出了在发送端和接收端同时使用阵列天线。随后，s a l z e 9 j 采用最小均方误差 ( m m s e ) 准则研究了联合发送接收端优化问题。b e l l 实验室在2 0 世纪9 0 年代中 后期提出了一系列关于m i m o 系统的研究成梨1 1 。6 1 ，带来了m i m o 研究史上的一 次重大的飞跃。这些成果包括：1 9 9 6 年左右，f o s 出1 1 i 1 2 , 1 3 1 和t e l a t a 一1 1 1 等人对高斯 白噪声下m i m o 系统的信道容量进行研究，并给出了著名的了贝尔实验室分层空时 结构( b l a s t , b e l ll a b o r a t o r yl a y e r e ds p a c et i m e ) 。1 9 9 8 年w o l n i a n s k y 1 4 1 等人成功实 现了垂直贝尔实验室分层空时( v - b l a s t , v e r t i c a lb e l ll a b sl a y e r e ds p a c e t i m e ) 系 统，它是最早研制成功的m i m o 实验系统，频谱利用率可达到2 0 4 0 b p s h z 。同年， t a r o k h 等人为获得最优发射分集，首次提出了空时分组编码技术【l6 1 ( s t b c s p a c e t i m eb l o c kc o d i n g ) ；同时，他们又在a l a m o u t i i s 分集研究的基础上结合格状 编码调制技术，提出了空时网格编码技术【1 7 1 ( s t t c ，s p a c e t i m et r e l l i sc o d i n g ) 。在 此之后，针对m i m o 系统的研究在世界范围内广泛开展，并取得了巨大的成就。目 前，m i m o 系统的关键技术研究主要包括信道容量，空时编码，m i m o 信号检测和 信道估计等。下面将对此四方面进行系统阐述。 信道容量。最早是e t e l a t 一1 1 】和g j f o s c h i n i 1 3 】在他们的论文中分析了确定性 m i m o 信道的容量，得出在发射机已知信道的状态信息( c s i ，c h a n n e ls t a t e i n f o r m a t i o n ) 的情况下可以通过注水算法使信道容量达到最大。同时，他们还对平坦 衰落m i m o 信道做出分析，并得出结论，对一个根发射天线和m 根接收天线的 m i m o 系统，若每对收发天线之间的信道是相互独立的瑞利衰落信道，那么系统容 量将随发射端和接收端中的较小一方的天线数目的增加而线性增长。2 0 0 2 年， 2 硕士论文m i m o o f d m 系统的频偏与信道估计算法研究 l i z h o n gz h e n g 和d a v i dt s e t l 8 】对同一模型下的m i m o 信道容量做出了更深刻的讨 论，基于该模型和信道容量分析的基础上，2 0 0 3 年，二人给出了m i m o 信道分集 增益和复用增益的折衷曲线【1 9 】。同一年，l a p i d o t h 和m o s e r e 2 0 】引入信道时变性，对 高信噪比情况下信道参数在每个数据帧内都发生变化时的情况进行了讨论，并指出 了在该假设下，信道容量随着信噪比的增加呈双对数( d o u b l el o g a r i t h m i c a l l y ) 增长。 在具有空间相关性的m i m o 信道研究方面，2 0 0 0 年，d s h i u t 2 1 】等人研究得出信道 容量随角度扩展的减小而减小的结论，并给出了相关m i m o 信道容量的上限和下 限。2 0 0 1 年，s e r g e y 2 4 等人研究了天线相关系数为均匀分布和指数分布情况下m i m o 系统的信道容量，并指出均匀分布为最坏的情况。2 0 0 5 年，j a f a r 和g o l d s m i t h 2 0 】研 究了基于信道协方差信息( c c i ：c h a n n e lc o n v a r i a n c ei n f o r m a t i o n ) 的信道模型下，具 有天线相关性的瑞利衰落信道在发射端和接收端都已知信道分布时的信道容量。在 r i c e 衰落的m i m o 信道研究方面，2 0 0 3 年，j a y a w e e r a 2 2 】等人就仅接收端已知信道 状态信息的情况，给出了r i c e 信道容量紧密的上下限，并得出结论：如果发射端可 以利用r i c ek 因子信息，信道容量将进一步提升。2 0 0 7 年，s h ij i n t 2 3 】等人研究了 r i c e 衰落下m i m o 信道的各态历经容量，并将其延伸至频率选择性相关m i m o 信 道，给出了容量上下限。近几年，随着m i m o o f d m 技术的发展，它的信道容量 问题也成为了研究热点，可参照文献 2 5 ，2 6 。 空时码。上文提到的空时网格码s t t c t r 7 】和空时分组码s t b c 1 6 】是讨论较多的 两种空时码。其中s t r c 的目标是充分利用可能的空间分集获得信息传输的高可靠 性，但其最佳译码算法为维特比译码，复杂度极高，限制了它的应用。s t b c 利用 了码字的正交性结构，抗衰落性能略低于s t t c ，但译码简单，目前被广泛的研究 和使用。在s t t c 和s t b c 的基础上，人们又从不同角度设计了一些扩展类型的码， 如2 0 0 3 年，h j a f a r k h a r t i 提出的超正交空时格码1 2 7 ( s 0 1 - r c ，s u p e ro r t h o g a n a l s t t c ) ，它是一种将网格编码和s t b c 相结合的技术，比s t t c 具有更优的性能和 相当甚至更低的复杂度。最近被研究的还有t u r b o 空时码 2 8 】；卷积空时码【2 9 】等。在 某些特定环境下，如接收端高速移动，信道衰落系数变化很快，接收端难以进行有 效的信道估计，盲空时码技术因此产生。这类空时编码包括酉空时码【3 0 l 、差分空时 码【3 、以及差分酉空时码 3 2 】等。 信道估计技术。对于m i m o 系统，如果有根发射天线和m 根接收天线，采 用径频率选择性信道时，有n m l 个参数需要估计。因为待估计参数的增多，它 的空时信道的估计相对于s i s o 系统更加复杂，同时对系统误码性能和容量有很大 的影响【3 3 1 。目前的信道估计方法大致可以分成盲估计和基于训练估计两种。盲信道 估计的实质是利用信道潜在的结构特征或者是输入信号的特征达到信道估计的目 的。常用的方法有三大类，即常模量算法、子空间分析法和最大似然估计法，它们 3 l 绪论硕士论文 都可以估计频率选择性的矩阵信道【3 4 35 。但盲估计法都存在一些共同的缺陷，如收 敛慢或容易陷入局部极小、需要较长的观测数据、对噪声较敏感等，这在一定程度 上限制了它们的使用。采用训练序列辅助信道估计，其基本方法包括经典估计中的 最d , - 乘( l s ，l e a s ts q u a r e s ) ，最大似然( m l ，m a x i m u ml i k e l i h o o d ) ，最佳线性无偏 ( b l u e ，b e s tl i n e a ru n b i a s e de s t i m a t o r ) 以及贝叶斯估计中的最小均方误差( m m s e ， m i n i m u mm e a n s q u a r ee r r o r ) 和最大后验概率( m a p , m a x i m u ma p o s t e r i o r i ) 等。这些 基本方法在文献 3 6 1 q b 都己列出。m i m o 系统信道估计的主要难点集中在最优训练 序列设计方面。b a r h u m i 3 7 】基于独立平坦衰落信道的m i m o o f d m 系统，采用l s 信道估计方法，利用均方误差最小的准则进行训练序列设计，提出了m i m o o f d m 系统中的训练序列设计的一种方法训练序列在频域等间隔分布、等功率且相位 正交。d i eh u l 3 8 1 等人，将b a r h u m i 的结论推广到包含虚拟子载波的o f d m 和 m i m o o f d m 系统上，提出了一种非均匀分布的序列。h l m n gm i l l i l 【3 9 】提出 m i m o o f d m 系统中，频率选择性信道下的最优训练序列设计，将训练序列子载波 间的正交性划分为频分、时分和码分复用。z h o n g s h a nw u 【4 0 】等人则提出一种在快时 变和频率选择性信道中的训练序列设计。2 0 0 6 年，h u az h a n 寸4 l 】等人将最优训练序 列的推导深入到基于相关衰落信道的m i m o o f d m 系统。 信号检测技术。因为m i m o 系统接收端接收到的是时间和频带上均相互重叠的 多路信号，因此其信号检测面临着远高于传统s i s o 系统的困难。现有的检测算法 中，m i m o 最大似然( m l ) 检测可以获得最佳的误码率性能，但高复杂度的遍历式搜 索在实际系统中往往难以实现。在接近m l 性能的信号检测算法中，1 9 9 9 年， v i t e r b o 4 2 】等提出了球形译码( s p h e r ed e c o d i n g ) 的检测算法。其主要思想就是通过只 考虑以接受信号向量为中心的球中的那些码字来限制可能的码字数。c h a n 4 3 】等对 v i t e r b o 的算法作了改进，在每次缩小球半径后从搜索到的源信号点位置继续向下的 搜索，从而消除了重复搜索，进一步降低了搜索的复杂度。2 0 0 5 年，h a s s i b i 和v i k a l o t 4 4 等人的研究表明，球形译码具有多项式运算复杂度。半定松弛算法是另一种具有多 项式运算复杂度的检测算法。用于m i m o 系统的半定松弛算法实现如下：首先将 m l 检测问题转换为一定约束条件下的凸优化问题，然后利用半定松弛算法对其求 解，参见文献 4 5 】。该算法可以达到近似m l 的性能。与这一类m l 算法相比，m i m o 分层检测算法是另一类计算复杂度低，性能较好，实用性较强的算法。该算法由 w o l n i a n s k 1 4 】等实现v - b l a s t 系统时提出，采用基于排序的连续干扰消除( s i c ， s u c c e s i v ei n t e r f e r e n c ec a n c d l m i o n ) 的方式迸行m i m o 信号检测。对n xm 的m i m o 系统而言，整个检测分为m 步，每一步均挑选剩余的各路信号中信噪比( s n r ) 信干 噪b 匕( s i n r ) 最大的一路信号进行线性检测，并将检测结果作为干扰从接收信号中消 去，然后开始下一路信号的检测。通过改进排序准则或提高首次检测信号的增益都 4 硕士论文 m i m o o f d m 系统的频偏与信道估计算法研究 可以提高该算法的准确度，如k i m 4 6 j 提出的按照被检测信号的对数似然比来确定 s i c 检测顺序的算法；c h o i 等【4 7 】提出的对首次检测的信号采用最大似然检测的方法 等。该s i c 检测算法也可以基于信道矩阵的q r 分解来实现，此算法首先由d 锄e 1 1 【4 s 】 等提出。w u b b e n 4 9 】等对采用z f 准则的s i c 系统提出了一种排序q r 分解算法，2 0 0 3 年，他们又将其推广到了采用m m s e 准则的s i c 系统中【8 6 1 。此类算法只需通过对 信道矩阵的一次q r 分解即可完成预处理，计算复杂度低，但它只能达到接近s i c 的检测性能。 1 3m i m o 技术的应用前景 m i m o 已被广泛应用于无线接入网。无论是固定宽带无线接入标准8 0 2 1 6 a 姗， 还是移动宽带无线接入标准8 0 2 1 6 e 5 1 】，下行链路均建议使用自适应天线技术和2 副发送天线的分组编码发送方案。另外，正在制定第二代无线局域网标 准i e e e 8 0 2 1 l n 5 2 1 和移动宽带无线接入i e e e 8 0 2 2 0 方案【5 3 1 ，其核心技术皆为 m i m o o f d m 。 m i m o 已被第三代移动通信标准( 3 g ) 采用，主要利用m i m o 的空间分集优点提 高系统性能。3 g p p 标准已经采用空时发射分集( s t t d ，s p a c e t i m et r a n s m i td i v e r s i t y ) 及闭环发射分集方式( c l o s e dl o o pt r a n s m i td i v e r s i t y ) 作为w c d m a 系统中的发射分 集方案降】，而3 g p p 2 标准采用空时扩频( s t s ，s p a c e t i m es p r e a d i n g ) 和正交发射分集 ( o t d ，o r t h o g o n a lt r a n s m i td i v e r s i t y ) 作为c d m a 2 0 0 0 系统中的发射分集方案【5 5 】。 3 g p p 的长期演进技术( l t e ，l o n gt e r me v o l u t i o n ) ，又称演进型3 g ( e 3 g ，e v o l v e d3 g ) 系统1 3 】，下行链路采用m i m o o f d m 技术作为物理层的传输手段。 m i m o 作为一项可以在不增加带宽和功率条件下实现信息传输速度一个数量级 提升的技术，是4 g 无线通信的必备核心技术之一。近几年来，世界各国相关机构 以及知名电信设备制造厂商和电信运营商，对4 g 的研究都在如火如荼的进行。欧 盟的b r a i n 计划，是英国电信和法国电信与诺基亚、爱立信、西门子等合作的， 主要在欧洲实施。日本的运营商n 兀d o c o m o 和美国电信运营商s p r i n t 也都在进行 4 g 方面的研究。而我国在这方面研究也并不落后。早在2 0 0 1 年，我国8 6 3 计划启 动了面向b 3 g 4 g 移动通信发展的重大研究计划未来通用无线环境研究计划 ( f u t u r e ，f u t u r et e c h n o l o g yf o ru n i v e r s a lr a d i oe n v i r o n m e n t ) ，其主要目标是，面向 未来1 0 年无线通信领域的发展趋势与需求，重点突破新一代移动通信系统的关键技 术。 。 5 1 绪论 硕士论文 1 4 论文主要工作以及内容安排 本论文主要围绕m i m o o f d m 系统中的频率同步和信道估计技术展开研究。 首先，在分析s i s o o f d m 系统m l 频偏估计器的基础上，对其进行简化，在保持 良好性能的同时，大大降低了它的复杂度。其次，在天线独立和相关m i m o 信道中， 分别研究了基于m l 和l m m s e 信道估计器的时域最优训练结构，并给出了最优训 练序列实例。 本论文内容安排如下： 第2 章首先介绍了m i m o 无线衰落信道的特性，并根据其特性，给出了m i m o 无线信道统计模型，分析了信道容量；然后介绍了m i m o 系统的性能增益；最后构 建了m i m o o f d m 系统在慢时变频率选择性信道中的时域和频域模型。 第3 章讨论了载波频率偏移对m i m o o f d m 系统影响，提出了一种低复杂度 的基于虚子载波的最大似然频偏估计器，并通过仿真证明了该估计器在 m i m o o f d m 系统中具有良好的性能和较低的复杂度。 第4 章基于m l 信道估计器，从时域角度推导了天线不相关m i m o o f d m 系 统中的最优训练序列应满足的条件，构造了一种实用的训练序列。仿真比较了它和 循环梳状训练序列的性能，验证了它在克服高峰均功率比方面具有优越性，在信噪 比较高时，它还可以表现出略好于循环梳状训练序列的对抗信道频率选择性衰落的 特性。 第5 章基于l m m s e 信道估计器，从时域角度推导了时域最优训练序列应满足 的条件，并在此基础上设计了实际的基于c h u 序列的时域最优训练序列。基于它比 较m l 和l m m s e 信道估计器的性能并通过仿真证明了该序列适用于相关 m i m o o f d m 系统。 6 硕士论文 m i m o o f d m 系统的频偏与信道估计算法研究 2m i m o 系统 自从2 0 实际9 0 年代以来，多天线系统已引起巨大的关注。随着频谱资源变得 越来越宝贵，研究人员探索了多种既能提高无线系统容量，又不增加所占频谱的方 法。多天线系统就提供了这样一种可能性。 本章安排如下：2 i 节简要介绍m i m o 无线信道的特性；2 2 节给出了m i m o 信道模型并分析了信道容量与天线数目的关系；2 3 节介绍了m i m o 系统的两大优 势空间分集增益和复用增益以及它们的最优折衷；2 4 节基于慢时变衰落信道的 信道模型，推导得出m i m o o f d m 系统在的时域和频域的等效基带模型。 2 1 无线信道特性 由于无线通信信道的多径、移动台的移动和不同的散射环境，使得无线信道在 时间上、频率上和角度上造成了色散。因此，信道将产生频率、时间和空间选择性。 信道的这三个性质可由三组扩展和相干特性参数描述，它们分别是时延扩展和相干 带宽、频率扩展( 多普勒扩展) 和相干时间以及角度扩展和相干距离。这三组参数 可以同时存在，互不排斥，都可以用信号包络的相关函数来确定。信号包络的相关 函数定义为： 以a f , a t , a t ) = 丽畿耥 ( 2 ) 式中，表示在频率万、时间t l 、空间位置z l 处的接收信号包络；，2 表示在频 率正、时间t 2 、空间位置z 2 处的接收信号包络；a f = i i 一厶i ，a t = l t l t 2 l ， a z = | l z l 一z 2 0 ，1 1 1 l 表示向量2 范数。 ( 1 ) 时延扩展和相干带宽 时延扩展和相干带宽是描述信道的频率选择性衰落的主要参数。时延扩展是由 反射及散射传播路径引起的，是指接收端的信号在时域内扩展的现象。而相干带宽 是从时延扩展得出的一个描述信号的频域相关性的确定关系值。相干带宽是一定范 围内的频率的统计测量值，建立在信道平坦的基础上。也就是说，相干带宽就是指 一个特定的频率范围，在该范围内，两个频率分量有很强的幅度相关性。 时延扩展和相干带宽都与功率延迟分布( p d rp o w e rd e l a yp r o f i l e ) 有关。p d p 描 述的是信道在时间上的色散。它是一个基于固定时延参考量的附加时延f 的函数， 描述的是各条路径的能量增益。市区信道中，p d p 服从指数分布【l 】，即 7 2 m i m o 系统硕士论文 特丢p ( 2 1 2 ) 其中，瓦。是多径时延的平均值。 平均附加时延f 是p d p 的一阶矩，定义为： 彳f ，尸( f f ) ， 知莳2 与丽 ( 2 3 ) 式中，p i 是第i 条路径的衰减因子；p ( r ；) 为在时延点t 上多径衰减的相对功率。 r m s 时延扩展盯，是功率延迟分布的二阶矩的平方根