（信号与信息处理专业论文）盲信道参数估计与均衡.pdf

摘要 本论文详细研究了亩信道参数估计算法平性能分析。论文对c d m a 通信系统中的信道 参数估计和智能天线技术中的d o a 参数估计进行了算法研究和性能分析。l a sc d i v l a 是 我国具有完全自主知识产权的第三代移动通信技术，论文对l a sc d i v i a 中的接收机技术进 行了研究。 在第二章里，主要研究了盲参数估计算法和信道参数估计的c r b 分析。论文首先总结 了当前主要的盲信道参数估计算法，包括：基于信号循环平稳特性的多径信道参数盲估计理 论，信道参数的最大似然盲估计，子空闻盲信道参数估计等。然后，本章对高斯信号模型和 确定性信号模型下信道参数估计的f i m 和c r b 进行了研究，并进一步研究了约束条件下的盲 参数估计性能分析。最后，论文给出了在确定性信号模型和复高斯信号模型中，不同约柬条 件下复信道向量盲参数估计的性能仿真，并和c r 丑曲线进行了对比。 在第三章里，研究了c 1 ) w l a 系统的盲信道参数估计算法和信道参数估计的c r b 分析。 在本章中，推导了在确定性信号模型和高斯信号模型下c d y a 系统复信道向量参数的札盲 估计。论文研究了基于e m 算法的c d 姒系统复信道向量盲参数估计，并提出了一种c d m a 子 空间复信道向量盲参数估计的联合求解算法。在第二章的基础上，本章研究了c d m a 系统中 复信道向量参数估计的f i m 和c r b ，并进一步研究了在约束条件下c d m a 系统复信道向量盲 参数估计的c r b 。最后，论文给出了c d m a 系统复信道向量盲参数估计的性能仿真曲线，并 和c r b 性能曲线进行了对比。 在第四章论文研究了空时接收机中的参数估计理论。本章对空时信号处理中的d o a 参数估计方法做了研究和总结，对信号d o a 参数估计的性能和d o a 参数估计的c r b 进行 了分析和仿真。本章对在l a sc d i v i a 系统中应用智能天线技术进行了初步的研究。 第五章研究了c d m a 系统均衡接收机技术。本章首先研究了c d m a 下行链路中的均衡接 收机设计，提出了一种新颖的充分利用导频符号和用户期望信号特性的c d m a 均衡器结构。 然后，论文研究了采用部分响应均衡技术克服i f w ( i n t e r f e r e n c ef r e ew i n d o w ) 外的多径 信号分量并进一步通过基于i f w 的r a k e 接收机来提高l a sc d m a 系统的性能。 在第六章，论文研究分析了c d m a 系统数字a g c 设计的关键技术。在本章里，首先 分析了在单径瑞利衰落信道f 无线移动通信系统中的接收信号动态范围并进一步分析了当 采用双天线发射分集时，接收端的信号衰落动态范围。然后分析了，c d m a 系统中由于多用 户干扰，基带调制，数字中频，相邻小区等因素，发射信号的动态范围及系统对a d 字长的 要求。在对接收信号动态范围分析的基础上，研究了峰值检测a g c 设计方法，并在空时编码 系统中进行了仿真和矬能分析。然后，本章提出了一种工程上可以实现的简单的数字a g c 实现方法。计算机仿真结果表明，这种快速a g c 设计可以克服由于信道快速衰落对接收端信 号a d 量化所造成的影响。 关键词：码分多址、盲信道参数估计、c r b 、智能天线、d o a 参数估计、l a sc d m a 、均 衡技术、部分响应均衡技术、a g c 设计 a b s t r a c t t h i sd i s s e r t a t i o nf o c u s e so nb l i n dc h a n n e le s t i m a t i o na l g o r i t h ma n di t s p e r f o r m a n c ea n a l y s i s i nt h i sd i s s e r t a t i o n b l i n dc h a n n e le s t i m a t i o nt nc d m al ss t u d i e da sw e l la si t s p e r f o r m a n c e a n a l y s i s m o r e o v e r , d o ae s t i m a t i o n i ns m a r ta n t e n n al ss t u d i e ds i n c el a sc d m ai sa n i n d e p e n d e n t3 gt e c h n o l o g yo fc h i n a ，r e c e i v e rt e c h n i q u e sf o rl a sc d m a a r es t u d i e di n t h i s d i s s e r t a t i o n i nc h a p t e r2 ，b l i n dc h a n n e le s t i m a t i o na l g o r i t h m sa n di t sc r ba r es t u d i e d a tf i r s t ，b l i n d c h a n n e la l g o r i t h m sa r er e v i e w e d ，i n c l u d i n gb f i n dc h a n n e le s t i m a t i o nb a s e do nc y c l o s t a t i o n a r i t yo f s i g n a l s m lb h n d c h a n n e le s t i m a t i o n ，s u b s p a c eb a s e db l i n dc h a n n e le s t i m a t i o ne t c t h e nf 江a n d c r bf o rc h a n n e le s t i m a t i o na l es t u d i e di ng a u s s i a ns i g n a lm o d e la n di nd e t e r m i n i s t i cs i g n a l m o d e lr e s p e c t i v e l y f u r t h e r m o r e b h n dc h a n n e le s t i m a t i o na i es t u d i e du n d e rc o n s t r a i n t sw i t ht h e i r p e r f o r m a n c ea n a l y s i s i nt h ee n d b f i n dc h a n n e le s t i m a t i o na l g o r i t h ma r es i m u l a t e d a n dc o m p a r e d w i t hc r bc u r v e si ng a u s s i a ns i g n a lm o d e la n di nd e t e r m i n i s t i cm o d e l i nc h a p t e r3 b h n dc h a n n e le s t i m a t i o ni nc d m aa r es t u d i e d i nt h i sp a r t b l i n dn i lc h a n n e l e s t i m a t i o ni nc d m aa r eg i v e bi nd e t e r m i n i s t i cs i g n a lm o d e la n di ng a n s s i a ns i g n a lm o d e l s e p a r a t e l y an o v e ls u b s p a c eb a s e db l i n dc h a n n e le s t i m a t i o ni sp r o p o s e dw h i c hw i l li m p r o v e s u b s p a c eb h n dc h a n n e le s t t m a t i o nb e c a u s eo fu s i n gm o r ec o n s t r a i n t s ，b e n e f i tf r o mc r ba n a l y s i s i n c h a p t e r2 ，f i ma n dc r b f o rc d m a c o m p l e xc h a n n e le s t i m a t i o na r ea n a l y z e di nc o m p l e x g a u s s i a n s i g n a l m o d e l i nt h ee n d b f i n dc h a n n e le s t i m a t i o ni nc d m aa r es i m u l a t e da n d c o m p a r e d w i t hc r bc u r v e su n d e rc o n s t r a i n s d o ae s t i m a t i o nt e c h n i q u e sa r er e v i e w e di nc h a p t e r4 i nt h i sp a r t r e c e i v e rt e c h n i q u e sf o r l a sc d m ai ns i l l a na n t e n n aa r ep u tf o r w a r da n ds i m u l a t e d 。 i nc h a p t e r5 e q u a l i z a t i o nt e c h n i q u e si nc d m aa r es t u d i e d an o v e le q u a l i z e ri s p r o p o s e d w h i c hw i l lp r o v i d eb e n e rp e r f o r m a n c et h a nc o n v e n t i o n a le q u a h z e rb e c a u s eo fu s i n gi n f o r m a t i o n f r o mn o to n l yp i l o ts y m b o l sb u ta l s of r o mo u t p u ti n f o r m a t i o ns y m b o l s n e x t ，an o v e le q u a l i z a t i o n t e c h n i q u ef o rl a sc d m a ，t h a ti sp a r t i a lr e s p o n s ee q u a l i z a u o nf o rl a sc d m a ，i sp r o p o s e d t o c r i m i n a t e i n t e r f e r i n gs i g n a l s o u m i d e f w ( i n t e r f e r e n c e f r e ew i n d o w ) a n di m p r o v e s y s t e m p e r f o r m a n c et h e r e b y s u f f e r i n gf r o mm a i a n dc h a n n e lf a d i n gi nc d m a , r e c e i v e ds i g n a lp u tal o to fp r e s s u r eo n t h ea n a l o g - t o - d i g i t a lc o n v e r t e ri nt e r m so fd y n a m i cm n g e c a p a b i h t y i nc h a p t e r6 ，d y n a m i cr a n g e o fi e c e i v e ds i g n a li no n e p a t hr a y l e i g hf a d i n gc h a n n e lw i 血0 n e t r a n s m i ta n t e n n aa n d t w ot r a n s m i t d i v e r s i t ya n t e n n a sa r ei n d i v i d u a l l ya n a l y z e d w o r d l e n g t hr e q u i r e m e n to fa d c o n v e r t e ri nc d m a i sa r i a l y z e dw i t hr e s p e c tt om a i ，a c ia n db a s e b a n dm o d u l a t i o n b a s e do nt h ea b o v ea n a l y s i s ，a p e a l 【d e t e c t i o nb a s e da g c s c h e m ei s p u tf o r w a r dt ol i m i td y n a m i cr a n g eo fa di n p u ts i g n a l f u r t h e r m o r e ，af e a s i b l ea g cs c h e m eb a s e do na do u t p u ts i g n a l si sp u tf o r w a r da n dp r o v e nt ob e e f f e c t i v ei nt h ec o m p u t e rs i m u l a t i o n k e yw o r d s ：c d m a ，b l i n dc h a n n e le s t i m a t i o n ，c r a r n e r - r a ob o u n d ，s m a r ta n t e n n a ，d o a e s t i m a t i o n ，l a sc d m a ，e q u a l i z a t i o n ，p a r t i a lr e s p o n s ee q u a l i z a t i o n ，a g c 北京邮电大学博士研究生论文 第一章绪论 近年来，无线移动通信技术取得了迅速发展，这促使人们在数字信号处理领域对其中的 一些相关技术进行深入而广泛地研究，因为采用先进的数字信号处理技术可以有效地提高无 线通信系统的性能和容量。在通信信号处理研究的最新进展中，盲信道参数估计是关键技术 之一【7 1 0 】。本论文用相当的篇幅详细地研究了盲信道参数估计算法和盲信道参数估计性 能分析，具有重要的理论价值。c d m a 通信系统【1 5 】和智能天线技术【2 0 一2 5 】是第 三代移动通信技术中的研究热点在论文中对c d m a 通信系统中的信道参数估计和智能天 线技术中的d o a 参数估计算法和性能进行了分析。l a s c d m a 【1 3 1 8 1 是我国具有完全 自主知识产权的第三代移动通信技术，在论文中对l a s c d m a 中的接收机技术进行了研究。 1 1 研究背景及现状 信息论的奠基人香农( c e s h a n n o n ) 曾指出：“实现有效通信的最佳信号乃是白噪声 形成的信号的传递”。这就为扩频通信的发展指明了方向，奠定了理论基础。c d 姒技术用于 蜂窝移动通信，虽然增加了信号带宽，但大大降低了噪声和衰落的影响，同时避免了复杂的 频率分配和时隙划分，不需保护频带或时隙，极大地提高了小区的频率复用度，反而使频率 利用率提高。传统的c d m a 系统是“干扰受限”系统，主要是因为它所使用的扩频码具有较 强的白干扰和相互干扰特性所导致的。l a sc d m a 是我国具有完全自主知识产权的第三代 移动通信技术，特点在于使用了一种被称为：l a s 编码的创新性的扩频地址编码设计。在 l a s - c d ) i a 中，由于扩频码字( l sc o d e s ) 的零干扰窗特性，可以减少或完全消除符号间干扰 ( i s i ) 、多址千扰( m a i ) 和相邻小区干扰( a c i ) 。l a sc d m a 的频谱效率比传统c d m a 技术 要高得多【1 6 一1 8 】。 无线信道的特点是多径时延扩展和时变特性，在频域上表现为频率选择性和多普勒频率 扩展【3 ，1 9 。研究信道的多径参数估计具有现实的意义。常用的信道参数估计方法是采用 导频序列或者导频符号进行信道参数估计，这会增加系统的开销，从而降低通信系统的效率。 相对于基于导频符号或导频序列的非盲信号处理而言，盲信号处理的具有无可比拟的优点， 归纳起来有五点：第一，可以大大降低系统发送训练序列所增加的额外开销；第二，它可以 消除在多点网络中，由于一个接收机失步所带来的整个网络系统需要全部重新同步的要求； 第三，并不是在所有情况下都能够得到预先确定的训练序列，比如训练序列可能由于倍道失 真的影响而丢失，或者发送端根本就不可能发送训练序列：第四，盲技术在解决无线和移动 衰落信道问题时，具有内在的优越性，因为它是可以自我恢复的，而其他技术则不得不等到 下一个训练序列到来以后才能重新工作：最后，采用盲技术的接收机通常还可以在未知数据 调制和编码方式的情况下正常工作。基于上述原因，盲信道参数估计算法成为了通信信号处 理中的研究热点之一【9 】。 盲信道参数估计的研究方向有基于信号高阶统计特性的参数估计方法( h o s ) 【4 5 - - 4 9 1 ， 基于信号二阶统计特性的参数估计方法( s o s ) 【3 5 4 4 】，基于经典参数估计理论的参数估 计【6 1 0 1 等。最近，基于t u r b o 思想的信道参数估计方法( t u r b oc h a n n e le s t i m a t i o n ) 【8 2 1 是当前参数估计理论的一个研究热点。由于高阶信号统计量的估计方差比较大高阶统计量 计算复杂等原因，基于信号高阶统计特性的参数估计算法性能比较差。根据过采样信号的 二阶循环平稳特性，l a n gt o n g 等提出了基于过采样信号二阶统计特性的亩信道参数估计的 算法【3 9 ，a o l 。由于二阶统计量相对于高阶统计量具有估计方差比较小，二阶统计量计算 4 北京i | i | 5 电大学博士研究生论文 相对简单等优异性能，从而各种基于接收信号二阶统计特性的盲信道参数估计算法被提了出 来，其中最著名的是从m u s i c 算法【2 6 1 中发展出来的基于子空间分解的盲信道参数估计 ( s u b s p a c eb l i n dc h a n n e le s t i m a t i o n ) 【4 l 】。当前主要的c d m a 系统盲信道参数估计算法主要 有信道参数m 乙估计算法【5 3 ，5 4 1 ，c d m a 子空间盲信道向量参数估计算法【5 0 一5 2 】等。 信道参数的估计均方误差是衡量参数估计性能的主要指标之一。根据经典的参数估计理 论，参数向量估计均方误差的下界是c r b ( c r a m e rr a ob o u n d ) 【6 】。对于信道参数盲估计 而言，由于存在一个复常数的模糊性( 参数向量的模和相位的模糊度) ，因此盲信道参数的 f i m ( f i s h e ri n f o r m a t i o nm a t r i x ) 是奇异的，即不存在参数估计均方误差的下界。为了研究 盲信道参数估计的c r b ，t l m a r z e t t a ，p s t o i c a 等推导了约束条件下的实参数盲估计的c r b 1 6 3 ，6 8 1 。在 6 4 】里推导了复信道参数估计f i m 矩阵和实参数估计f i m 矩阵之间的对 应关系。在【6 5 - - 6 9 】里，研究了复信道参数盲估计的f i m ( f i s h e r i n f o r m a t i o nm a t r i x ) 和c r b 。 智能天线是一种安装在基站现场的j 吸向天线，通过一组带有可编程电子相位关系的固定 天线单元获取方向性，并可以同时获取基站和移动台之间各个链路的方向特性。智能天线可 减少小区间干扰也可减少小区内干扰。智能天线的这些特性可显著提高移动通信系统的频谱 效率【2 0 - 2 5 1 。智能天线技术通常由三部分组成：实现信号空间过采样的天线阵列：对各 阵元输出进行加权合并的波束成形网络；更新合并权值的控制部分。智能天线接收技术包括 空时均衡器，空时匹配接收机等1 2 3 1 。d o a 参数估计是智能天线技术中的一个研究方向。 目前已经提出诸如空间谱估计方法、线性预测法、最大熵法、昂大似然法和各种子空间算法 等【2 l 】，其中性能比较好的是m u s i c 2 6 1 和e s p i r t 算法【2 7 】。v a nt r e e s 对d o a 参 数估计的性能进行了详细分析和总结 2 1 】。 符号间干扰被认为是在移动无线通信信道中传输高速率数据时的主要障碍，均衡技术 正是对付i s i 的一项技术【3 。1 2 ，7 4 ，7 5 1 。当前的均衡器研究的主要内容有：线性均衡器 技术，非线性均衡器技术，分数间隔均衡器技术，自适应均衡算法等【3 ，1 1 ，1 2 】。当信道 中有深度频率衰落时，用线性均衡器不能取得满意效果，这是因为为了补偿频率失真，线性 均衡器会对出现深衰落的那段频谱及近旁的频谱产生很大的增益，从而增加了那段频谱的噪 声。目前的非线性算法，主要有三大类：判决反馈均衡器：最犬似然符号检测：最大似然序 列估计。分数间隔均衡器采用不低于n y q u i s t 速率的采样速率对输入信号进行采样，避免了 因为欠采样而引起的频谱混叠，可以充分补偿接收信号中的信道畸变【3 ，1 2 ，7 6 ，7 7 】。最 佳分数间隔均衡器等效于由匹配滤波器后接波特间隔均衡器的最佳线性接收机。自适应均衡 器需有三个特点：快速初始收敛特性、好的跟踪信道时变特性和低的运算量。因此，实际使 用的自适应均衡器系统除在正式工作前先发一定长度的训练序列，以调整均衡器的抽头系 数，使均衡器基本上趋于收敛，然后再自动改变为自适应工作方式，使均衡器维持最佳状态。 常用的均衡算法有：迫零算法( z f ) ，最小均方差算法( l i d s ) ，递归最小二乘算法( r l s ) 【3 ，1 1 ， 1 2 】。 c d m a 无线通信系统是干扰受限通信系统。m a d ( 多址干扰) 是限制c d m a 系统容量 的关键因素之一。在c d m a 上行链路接收机中，采用m u d ( 多用户检测) 技术，可以 有效地克服m a i 【2 9 ，3 0 1 。但是，在c d m a 下行链路接收机中由于缺少干扰用户信息， 工程实现复杂度大等原因，采用m u d 技术会有很多困难。传统的r a k e 接收机将m a i 近似为高斯自噪声性能随用户数增加而恶化【3 】。在【5 5 6 0 】中，研究了在c d m a 。1 - 行链路中采用均衡器恢复扩频码的正交性，克服m a i 。 在移动通信系统中，由于阴影效应和小尺度快速衰落等影响，接收机端的输入信号具有 很火的动态衰落范围【8 3 ，8 4 1 。传播信号由于路径损耗及建筑物阻挡而产生的阴影效应， 接收信号慢速衰落可以达到1 0 0 d b ；由于传播环境变化，包括终端移动而产生的多普勒效应 所造成的快速衰落可以达到4 0 d b 【8 3 ，8 4 】。此外，由于c d i d a 通信系统的特点，同信道多 北京邮电大学博士研究生论文 用户干扰和功率控制，也可以使接收信号具有很大的动态范围。在c d m a 系统里，接收信号 的动态范围会对信号a d 量化造成很大的压力。在工程上，一般采用a g c 来控制a d 输入信号 的动态范围，从而降低对a d 量化的巨大压力【8 3 ，8 4 。当前，对信号进行预畸变从而降低 信号对a d 和功率放大器件的要求，也是一个研究方向【8 5 】。尽管慢速a g c 可以克服由于阴 影效应而造成的信道慢速衰落，但是，仍然需要快速a g c 来克服由于多普勒效应所造成的接 收信号快速衰落。 1 2 论文创新 本论文的主要创新是： 1 、详细研究了信道参数估计算法和参数估计的c r b ，进一步完善了信道参数估计 的c r b 分析和约束条件下盲信道参数估计的c r b 分析。 创新性的工作包括： 论文的第二章给出了复高斯信号模型下和确定性信号模型下，复信道向量参数f i m 矩 阵的一种证明；推导了高斯噪声方差未知时复高斯信号模型下复信道向量参数估计的f i m 矩阵和c r b ；进一步分析了在不同约束条件下，复信道向量盲参数估计的c r b ；论文绘 出了在确定性信号模型和复高斯信号模型中，不同约束条件下复信道向量盲参数估计性能 仿真和c r b 对比。 2 、详细研究了c d m a 系统中信道参数估计算法和信道参数估计的c r b ，给出了c d m a 系统约束条件下盲信道参数估计的c r b 推导和分析 创新性的工作包括： 论文的第三章中给出了在确定性信号模型和统计信号模型下，c d k a 系统复信道向量参 数的m l 盲估计推导；给出了一种子空间盲信道参数估计的联合求解算法，即利用更多的约 束条件去进行信道参数求解，提高估计性能；论文的第三章独立推导了c d m a 系统信道参数 估计的f i m 和c r b 分析，并进一步研究了在线性约束条件下，c d 蛆a 系统复信道向量盲参数 估计的f i m 和c r b ，并给出了c d m a 系统复信道向量盲参数估计的性能曲线和c r b 对比。 3 、 对在i _ a sc m d a 系统中应用智能天线技术进行了初步的研究。 创新性的工作包括：论文的第四章对在l a sc d m a 系统中应用智能天线技术进行了初 步的研究。 4 、研究了c d m a 下行链路中的均衡接收机设计 创新性的工作包括：论文的第五章提出了两种新型的充分利用导频符号和用户期望信号 特性的c d m a 均衡接收机结构。仿真结果表明，这种均衡器结构可以充分利用导频信息符号 和期望用户信息符号特性，提高均衡接收机的性能。 5 、 研究了l a sc d 姒接收机技术 创新性的工作包括：针对l a sc d m a 接收机，论文的第五章提出了采用部分响应均衡技 术用来克服i f w 外的多径信号分量，并进一步通过基于i f w 的r a k e 接收机来提高l a sc d m a 系统的性能。 6 、研究了c d k l a 接收机中的数字a g c 设计技术。 创新性的工作包括：在对c d m a 系统接收信号动态范围分析的基础上，研究分析了峰值 检测a g c 设计方法，并在空时编码系统中进行了仿真和性能分析：提出了一种工程上可以实 现的简单的数字a g c 实现方法，计算机仿真结果表明，这种快速a g c 设计可以克服由于信道 快速衰落对接收端信号a d 量化所造成的影响。 6 北京邮也大学博士研究生论文 1 3 论文结构 论文在第二章研究了当前盲信道参数估计的主要算法和信道参数估计的c r b 分析。首 先总结了当前主要的盲信道参数估计算法包括：基于信号循环平稳特性的多径信道参数盲 估计理论，信道参数的最大似然盲估计( m a x i m u ml i k e l i h o o db | i n do h a n n e ie s t i m a t i o n ) ， 子空间盲信道参数估计等。在t l m a r z e r a 等人研究的基础上，本章对复信道参数盲估计的 c r b 进行了详细分析推导和小结，并给出了参数估计性能的仿真曲线。 在第三章里，研究了c d m a 系统的盲信道参数估计算法和信道参数估计的c r b 分析。 在本章中，首先对当前主要的c d m a 系统盲信道参数估计算法做了研究，主要有信道参数m l 估计算法，c d w a 予空间盲信道向量参数估计算法等。在复信道参数估计c r b 分析的基础上， 本章研究了c d w a 系统中复信道向量参数估计的c r b ，并进一步研究了在约束条件下c d m l a 系 统盲信道向量参数估计的c r b 。 在第四章，论文研究了空时接收机中的参数估计理论和参数估计性能分析。本章对空时 信号处理中的d o a 参数估计方法做了研究和总结，对信号d o a 参数估计的性能和d o a 参 数估计的c r b 进行了分析和仿真。本章对在l a sc d m a 系统中应用智能天线技术进行了 初步的研究。 在第五章研究了c d m a 系统均衡接收机技术。本章首先研究了c d m a 下行链路中的均 衡接收机设计，提出了一种新型的充分利用导频符号和用户期望信号特性的c d m a 均衡器结 构。然后研究了l a sc d w a 系统中的接收机技术，提出了采用部分响应均衡技术用来克服i f w 外的多径信号分量，并进一步通过基于i f w 的r a k e 接收机来提高l a sc d w a 系统的性能。 在第六章，论文研究分析了c d m a 系统数字a o c 设计的关键技术。在本章里，首先 分析了在单径瑞利衰落信道下无线移动通信系统中的接收信号动态范围，并进一步分析了当 采用双天线发射分集时，接收端的信号衰落动态范围。然后分析了，c d w a 系统中由于多用 户干扰，基带调制，数字中频，相邻小区等因素，发射信号的动态范围及系统对_ d 字1 ：乏的 要求。在对接收信号动态范围分析的基础上，研究了峰值检测a g c 设计方法，并在空时编码 系统中进行丁仿真和性能分析。然后，本章提出了一种工程上可以实现的简单的数字a o c 实现方法。计算机仿真结果表明，这种快速a g c 设计可以克服由于信道快速衰落对接收端信 号a d 量化所造成的影响。 北京邮电大学博士研究生论文 参考文献 关于c d m a 通信系统的综述资料 1 1 1a jv i t e r b i 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no fs i g n a l s ”i e e et r a n s o n1 n f o r 地e t i o nt h e o r y m a y1 9 7 4 。p p 3 9 7 3 9 9 1 4 “l a s - c d m ap r e s e n t a t i o n 。3 g p p 一2r a n 们一1 ，s e o u l k o r e a ，a p t 1 0 2 0 0 0p r e s e n t e d b yw g 一1o fc w t s 1 5 3 g p p 2t s g - c ，“p h y s i c a ll a y e rs p e c i f i c a t i o nf o rl a s2 0 0 0 ”t u n e2 0 0 0 1 6 d l i ，“ah i g hs p e c t r a le f f i c i e n tm u l t i p l ea c c e s sc o d e ”c h i n e s ej e l e c t ，v o l 8 ，n o 7 ，1 9 9 9 17 李道本新一代移动通信技术一一跨越3 g 的l a sc d k a ”中国工程院第八次工程科技 论坛，第三代移动通信论文集，2 0 0 1 年5 月 ：1 8 d l i ，“t h ep e r s p e c t i v e so fl a r g ea r e as y n c h r o n o u sc d m at e c h n o l o g yf o rt h ef o u r t h g e n e r a t l o nm o b i l er a d i 0 ”i e e ec o m m u n lc a t i o nm a g a z i n e ，m a r c h ，2 0 0 3 关于无线信道衰落的文献 8 北京1 1 | l ；u 火学博十耐 究生论文 1 9 ts r a p p a p o r t 著蔡涛等译，无线通信原理与应用电子工业出版社1 9 9 9 年 关于智能天线技术的文献 2 0 ：jcl j b e r t itsr a p p a p o r t 著马凉译无线通信中的智能天线技术i s 一9 5 和第3 代c d m a 应用机械t 业出版社2 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t i m a t i o no fs i g n a lp a r a m e t e rv i ar o t a t i o n a l i n v a r i a n c et e c h n i q u e s ”i e e et r a n so na c o u s t i c ，s p e e c hs i g n a l p r o c e s s i n g ，v o l 3 7 ，1 9 8 9 ，p p 9 8 4 9 9 5 1 2 8 l al e es w i n d l e h u r s t “m a x i m u ml i k e l i h o o dm e t h o d si nr a d a ra r r a ys i g n a l p r o c e s s i n g ”p r o c e e d i n go ft h ei e e e ，v o l8 6 ，n o2 ，f e b 1 9 9 8 关于多用户检测技术的文献 【2 9 】s e r g i ov e r d um u l t i u s e rd e t e c t i o nc a m b r i d g eu n i v e r s i t yp r e s s ，1 9 9 8 3 0 j王艺d s c d m a 系统中线性多用户检测技术的研究博士论文北京邮电大学2 0 0 0 m l 盲参数估计的文献 3 1 edc a r v a l h odtms l o c k 。m a x i m u ml i k e l i h o o db l i n df i rm u l t ic h a n n e le s t i m a t l o n w i t hg a u s s i a i 】p r i o rf o rt h es y m b o ls ”1 04 5 。s s a p 5 l 6v 0 1 5 ，p p 3 5 9 7 3 2 edc a r v a l h odtms l o c k 。b 1 i n dm a x i m u m1 i k e l i h o o dm e t h o d sf o rf i rm u l t ic h a n n e l i d e n t i f i c a t i o n ”s u b m i t t e dt oi e e et r a n so ns p 3 3 3 y i n g b oh u a 。f a s tm a x i m u ml i k e l i h o o df o rb l i n d i d e n t i f i c a t i o uo fm u l t i p l ef i r c h a n n e ls ”i e e et r a m so ns p v o l4 4 ，n o3 m a r c h1 9 9 6 关于e m 算法研究的文献 3 4 rai l t is ，sk i m “g e o m e t r icd e r i v a t i o no fe x p e c t a t i o nm a x i m i z a t i o l la n d g e n e r a l i z e ds u c c e s s i v ei n t e r f e r e n c ec a n c e l l a t i o na l g o r i t h m sw i t ha p p l i c a t i o n st o c d m ac h a n n e le s t i m a t i o n ”t oa p p e a ri ni e e et r a n so ns p 基予二阶信号二阶特性的信道参数估计的文献 3 5 ： wag a r d n e r “e x p l o i t a t i o no fs p e c t r a lr e d u n d a n c yi nc y c l o s t a t i o n a r ys ig n a ls ”i e e e s pm a g a z i n ea p r i l ，1 9 9 1 9 北京邮电大学博士研究生论文 3 6 h u il i ug u a n g h a nx