（信息与通信工程专业论文）多天线系统中的信道估计与信号检测技术研究.pdf

国防科学技术大学研究生院博士学位论文 摘要 m 订o ( m u l t i p l e i n p l l “m u l t i p l e - q l 佃u t ) 技术可在不增加带宽的情况下成倍 地提高通信系统的容量和频谱利用率，这在频谱资源日益紧张的今天具有非常重 要的意义。在m m o 系统中，信道数量的增多、发送信号空间维的扩展使信道估 计与信号检测技术己成为制约系统性能和实际应用的瓶颈。论文针对m 蹦o 系统 中的信道估计与信号检测技术展开研究，主要包括导频序列的优化设计和迭代接 收机中的信道估计与信号检测算法。 在导频序列优化设计中，论文分别针对现有的两种典型导频结构，叠加导频 结构和时分复用导频结构展开研究。在对叠加导频结构的研究中，基于常用的一 阶统计量信道估计算法，提出了一种在频域对导频序列进行联合最优化设计的方 法，使导频序列同时具有最优的信道估计性能、峰均功率比和有效信噪比。基于 该频域设计思路，又提出了一种可以消除直流干扰的叠加导频设计方法，避免了 直流干扰对信道估计的影响，降低了为估计直流干扰而引入的复杂度。在对时分 复用导频结构的研究中，针对现有的q p p 口( q u 嬲i p e r i o d i cp l a c e 砒n t ) 最优导频 序列中将部分导频符号设置为o ，导致系统峰均功率比大的问题，提出了一种次优 的恒模导频设计方法，可在信道容量损失较小的前提下，显著降低系统的峰均功 率比。 利用该恒模导频序列进行初始信道响应估计，针对不同传输环境，论文研究 了m o 系统迭代接收机中的e m ( e x p e c t a t i o n - m 戤i m i z a t i o n ) 信道估计与a p p ( a p o s t e r i o r ip r o b a b i l i 妫信号检测算法，通过改进现有典型算法的不足之处，获得了更 优的性能和实现复杂度的折衷，具体包括： 在平衰落慢时变环境中，针对非穷尽列表类a p p 检测算法采用固定且较大的 列表长度，致使算法复杂度较高的问题，提出了一种具有自适应列表长度的列表 球形译码算法( a s l s d ，a d a p t i v es i z el i s ts p h e 他d e c o d i n g ) ，使检测列表长度可 随信噪比和迭代次数自适应变化。在性能损失较小的前提下，所提算法显著减小 了所需的检测列表长度，有效降低了算法复杂度。 在平衰落快时变环境中，e m 地m a n 平滑信道估计算法由于忽略了迭代接 收机各功能模块的相互作用，导致系统性能下降。论文中依据因子图和求和乘积 算法原理，对e m 信道估计算法进行改进，将e m 算法等效为前后向弛地m a n 预 测算法，从而保证了信道估计算法与检测算法的一致性，提高了系统的性能。 马尔可夫链蒙特卡罗( ( m 列k o vc h a i l lm o n t ec 砌o ) ) 检测算法可以在复杂度低 于l s d ( l i s ts p h e r ed e c o d i n g ) 算法的前提下获得约2 d b 的性能增益，但是在高 信噪比时或迭代过程中，其采样过程易“陷入 某一采样状态，导致后验概率估 第i 页 国防科学技术大学研究生院博士学位论文 计产生偏差。论文中提出了一种强制分散的m c m c 算法( f o r c e d d i s p e r s e d m c m c ) ，通过对“陷入 后的采样序列在一定范围内进行随机分散，减弱了采 样序列对后验概率的依赖性，同时也使分散后的采样序列仍可具有较大的后验概 率。与现有改善“陷入 问题的算法相比，所提算法可显著增加采样状态数，从 而提高m c m c 检测算法性能。 在多径慢时变环境下，采用分解e m 算法进行信道估计具有实现复杂度低的 优势，但现有算法中通常直接将加权因子平均设置，忽略了其对信道响应更新的 作用，因而导致算法性能下降。论文中依据最小化信道估计均方误差原则，通过 对加权因子进行优化设置，有效地提高了分解e m 算法的性能。 针对t l 曲om m s e ( m i n i m u mm e 孤s q u a r ee n 0 r ) 均衡算法中采用干扰抵消方 式处理干扰分量，使算法性能受残余干扰影响大的问题，提出了一种空时分离的 自适应均衡算法。算法中通过空间信号提取将多径条件下的均衡问题转化为平衰 落环境下的a p p 检测问题，而在检测过程中则根据干扰程度，在概率数据关联 ( p d a ，p r o b a b i l i s t i cd a ：t aa s s o c i a t i o n ) 算法和分组m a p ( 1 订a 】【h u map o s t 面o r i p r o b a b i l 时) 算法间自适应地进行选择。该自适应均衡算法在性能上明显优于1 、曲o m m s e 均衡算法，而且通过调整分组长度和干扰门限可使算法在性能和实现复杂 度之间灵活折衷。 主题词：m l m o ( m u i t p | e - i n p u tm u i t p i e o u t p u t ) ，叠加导频，列表球形译码， 列表序列检测，后验概率检测，马尔可夫链蒙特卡罗，概率数据关联，期望最大 算法 第i 页 国防科学技术大学研究生院博士学位论文 a b s t r a c t b ya d o p t i n gm u l t i p i e 锄t i 巴曲勰i nb o m 仃a i l s r n i t t e r 锄dm c e i v 坨c 印a c 毋a n d s p e c t r i 衄e m c i e n c yo f 州崦l e s sc o 删m l i l i c a t i o ns y s t e m sc a l lb ei r l c r e 硒e ds i 鲥f i c a n t l y 、) i ，i n l o u t 也ee x p e 璐eo f b 锄捌d t l l 1 1 1m i m o ( m u l t i p l e i n p u tm u l t i p l e - o u t p u t ) s y s t e n 坞， 、析mt ：h ei i l c r e 嬲i 1 1 9m m i b e ro fc h 乏咖岭lp 踟e t e r s 缸dt l l ee x t e n s i o no f 位m s m i ts i 孕谢s i i ls p a c ed i n l c i 塔i o 玛m ec k m n e le s t i m a t i o n 引l d 蚀屺s i g l l a ld e t e c t i o nt e c l l r l i q u e so 仇m b e c o i n et l l eb o t t l e n e c ko fs y s t e mp e r f 0 加啕n c ea n dp r a c t i c a ja p p l i c a 廿o n h 1 廿l i s d i s s e r t a t i o 珥t l l ec i l a u 眦e les t j 呱i a t i o n 趾dt 1 1 es i g i 讲d e t e c t i o ni nm i m os y s t e m sa r e s t u d i e dr e s p e 嘶v e l y ，w i l i c hm a j j 蚵i i l c l u d e so p 血1 a ld e s i 印o fp i l o ts e q u e n c ea n d a l g o r i l m so fc h 锄e le s t i m a t i o n 锄ds i 即【a ld e t e c t i o ni i lm 卫m o i t e r a t i v er e c e i v e r i l lt l l ep i l o td e s i 皿t w od i s t 洫c tp i l o ts 臼嘶e ：，s u p e r i l ：r l p o s e ds 臼眦t u r e 锄l dt i i l 他 d i v i s i o nm u l t i p l e xs 咖c t u r ca 代m l d i e d f 0 rt 1 1 es u p e r j 吼p o s e ds 仃u c t i 鹏，b a s e d0 nt l 把 f i r s t 础s t a t i s t i cc h 咖c le s t i m a t i o na 1 9 0 r i t h n l ，aj o 硫l y - 0 p t i m i z e dp i l o ts c h e m ei i l 自e q u e i l c yd o m a i l li sp r o p o s e d ，w i l i c hp r 0 v i d e st h eo p t i m i z e dp i l o ts e q u e r l c ew m l 也e b e s tc h 乏删le s t i r i 枷o np e r f o m 锄c e ，p a p r ( p c a k - t o - a v e r a g ep o 、v e r 枷0 ) a 1 1 dt l l e e 旋而v es n r ( s i 印a l - t o n o i r a t i o ) b y 叩p l y 遍gm ei d e ao fd e s i g r 血gp i l o ti n 丘e q u e n c yd 0 i i l a i 玛趾o m e rr o i b l l s t 驯徉咖p o s e dp i l o ts c h e i n ei sp r o p o dt 0e l i m i n a t e l e 砥r f e r 钮o fd c - 0 f 融，w l l i c ha v o i dt l l ei n _ 蛔他r e n c eo fd c - o 任斌o nc 1 1 a 衄e l e s t i i l l a t i o 玛锄dt 1 1 l l sg r e a t l yr e d l l c e dt l l ec o n l p l e 虹够i i l 臼o d u c e dt 0e 鲥眦t et h ed c - o 丘s e t f 0 r 血et d ms t r u m 鹏，t 0 l v et l l eh i 曲p a p rp r o b l e mo fq p p 一口( q u a s i p 耐o d i c p l e m e n t ) s c h e m e ，砷m d u c e db y 髓r o ss y m b o l si i l 圮p i l o t q u e n c e ，as u _ b 叩t i i i l a l c m ( c o 璐1 ：锄t - m o d u l 哪p i i o td e s i 印s c h e m ei sp r i ) 1 ) o d ，w l l i c hc 趾e 虢c t i v e l yd r o p 恤s y s t e mp a p r a tm el i t t l el o s so f c a p a c i 够 u s 吨位c mp i l o t q u e n c et o 龇i nm e 劬| i a lc h 锄e le s t i m a t i 呱m ee m ( e x p e c t a t i o n - m 强h i 2 r a t i o n ) c l l a i l n e le s t h l l a t i o na l g o r i d 1 l n 觚d 也ea p p ( ap o s t 面o r i p r o b a b i l i t ”d e t e c t i o na 1 9 0 r i m mi 1 1 m i m o 沁c a t i v e 聆c e i v e ra r es t u d i e d 蚰d e rt 1 1 e d i 丘e r e n t 仃孤1 s m i s s i o ne ：n v i r 0 珈 n e n t b yi n l p r 0 啊n gt h ed e f i c i e n c yo f 倒i t i o n a l a l g o d ( h i n s ，b e n e r 仃a d e o 行b 吐w e e na l g o r 岫啦p e r f o n n a n c e 舡l di m p l 钮n l 即舵t i o n 唧l e x i 妙a r e a c m e v e d t h ed e t a i l i sd 印i c t e d 嬲t h ef o l l o 、7 l ，i n g ： i nn a t 伽i i l ge i 曲o n m e n t ，t 0 如r t h e r 舱d u c et h er e d l m d a i l c yo ft l l e e x i s t i i 培 n o n - e x h a _ u s t i v cl i s ta p pd e t e c t i o na l g o r i t l l i 璐，w l l i c hi si i l d u c e db ys 甜i i 培a 做e d 趾d l a r g el i s ts i z e ，锄贰l a p 小es i z el i s ts p h e r ed e c o d i l 培( a s l s d ) a l g o 开m mi sp 】n d p o s e d t h ep r o p o s e da l g o r i t l l mm a k e s 也el e n g t ho fd e t e c t i o nl i s tv 撕e sa d a p t i v e l yw i 也t l l e s n ra n dt h ei t e m t i o n a tt t l ec o s to fs l i g r 且tl o s so np e r f - o m a 埘七，t h ed e t e c t i o nl i s ti s m u c hs h o n e n e d ，a n d l ec o m p l e x i 够i ss i g 面f i c a m l yr e d u c e d i i ln a tf 弧tf 酣i n ge n v 的衄e 蝇e m 一鼬让ma ns l o o t ha l g o r i t l l i nn e 酉e c t sm e i i l t e r a c t i o nb e t 、v e e nd i f f e r e n t 胁c t i o nm o d u l e so fi t e r a t i v er e c e i v e r ，、 r ! m c hd e 伊a d e st l l e 第i i i 页 国防科学技术大学研究生院博士学位论文 p e r f o m a n c e a c c o r d 洫g t 0t l l ef k t o r 伊叩ha n dt l l es 哪p r o d u c ta l g o r i t i l m ，a e m k 札h 量a np r e d i c t i o na l g o r i t l m li sp r o p o s e d ，、) l ，! 1 1 i c he n s u r e st h ec o n s i s t e n c eo ft h e c 蛐e le s t h a t i o na l g o r i m m 觚dt l l es i g n a ld e t e c t i o na l g o r i t h m ，m l d l l i e v e sb e t t e r p e d 0 珊a 1 1 c e t h em c m c ( m 砌( 0 vc h a i l lm o n t ec a l l o ) d e t e c t i o n 酊g o r i t h mc a i lg a i l l2 d bo n p e 面咖c e 埘mm ec o m p l e x 埘s t i l ll e s st l l a l lm el s da l g o 甜衄，b u ti i l 此c a s eo f 1 1 i g hs n r o ri t e r a t i o n ，i ti s1 龇l yt 0 卸”i nac e r t a h ls 锄p l es t a t e ，w l l i c hl e a d st 0a b i 弱e da p pe s t i r i l a t i o n af o r c e d - d i s p e r s e da l g o r i t h mi sp r o p o s e dt 0s o l v et l l i sp r o b l e m i i l 也ep r d p o s e da l g o r i t l l m ，b yr 觚d o r m yd i s p e r s i n gt h et l ? a p p e ds 觚l p l es e q u e n c ei na c e r t 血础g e ，也ed e p e r l d e i l c eo fs 锄p l es e q u e l l c eo na p p i sl o w e r e d ，锄dt l l ed i s p e r s e d s a i r l p l es e q u e i l c em a ys t i l ll l a v er e l a t i v el a 唱ea p p c o m p a r e dw i t l l 坨o m e rm e t h o d s 枷n g a tm e 哳印”p r o b l e m ，1 ep r o p o s e da l g o r i t l l mc a ni n c r e 舔e 廿1 e 舢m b e ro fs 锄p l e s t a t e 蛐a t i c a l l y ，a 1 1 dm u sa c l l i e v eb e t t e rd e t e “o np e r f o 肌a i l c e i i lm u l t i p a me n v i r o 彻n t ，t l l ed e c o r n p o s e de mc h 锄n e le s t i m a t i o na l g o r i t l l mh a s t l l e 教l v a n t a g eo fl o wc o m p l e x i c y ，b u tm ew e i g h tf a c t o ri ss e tt 0b e 锄a v e r a g ev a l u e 谢t 1 1 0 u tc o n s i d e r i n gi t se f f e c to nt 1 1 ec h 锄e lr e s p o l l s eu p d a t e ，砌c hl o w e r st l l e p e 面肌a 1 1 c e b a s e do nm em m s e ( m i l l i m 啪m e 肌s q u a r ee 仃0 r ) 谢t e r i o no fc h a l l i l e l e s t i m a t i o n ，a no p t i i l l a lw e i g h tf 如t o rs e t t i n gs c h e i l l ei sp r o p o s e d ，w h j c he f f e c t i v e l y i r i l p r 0 v et l l ep e 面n n 锄c eo fd e c o m p o s e de m c h 锄i l e le s t i m a t i o na l g o r i t l l m i n1 u r b o m i s e e q u a l i z a t i o na l g o r i t h m ，t l l e i 1 1 t e r f e r e n c ei sr e s 仃a i n e db y i n t e r f e r e r l c ec 觚c e l i i l g ，w m c hd e t e r i o r a t e st 1 1 ep e r f o n n a n c ed u et 0m er e s i d u m i 1 1 t e r f e r e r l c e t oi n l 】p r o v et l l ep e r f o 肌a n c e ，as p a c e - t i i n es e p 拙da d a p t i v ee q u a l i z a t i o n a 1 9 0 r i 缸i sp r o p o s e d b ye x 仃a c t i n g 也es p a c es i 鄹m ，t ：h ee q u a l i z a t i o nu r l d e rm l l l t i p a t l l e i i r o 衄e mi s 仃a n s f o 咖e dt 0t h ea p pd e t e c t i o nu 1 1 d e rn a tf 矾i n ge n 、血1 0 衄e n t d 血i 培 也ed e t e c t i o 玛m ep d a ( p r o b a b i l i s t i cd a 诅a s s o c i a t i o n ) a l g o 珊衄趾d 恤g r o u p e d 眦心 ( m a x i r 叫map o s t e r i o r ip r o b a b i l i 妫a l g o r i m mc a i lb es e l e c t e da d a p t i v e l ya c c o r d 洫gt o t h ei i l t e r f e r e n c ee x t e n t t h ep r o p o s e da d 印t i v ee 删i z a t i o na l g o r i t l l mo u 印e r f - o 肌st l l e t 咖om m s ee q u a l i 脚i o na l g o r i t l l i i lr e m 破a b l y ，m o r e o v e r b y 砌圾地也eg r o u p l e n g t l la i l dt l l e 硫e 疵r e n c et l l r e s h o l d ，圮甜g o r i t h mc a no b t a i naf l e x i b l e 仃a d e - o f f b e t w e e np e r 。f b n n a n c ea n dc o m p l e x i t ) ， k e yw o r d s ：m i m o ( m u 代i p l e - i n p u tm u n i p l e - o u t p u t ) ，s u p er i m p o s e dp o t ， l s d ( l i s ts p h e r ed e c o d i n g ) ，l i s s ( l l s t - s e q u e n t i a i ) ，ap o s t e r or p r o b a b i t y d e t e d - o n ，m a r k o vc h a i nm o n t ec a r i o ，p r o b a b i l i s t i cd a t aa s s o c i a t o n ， e x p e c t a t i o n m a i m i z a t i o na i g o r i t h m 第i v 页 国防科学技术大学研究生院博士学位论文 表目录 表3 1 路径列表结构5 7 表3 2 候选列表结构。5 7 表4 1h e r m i t 矩阵求逆操作数7 8 表4 2h 即 i l i t 矩阵迭代方法与高斯一约当消去法求逆复杂度比较7 8 第1 v 页 国防科学技术大学研究生院博士学位论文 图目录 图1 1 基于t l l f b 0 处理的m i m o 系统结构。3 图2 1 叠加导频结构1 7 图2 2q ( n ) 导频结构2 7 图2 3 不同s n r 下，7 与m s e 的关系3 1 图2 4 不同s n r 下，7 与s r 毋的关系。3 2 图2 5 不同s n r 下，j 7 与m s e 性能曲线3 3 图2 6 不同s n r 下，7 与性能曲线3 3 图2 7 鲁棒导频，联合最优化导频性能比较( s n r = 1o d b ) 3 4 图2 8t d m 发送信号结构3 4 图2 9 功率因子与信道容量关系( s n r = o d b ) 4 3 图2 1 0 功率因子与信道容量关系( 洲己= 2 0 d b ) 4 3 图2 1 l 不同导频块数时，s n r 与信道容量的关系一4 4 图2 1 2q p p 一口方案与c m 方案的信道容量比较4 5 图3 1 初始检测时p ( y ) 近似方法的性能比较( q p s k ) 6 2 图3 2 迭代过程中p ( y ) 近似方法的性能( q p s k ) 6 3 图3 3 不同半径选择方法的列表长度比较( q p s k ) “ 图3 4 不同半径选择方法的误码性能比较( q p s k ) 6 4 图3 5a s l s d 与l s d 性能比较( q p s k ，4 “) 6 5 图3 6a s l s d 与l s d 列表长度比较( q p s k4 x 4 ) 6 5 图3 7a s l s d 与l s d 性能比较( 1 6 q 剐，3 x 3 ) 6 6 图3 8a s l s d 与l s d 列表长度比较( 1 6 q m ，3 】【3 ) 6 6 图3 9p i c 与a s l s d 算法性能比较( b = 4 0 0 ) 6 7 图4 1 因子图示例7 4 图4 2s p a 算法原理7 4 图4 3 迭代接收机的因子图表示7 5 图4 4 图4 3 中的阴影部分7 5 图4 5e m l 乙虬m a n 预测与e m 一虬m a n 平滑性能比较8 7 图4 6 不同检测算法性能比较8 8 图4 7 不同检测算法平均状态数比较8 8 图4 8 不同记忆长度时，f d m c m c 算法性能比较8 9 图4 9 不同记忆长度时，f d m c m c 算法状态数比较。8 9 第v 页 国防科学技术大学研究生院博士学位论文 图4 1 0 信道估计条件下，不同检测算法性能比较9 0 图4 1 1 信道估计条件下，不同检测算法状态数比较9 0 图5 1 不同雕取值时分解e m 算法误码性能比较1 0 6 图5 2 基于导频与基于软信息的信道估计性能比较1 0 7 图5 3t l lr b om m s e 均衡与自适应均衡算法性能比较1 0 8 图5 4 不同分组长度下，自适应均衡算法性能比较1 0 8 图5 5 不同干扰门限下，自适应均衡算法性能比较1 0 9 图5 6 分解e m 算法时，t u r l ) 0m m s e 算法与自适应均衡算法性能比较1 0 9 第v l 页 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我本人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含 其他人已经发表和撰写过的研究成果，也不包含为获得国防科学技术大学或其它 教育机构的学位或证书而使用过的材料与我一同工作的同志对本研究所做的任 何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意 学位论文题目：垒丞缦丕统主煎焦道垡i 土皇焦曼拴测拉苤班壅 学位论文作者签名：盎塑 日期：枷1 年辨月1 7 日 学位论文版权使用授权书 本人完全了解国防科学技术大学有关保留，使用学位论文的规定本人授权 国防科学技术大学可以保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子 文档，允许论文被查阅和借阅；可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据 库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存，汇编学位论文 ( 保密学位论文在解密后适用本授权书) 学位论文题目：垒丞堡丕统生盟焦道鱼i 土盏焦曼捡型技盔砑究 一 霉位论文作者签名：鲔媚 作者指导教师签名： 日期：枷1 年0 4 月i t 日 ：c 岬年4 月7 7 日 国防科学技术大学研究生院博士学位论文 第一章绪论 1 1 研究背景 上世纪九十年代，b e n 实验室的t e l 酏a 一1 】与f o s c l l i l l i 【2 】等分别独立地提出了 m 订o ( m u l t i p l e - i n p l l “m u n i p l e o u t p u t ) 概念，它通过在收发两端采用多个天线， 可在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率。这在频谱资 源日益紧张的今天具有非常重要的意义。 目前，基于m i m o 技术的实验系统研制己广泛展开。b e l l 实验室率先研制了 世界上最早的b l a s t ( b e l l 1 a b sl 唧ds p a c et i n 他) 系统。该系统工作频率为 1 9 g h z ，采用8 个发射天线和1 2 个接收天线，频谱利用率可达2 5 9 b p s h z 。2 0 0 2 年1 0 月，世界上第一颗b l a s t 芯片在朗讯公司贝尔实验室问世，随即成为业界 的焦点。美国a g e r e 系统公司成功开发了最高传输速率为1 6 2 m i t s 的 w l a n ( w h l e s sl o c a la an 酶o r l ( ) 系统，该系统采用了m i m o o f d m ( o r t h o g o n mf r e q u e n c yd i v i s i o nm m t i p l e ) d n g ) 技术，使用3 对收发天线，每对天 线可实现5 4 m b i t s 的传输速率。另外，姆、a m e r o s 、l i i l 】b y s 、d l 词( 等公司 也分别发布了各种m i m o 芯片组【3 吲。同时也有很多标准接纳了m m i o 技术。在 3 g 标准3 g p p l ( 3 r dg e 鹏m t i o np a r h l e r s l l i pp r o j e c t ) 与3 g p p 2 中，分别将空时发送 分集( s 1 1 d ，s p a c e t h e 的i l s 面td h e r s 时) 与空时扩展( s t s ，s p a c e t i m es p r e a d i n g ) 技术作为可选发射模式：无线局域网标准e e 8 0 2 1 1 n 、无线城域网标准 i e e e 8 0 2 1 6 a ( w i m a x ) 【7 】中采用了m 订o o f d m 技术。 m m o 系统在获得极高频谱利用率的同时，由于未知信道数量的增多、发送 信号空间维的扩展使其接收机往往需采用高维信号处理的算法实现，从而也引入 了高的处理复杂度，为此人们主要围绕降低处理复杂度和提高系统性能两个目标 设计了多种m 眦o 系统架构。一种是获得空间复用增益的b l a s t 系统，包括 v b l a s t( v e r t i c a l b l a s t )峨州、d b l a s t( d i a 9 0 r m l b l a s t )【l o j 和 t b l a s t ( t l l f b 0 b l a s t ) d 3 】系统等，旨在通过空间复用提高m i m o 系统的信息 传输速率和信道容量；另一种架构是获得空间分集增益的空时编码系统，包括空 时块码( s t b c ，s p a c e t h eb l o c kc o d e ) 和空时格码( s 1 陀，s p e - t 妇e1 r e l l i s c o d e ) 两种系统，旨在通过空间分集提高通信系统的可靠性，降低系统误码率。 此外，为提高m o 系统在多径环境下的性能，人们还提出了m i m o o f d m 架 构【l 卅；为在超宽带传输条件下实现高速可靠传输，人们又提出了m o u w b ( u l 们w i d eb 锄d ) 架构【1 5 】等。 基于所提出的各种架构，人们对m i m o 系统的接收机算法展开了深入的研究。 第1 页 国防科学技术大学研究生院博士学位论文 但是，现有对功率分配、相关检测和波束成形等算法的研究主要是基于完全己知 信道状态信息这一理想条件展开的。而且在对信道容量的研究中，“m i m o 系统 的信道容量将随着收发天线数中的较小者呈线性增加 【l ，2 】这一重要结论也是基于 理想信道条件得出的。而在实际应用中，信道状态信息通常通过信道估计算法获 得，信道估计算法的性能直接制约着接收端其它算法的性能，而且也限制了实际 所能达到的最高传输速率。尤其在m m o 系统中，待估计的信道数量随收发天线 数的增加而成倍增多，导致信道估计算法的复杂度显著增加；各发送信号间的干 扰又直接影响着信道估计算法的性能，因此其信道估计技术更具挑战性。 无线通信系统中常用的信道估计算法主要包括基于导频序列( 有时也称为训 练序列) 的信道估计算法，半盲信道估计算法和盲信道估计算法三类。 与其它两类信道估计算法相比，基于导频序列的信道估计算法具有实现复杂 度低，估计性能稳定的优点，己成为应用最广泛的信道估计算法之一。显然导频 序列的插入将降低系统的传输效率，而导频序列的设计也直接影响着信道估计算 法的性能，因此人们围绕导频序列的优化设计展开了深入的研究。对m i m o 系统 来说，其导频序列设计中除了需优化导频序列长度、功率分配以及导频序列自身 的时频域相关性等与单天线系统所共有的参数以外，还需要考虑不同天线间导频 序列的相关性。现有研究表明，为获得最优的信道估计性能，m 肼o 系统中各发 送天线的导频序列应满足互相关为0 且自相关为艿函数【l6 j 的要求。可见，m i m o 系统中导频序列的优化设计具有更大的难度，因而论文中也将其作为主要研究内 容之一。 在半盲信道估计算法中，导频序列仅用以提供初始信道响应估计，而信道估 计的性能通过利用检测后的数据得到进一步提高。这类算法既节省了频率或功率 资源，又提高了信道估计性能，可以在传输效率和估计性能之间获得更好的折衷。 尤其在m i m 0 系统中，由于待估计的信道数量成倍增加，导致基于导频序列的信 道估计算法所需要的导频数量也显著增加，导频的插入对系统传输效率的影响也 更严重，因而半盲信道估计算法的研究更具实用价值。在半盲信道估计算法中， 基于t l 曲。思想的迭代信道估计算法可通过与接收机中其它功能模块进行信息交 换，重复更新信道响应从而获得更优的信道估计性能。因此，迭代信道估计算法 己成为目前半盲信道估计算法研究的主要内容，论文中也主要针对该算法展开研 究。 第2 页 国防科学技术大学研究生院博士学位论文 图1 1 基于t b 0 处理的m i m o 系统结构 基于t 1 l f b 0 处理【r 7 】的m i m o 系统典型结构如图1 1 所示，在发送端，先对信 息比特流进行编码、空时交织，然后通过串并变换将交织后的比特流分配到各天 线上，最后独立地将各天线的比特流映射为发送符号。在接收端，检测模块根据 接收信号、信道响应估计以及发送信号的先验信息( ap r i o r ii l 怕肌a t i o n ) 厶( c ll ，) ， 获得编码比特的后验信息( ap o s t 耐丽幽m l a ：t i o n ) 厶( c i 】，) ，进而得到各编码比特 的外信息( e 幽i c 幽m 嘶o n ) 厶( c i 】，) 。该外信息经解交织后作为先验信息l ( c o ) 送入译码器。译码器在进行硬判决译码的同时，又提供编码比特的后验信息 厶( 扩i 】，) 。一方面，该后验信息经交织后送入信道估计模块用于更新信道响应， 另一方面，利用该后验信息可进一步得到编码比特的外信息厶f c o il r l ，将其交织后 作为先验信息厶( c ln 送入检测模块。重复进行检测、译码和信道更新各步骤，直 至达到预设的停止条件。也有文献采用在发送端先将信息比特分成多个独立的比 特流，再针对各比特流进行编码交织，接收端对各比特流分别进行相应的解交织 和译码的结构【1 8 。2 1 1 。可见，在迭代过程中，检测算法的性能直接影响着译码算法 和信道估计算法的性能，信道估计算法的性能也同样制约着检测算法的性能，各 算法共同组成了一个闭环，系统的性能和复杂度由各算法共同决定。尤其对m i m o 系统来说，待估计信道数量的增加、发送信号空间维的扩展，将使迭代接收机中 检测算法和信道估计算法的复杂度显著增加：不同天线信号间的干扰又使检测算 法和信道估计算法的性能受到严重影响，因而其检测算法和信道估计算法对系统 性能和复杂度具有更显著的影响，这也是论文的另一主要研究内容。 在盲估计算法中，接收端通常只利用接收信号及发送信号和信道的一些统计 信息来估计信道响应。这类算法传输效率高，但是普遍具有鲁棒性相对较差、收 敛速度慢，运算量较大的缺点。目前，人们在降低算法复杂度，增强算法鲁棒性 等方面己展开了进一步的研究。 论文中主要针对导频序列的优化设计和迭代接收机中的信道估计与检测算法 两方面展开研究。 第3 页 国防科学技术大学研究生院博士学位论文 1 2 国内外研究现状 1 2 1 导频序列设计的研究现状 现有无线通信系统中的导频结构主要包括叠加式导频结构和复用式导频结构 两种。由于这两种导频结构各具特色，目前二者均己成为m m o 系统信道估计技 术中研究的热点。 叠加式导频结构作为一种“扩谱导频 ，最早由d m 删s 和k f e h e r 于1 9 8 7 年提出【2 2 】，用于在发送端引入循环平稳特性以进行信道估计。在叠加式导频结构 中，导频信号和数据信号叠加在一起形成发送信号，这样导频信号的存在不会降 低传输效率，但用于发送导频信号的功率占用了用于发送数据信号的功率，因此 这种结构相当于用功率资源来换取时间频率资源，具有频谱利用率高而功率利用 率低的特点f 2 3 2 6 】。为了获得较高的频谱利用率，人们己对基于叠加式导频结构的 信道估计算法展开了研究。f m c om a z z e n g 提出以m 序列作为其导频序列，采用 m m s e ( m i n i m u mm e 锄s q u a r ee n 0 r ) 算法进行均衡【2 7 】。但这种方法需要进行矩 阵的求逆运算，复杂度较大。为降低算法复杂度，g t 0 n gz h o u 等利用周期性导 频序列所具有的循环平稳性，提出了基于接收信号一阶统计量的信道估计算法 【2 粥2 1 。这种算法具有性能可靠，复杂度低，实现简单的优势，是目前叠加导频结 构最常用的信道估计算法之一。但该算法对直流干扰非常敏感，算法鲁棒性差。 针对接收机中存在直流干扰的情况，人们又提出了一些对抗直流干扰的算法。【3 3 】 中提出了一种通过求解高阶方程组来估计直流干扰，从而消除直流干扰影响的算 法。m e n gx i h o n g 等基于周期性导频序列，提出了将导频信号和接收信号均变换 到频域，利用除零频以外的频域信号进行信道估计的算法1 2 3 2 酬。进一步，m o u i 血 g h o g l l o 又提出通过在发送端对数据信号预失真的方法来消除数据信号在导频频点 的干扰【3 4 】。这些算法虽然在不同程度上减弱或消除了直流干扰的影响，但都存在 算法复杂度高，不利于实际应用的问题。可见，在保证低复杂度的前提下，提高 基于一阶统计量的信道估计