【正文】 是為H(k)，它是由單入單出的子模塊組成的，噪聲抽樣N(k)和X(k)具有相同的維數。在頻率n考慮所有的天線，MIMOOFDM系統(tǒng)在空間子信道的表達式為 （411） 導頻序列的設計是基于導頻和訓練序列的信道估計算法的關鍵，好的導頻序列不僅可以提高頻譜利用率，還可以降低計算復雜度。每個天線發(fā)送v個訓練符號均勻分布在空間頻域中并且在這些頻域內其它天線發(fā)送符號都為零。基于LS信道估計算法的優(yōu)點，本論文在MIMOOFDM系統(tǒng)中引入了該算法，仿真結果證明該算法具有收斂速度快，穩(wěn)態(tài)性能好等特點，在MIMOOFDM系統(tǒng)中能很好地實現(xiàn)信道估計。在實際應用中要活的完全理想是不可能的，所以必須要用參考信號來代替，但是越準確，LS估計結果就越好。 (5)在MIMOOFDM系統(tǒng)中，估計個信道矩陣可以采用上述信道估計算法逐步進行估計，由于估計頻域值具有循環(huán)移位的特征， 所以上述所得到的估計結果需進行修正 (432) LS算法的修正LS的算法同時使用時域和頻域進行信道估計，大大提高了信道估計性能，但是LS算法的性能受到了全職系數矩陣和初始值的影響，在上述的LS算法中，初始化，那么在迭代算法中第一次計算時，可以看出，使結果大大偏離了LS粗估計結果，使算法到達穩(wěn)定點的速度變慢，為了加快收斂速度將初始值作如下調整在k=0時刻，為了使信號從LS算法的粗估計值開始收斂，可將矩陣矢量對角線上的值取1，即 最優(yōu)線性MMSE算法 最優(yōu)線性 MMSE 算法是信道估計中的經典算法，雖然它的估計結果是最優(yōu)的，但是由于該算法的復雜度較高從而限制了它在實際中的應用。但是它們的劣勢也是非常明顯的,要想使它們更好地應用于實際系統(tǒng)中,必須對它們的算法進行一定的優(yōu)化。同理，可以將上述方法應用于LS信道估計法中，只保留信道脈沖響應量h的前L個值作為有用項，得： (443) (444)文獻給出了MMSE估計法與LS估計法之間的關系： 。通過構造訓練序列使用該表達式和上面的表達式和，可以得到最優(yōu)子信道的估計為 (440)其中， (441) MMSE與LS信道估計算法的改進及其相互關系前面介紹的兩種導頻位置處的信道估計方法有著各自鮮明的優(yōu)點,MMSE方法能夠很好地反映信道的實時性,在均方誤差上有著良好的性能。將代價函數()式對求梯度函數 （416）令，經數學推導之后，可得 （417）其中，是的特征矩陣。 LS信道估計算法在MIMOOFDM系統(tǒng)中的應用2DMMSE算法利用時域和頻域進行信道估計，在信道估計算法中是最優(yōu)的，但是這種信道估計算法需要精確的信道統(tǒng)計特性，所以在時變的信道中，這種方法是行不通的，在參考文獻[46]中，Xiaolin Hou等人在提出了一種LS信道估計算法，這種算法不需要精確的信道統(tǒng)計特性，并且能充分利用時域和頻域的相關性，適合于快速變化的信道。所以在MIMOOFDM系統(tǒng)中設計導頻時，將一個導頻插入到子載波中，其它的發(fā)送端不發(fā)送任何信息，這樣不僅可以大大減少其它子載波產生的干擾，而且還減少了計算復雜度。并且信道矩陣的對角元素為離散傅里葉變換后的第n個值。為了簡化表達式，假設=0，并且離散時間表達式=，接收端濾波器對應的抽樣沖激響應，最大長度為。也就是說可以利用MIMO信道成倍的提高無線信道容量。在此基礎上著重介紹了基于導頻的信道估計算法。，其中自相關矩陣是通過個OFDM導頻序列估計得到的。假設信道滿足線性無關，加性噪聲與發(fā)射信號不相關。在MIMOOFDM系統(tǒng)中，也有很多人致力于半盲道估計算法研究?？梢愿鶕ξ粗斎敕柕南闰炛R的利用程度對半盲道估計算法如下分類。通過對每個接收天線重復上述預編碼過程，所有的信道都可以估計出來。但是該算法需要利用CP引入數據冗余，而對于那些未添加 CP 的 OFDM 系統(tǒng)就無法使用該算法。(3)與是高矩陣。它主要利用循環(huán)前綴引入的冗余，改進了SISOOFDM（單輸入單輸出）系統(tǒng)中基于子空間的盲信道估計方法，并把它運用在MIMOOFDM系統(tǒng)中。為了減少碼間干擾（ISI）,在IFFT變換后的符號前加入循環(huán)前綴（CP）,這是OFDM得符號長度為N=+，是循環(huán)前綴包含碼的個數。所以近年來，MIMOOFDM 系統(tǒng)的盲信道估計得到廣泛的研究。由于數據子載波上的信道響應是通過對導頻子載波上的頻率響應內插得到的，導頻子載波處頻率響應的估計的準確程度將直接影響到整個估計的性能假定第 k 個符號周期，發(fā)射天線i和接收天線j 之間的載波信道響應可以表示為 (31)定義基于 LS 準則的代價函數為 (32) 將其求導，并令為零 (33) 經整理可得 (34)定義， (35)代入式()可得 (36)寫成矩陣矢量的形式為 (37) 其中，和表示矩陣向量。 基于導頻序列的信道估計 具體的方法有LS算法，在掌握信道二階統(tǒng)計特性的情況下還可以采用更為準確的算法等。從每副天線發(fā)出的訓練子載波都是相互正交的，從而能夠唯一的識別每副發(fā)送天線到接收天線的信道。無線通信系統(tǒng)的性能很大程度上受到無線信道的影響，如陰影衰落和頻率選擇性衰落等等，使得發(fā)射機和接收機之間的傳播路徑非常復雜。在OFDM系統(tǒng)中，信道估計器的設計主要有兩個問題：一是導頻的選擇。 加性高斯白噪聲 高斯白噪聲是所有信道的干擾源，它來源于信道媒質微粒的熱運動，它實際上是一種不確定的因素，它的存在使得信號經過信道都會或多或少受到影響，之所以稱噪聲為白的，是因為這種噪聲的功率譜分布均勻，并且包含整個頻域，這與白光是各種色光的疊加相似。多普勒效應所引起的附加頻率偏移可以稱為多普勒頻移（Doppler Shift），可以用下式表示 (211)其中，fc 表示載波頻率，c表示光速， fm表示最大多普勒頻移，v表示移動臺的速度。在傳輸過程中，由于時延擴展，接收信號中的一個符號的波形會擴展到其它符號當中，造成符號間干擾（ISI）。不同相位的多個信號在接收端疊加，如果同相疊加則會使信號幅度增強，而反相疊加則會削弱信號幅度。由此可以得到平均的信號噪聲比（ SNR）為 （27）其中， No是單邊噪聲功率譜密度，b是信號帶寬， K是獨立于距離,功率和帶寬的常數。 無線信道的衰落 衰落是無線信道中的重要概念。在這種情況下，更希望采用最下均方算法（MMSE），以降低期望信號與器估計值之間的均方誤差。接收機利用空間均衡器分離 2 個信號，并且解調，譯碼解復用和恢復處原始信號。下一代的無線系統(tǒng)還可以集成改進的發(fā)送分集方案，其中最引人注目的就是：不需要反饋的空時編碼，基于信道統(tǒng)計特性并且要求最小信息反饋的線性預編碼在空時卷積編碼中，相同信號經過不同的編碼，形成不同的數據流，然后經過多副天線發(fā)送出去。采用多個天線，就會相應生成多個空間信道，而且若干個空間信道不太可能同時處于深衰落中。接收天線中的精頻率導頻用做信道估計。目前解決 MIMO 技術中的頻率選擇性衰落的方案可以結合 OFDM 技術，將頻率選擇性衰落轉換為子載波上的平坦衰落。解決移動通信的容量問題成為當務之急。因此，在實際應用中為了在性能和復雜度之間取得折衷，通常在時間方向上采用線性插值，而在頻率方向上用分段線性插值和Cubic插值并經過低通濾波處理，可以得到較好的效果。實際傳輸中，為了使信道估計具有更加精確并有更強的跟蹤能力，要考慮多普勒頻移和信道最大時延處于最壞的情況，插入足夠的導頻，以便能跟上信道時頻的變化。由于在對 OFDM 符號進行解調的過程中，需要計算這些點上所對應的每一子載波頻率的最大值，因此可以從多個相互重疊的子信道符號頻譜中提取出每個子信道符號，而不會受到其它子信道的干擾。這一特性可以用來解釋子載波之間的正交性，即 +信道積分積分積分 (23)如果對(22)式中的第 k 個子載波進行解調，然后在時間長度T 內進行積分，可以得到 （24）從上式可以看出，對第k個子載波進行解調可以恢復出期望符號。但通過將各個信道聯(lián)合編碼，可以使系統(tǒng)性能得到提高。OFDM 信號的相鄰子載波相互重疊，從理論上講其頻譜利用率可以接近 Nyquist 極限。常見的空時碼有空時塊碼、空時格碼。也就是說可以利用MIMO信道成倍地提高無線信道容量，在不增加帶寬和天線發(fā)送功率的情況下，頻譜利用率可以成倍地提高利用MIMO技術可以提高信道的容量，同時也可以提高信道的可靠性，降低誤碼率。首先介紹了 MIMOOFDM 系統(tǒng)模型和導頻的設計，然后介紹將LS 和MMSE算法引入到 MIMOOFDM 系統(tǒng)中，最后給出了計算機仿真和結論。與盲道估計算法相比，又降低了計算復雜度，所以它是介于導頻信道估計和盲信道估計之間的一種算法。第二種是利用統(tǒng)計量信息的高斯算法，（盲）預測算法或者（盲）協(xié)方差匹配算法。盲信道估計算法根據統(tǒng)計特性的不同主要分為：基于高階統(tǒng)計特性的盲信道辨識（HOS），例如由Shengli Zhou提出的基于輸入信號的高階統(tǒng)計量的盲信道估計算法；基于二階統(tǒng)計特性的盲信道辨識方法，其中一些算法是基于自相關矩陣子矩陣的盲估計算法，另一些是基于子空間分解的盲信道估計算法；第三種就是基于一階統(tǒng)計特性的辨識方法。具體的方法有LS算法，在掌握信道二階統(tǒng)計特性的情況下還可以采用更為準確的算法等。對它進行DFT變換就可以獲得信道的頻域響應結果。另外，OFDM將總帶寬分割為若干個窄帶子載波可以有效的抵抗頻率選擇性衰落。為了適應新的市場需求，人們正在研究和設計第三代移動通信系統(tǒng)。第一章 緒論 研究背景和意義現(xiàn)代社會已經進入了信息時代，在各種信息技術中，信息的傳輸即通信起著支撐作用。第二代移動通信系統(tǒng)主要是為支持語音和低速率的數據業(yè)務而設計的，但是隨著人們對通信業(yè)務范圍和業(yè)務速率要求的不斷提高，已有的第二代移動通信網將很難滿足新的業(yè)務需求。OFDM技術是多載波傳輸的一種，其多載波之間相互正交，可以高效的利用頻譜資源。在頻率中，使用導頻的訓練序列估計信道沖擊與訓練序列和接收信號進行的相關計算所獲得信道沖擊響應有相同的作用。這類方法通常是在發(fā)送端發(fā)送訓練序列來識別出各發(fā)送接收之路之間的空間信道并獲得這些信道的初始估計，然后再利用嵌入在每個數據符號中的導頻數據不斷跟蹤信道的變化。由于盲信道估計算法僅僅利用接收端數據的統(tǒng)計特性以及一些信道特征和發(fā)送序列的統(tǒng)計特性來進行信道估計的，無需使用訓練序列，因此大大提高了頻譜利用率，引起了越來越多人的關注。第一種是確定性算法，如SF算法、SRM算法、確定性ML算法、最小二乘平滑方法及雙邊線性預測方法。半盲道估計算法算法與基于導頻的信道估計算法相比計算復雜度要高，但是它提高了系統(tǒng)的頻譜利用率。第四章主要研究了基于 MIMOOFDM 系統(tǒng)的信道估計算法?？梢钥闯?，此時信道容量隨天線數量的增大而線性增大。目前MIMO技術領域另一個研究熱點就是空時編碼。頻譜效率比串行系統(tǒng)高近一倍，這一點在頻譜資源有限的無線環(huán)境中很重要。OFDM 技術本身已經利用了信道的頻率分集，如果衰落不是特別嚴重，就沒有必要再加時域均衡器。從圖 可以看出，每個子載波在一個 OFDM 符號周期內都包含整數倍個周期，而且各個相鄰的子載波之間相差一個周期。在每一個載波頻率的最大值處，所有其它子信道的頻譜值恰好為零。因此，導頻符號在頻率方向的間隔和時間方向的間隔分別為 （25）其中， 為最大多普勒頻移， 為 OFDM 符號周期，Δf 為子載波的帶寬（子載波間隔），τmax 為系統(tǒng)最大延遲時間。與前三種插值方法相比，Winner濾波插值方法是采用最小均方誤差準則的二維插值方法，因此可以較好地抑制信道噪聲并獲得信道的最優(yōu)估計，但是它的計算復雜度很高，從而使接收機變得復雜。 目前，各國數字蜂窩移動通信已有很大發(fā)展，但仍滿足不了需求。 MIMO 技術在一定程度上可以利用傳播中的多徑分量，也就是說 MIMO可以抗多徑衰落，但是對于頻率選擇性深衰落，MIMO 技術依然是無能為力的。接收的符號流先經過同步（包括粗頻率同步和定時偏差調整）處理，然后將導頻和循環(huán)前綴從接收符號流中去掉，剩下的 OFDM 符號通過 FFT 調制，頻率導頻在 OFDM 符號解調時移去，然后經過精頻率同步和時間同步將導頻和數據符號分離出來。衰落環(huán)境中，在發(fā)射