【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(shù)。在頻率n考慮所有的天線，MIMOOFDM系統(tǒng)在空間子信道的表達(dá)式為 （411） 導(dǎo)頻序列的設(shè)計(jì)是基于導(dǎo)頻和訓(xùn)練序列的信道估計(jì)算法的關(guān)鍵，好的導(dǎo)頻序列不僅可以提高頻譜利用率，還可以降低計(jì)算復(fù)雜度。每個(gè)天線發(fā)送v個(gè)訓(xùn)練符號(hào)均勻分布在空間頻域中并且在這些頻域內(nèi)其它天線發(fā)送符號(hào)都為零。基于LS信道估計(jì)算法的優(yōu)點(diǎn)，本論文在MIMOOFDM系統(tǒng)中引入了該算法，仿真結(jié)果證明該算法具有收斂速度快，穩(wěn)態(tài)性能好等特點(diǎn)，在MIMOOFDM系統(tǒng)中能很好地實(shí)現(xiàn)信道估計(jì)。在實(shí)際應(yīng)用中要活的完全理想是不可能的，所以必須要用參考信號(hào)來代替，但是越準(zhǔn)確，LS估計(jì)結(jié)果就越好。 (5)在MIMOOFDM系統(tǒng)中，估計(jì)個(gè)信道矩陣可以采用上述信道估計(jì)算法逐步進(jìn)行估計(jì)，由于估計(jì)頻域值具有循環(huán)移位的特征， 所以上述所得到的估計(jì)結(jié)果需進(jìn)行修正 (432) LS算法的修正LS的算法同時(shí)使用時(shí)域和頻域進(jìn)行信道估計(jì)，大大提高了信道估計(jì)性能，但是LS算法的性能受到了全職系數(shù)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(jì)算時(shí)，可以看出，使結(jié)果大大偏離了LS粗估計(jì)結(jié)果，使算法到達(dá)穩(wěn)定點(diǎn)的速度變慢，為了加快收斂速度將初始值作如下調(diào)整在k=0時(shí)刻，為了使信號(hào)從LS算法的粗估計(jì)值開始收斂，可將矩陣矢量對(duì)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(jì)中的經(jīng)典算法，雖然它的估計(jì)結(jié)果是最優(yōu)的，但是由于該算法的復(fù)雜度較高從而限制了它在實(shí)際中的應(yīng)用。但是它們的劣勢(shì)也是非常明顯的,要想使它們更好地應(yīng)用于實(shí)際系統(tǒng)中,必須對(duì)它們的算法進(jìn)行一定的優(yōu)化。同理，可以將上述方法應(yīng)用于LS信道估計(jì)法中，只保留信道脈沖響應(yīng)量h的前L個(gè)值作為有用項(xiàng)，得： (443) (444)文獻(xiàn)給出了MMSE估計(jì)法與LS估計(jì)法之間的關(guān)系： 。通過構(gòu)造訓(xùn)練序列使用該表達(dá)式和上面的表達(dá)式和，可以得到最優(yōu)子信道的估計(jì)為 (440)其中， (441) MMSE與LS信道估計(jì)算法的改進(jìn)及其相互關(guān)系前面介紹的兩種導(dǎo)頻位置處的信道估計(jì)方法有著各自鮮明的優(yōu)點(diǎn),MMSE方法能夠很好地反映信道的實(shí)時(shí)性,在均方誤差上有著良好的性能。將代價(jià)函數(shù)()式對(duì)求梯度函數(shù) （416）令，經(jīng)數(shù)學(xué)推導(dǎo)之后，可得 （417）其中，是的特征矩陣。 LS信道估計(jì)算法在MIMOOFDM系統(tǒng)中的應(yīng)用2DMMSE算法利用時(shí)域和頻域進(jìn)行信道估計(jì)，在信道估計(jì)算法中是最優(yōu)的，但是這種信道估計(jì)算法需要精確的信道統(tǒng)計(jì)特性，所以在時(shí)變的信道中，這種方法是行不通的，在參考文獻(xiàn)[46]中，Xiaolin Hou等人在提出了一種LS信道估計(jì)算法，這種算法不需要精確的信道統(tǒng)計(jì)特性，并且能充分利用時(shí)域和頻域的相關(guān)性，適合于快速變化的信道。所以在MIMOOFDM系統(tǒng)中設(shè)計(jì)導(dǎo)頻時(shí)，將一個(gè)導(dǎo)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(chǎn)生的干擾，而且還減少了計(jì)算復(fù)雜度。并且信道矩陣的對(duì)角元素為離散傅里葉變換后的第n個(gè)值。為了簡(jiǎn)化表達(dá)式，假設(shè)=0，并且離散時(shí)間表達(dá)式=，接收端濾波器對(duì)應(yīng)的抽樣沖激響應(yīng)，最大長(zhǎng)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(chǔ)上著重介紹了基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)算法。，其中自相關(guān)矩陣是通過個(gè)OFDM導(dǎo)頻序列估計(jì)得到的。假設(shè)信道滿足線性無關(guān)，加性噪聲與發(fā)射信號(hào)不相關(guān)。在MIMOOFDM系統(tǒng)中，也有很多人致力于半盲道估計(jì)算法研究?？梢愿鶕?jù)對(duì)未知輸入符號(hào)的先驗(yàn)知識(shí)的利用程度對(duì)半盲道估計(jì)算法如下分類。通過對(duì)每個(gè)接收天線重復(fù)上述預(yù)編碼過程，所有的信道都可以估計(jì)出來。但是該算法需要利用CP引入數(shù)據(jù)冗余，而對(duì)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(jìn)了SISOOFDM（單輸入單輸出）系統(tǒng)中基于子空間的盲信道估計(jì)方法，并把它運(yùn)用在MIMOOFDM系統(tǒng)中。為了減少碼間干擾（ISI）,在IFFT變換后的符號(hào)前加入循環(huán)前綴（CP）,這是OFDM得符號(hào)長(zhǎng)度為N=+，是循環(huán)前綴包含碼的個(gè)數(shù)。所以近年來，MIMOOFDM 系統(tǒng)的盲信道估計(jì)得到廣泛的研究。由于數(shù)據(jù)子載波上的信道響應(yīng)是通過對(duì)導(dǎo)頻子載波上的頻率響應(yīng)內(nèi)插得到的，導(dǎo)頻子載波處頻率響應(yīng)的估計(jì)的準(zhǔn)確程度將直接影響到整個(gè)估計(jì)的性能假定第 k 個(gè)符號(hào)周期，發(fā)射天線i和接收天線j 之間的載波信道響應(yīng)可以表示為 (31)定義基于 LS 準(zhǔn)則的代價(jià)函數(shù)為 (32) 將其求導(dǎo)，并令為零 (33) 經(jīng)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(dǎo)頻序列的信道估計(jì) 具體的方法有LS算法，在掌握信道二階統(tǒng)計(jì)特性的情況下還可以采用更為準(zhǔn)確的算法等。從每副天線發(fā)出的訓(xùn)練子載波都是相互正交的，從而能夠唯一的識(shí)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(jī)和接收機(jī)之間的傳播路徑非常復(fù)雜。在OFDM系統(tǒng)中，信道估計(jì)器的設(shè)計(jì)主要有兩個(gè)問題：一是導(dǎo)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(zhì)微粒的熱運(yùn)動(dòng)，它實(shí)際上是一種不確定的因素，它的存在使得信號(hào)經(jīng)過信道都會(huì)或多或少受到影響，之所以稱噪聲為白的，是因?yàn)檫@種噪聲的功率譜分布均勻，并且包含整個(gè)頻域，這與白光是各種色光的疊加相似。多普勒效應(yīng)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(dòng)臺(tái)的速度。在傳輸過程中，由于時(shí)延擴(kuò)展，接收信號(hào)中的一個(gè)符號(hào)的波形會(huì)擴(kuò)展到其它符號(hào)當(dāng)中，造成符號(hào)間干擾（ISI）。不同相位的多個(gè)信號(hào)在接收端疊加，如果同相疊加則會(huì)使信號(hào)幅度增強(qiáng)，而反相疊加則會(huì)削弱信號(hào)幅度。由此可以得到平均的信號(hào)噪聲比（ SNR）為 （27）其中， No是單邊噪聲功率譜密度，b是信號(hào)帶寬， K是獨(dú)立于距離,功率和帶寬的常數(shù)。 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(hào)與器估計(jì)值之間的均方誤差。接收機(jī)利用空間均衡器分離 2 個(gè)信號(hào)，并且解調(diào)，譯碼解復(fù)用和恢復(fù)處原始信號(hào)。下一代的無線系統(tǒng)還可以集成改進(jìn)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(shí)編碼，基于信道統(tǒng)計(jì)特性并且要求最小信息反饋的線性預(yù)編碼在空時(shí)卷積編碼中，相同信號(hào)經(jīng)過不同的編碼，形成不同的數(shù)據(jù)流，然后經(jīng)過多副天線發(fā)送出去。采用多個(gè)天線，就會(huì)相應(yīng)生成多個(gè)空間信道，而且若干個(gè)空間信道不太可能同時(shí)處于深衰落中。接收天線中的精頻率導(dǎo)頻用做信道估計(jì)。目前解決 MIMO 技術(shù)中的頻率選擇性衰落的方案可以結(jié)合 OFDM 技術(shù)，將頻率選擇性衰落轉(zhuǎn)換為子載波上的平坦衰落。解決移動(dòng)通信的容量問題成為當(dāng)務(wù)之急。因此，在實(shí)際應(yīng)用中為了在性能和復(fù)雜度之間取得折衷，通常在時(shí)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(jīng)過低通濾波處理，可以得到較好的效果。實(shí)際傳輸中，為了使信道估計(jì)具有更加精確并有更強(qiáng)的跟蹤能力，要考慮多普勒頻移和信道最大時(shí)延處于最壞的情況，插入足夠的導(dǎo)頻，以便能跟上信道時(shí)頻的變化。由于在對(duì) OFDM 符號(hào)進(jìn)行解調(diào)的過程中，需要計(jì)算這些點(diǎn)上所對(duì)應(yīng)的每一子載波頻率的最大值，因此可以從多個(gè)相互重疊的子信道符號(hào)頻譜中提取出每個(gè)子信道符號(hào)，而不會(huì)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(duì)(22)式中的第 k 個(gè)子載波進(jìn)行解調(diào)，然后在時(shí)間長(zhǎng)度T 內(nèi)進(jìn)行積分，可以得到 （24）從上式可以看出，對(duì)第k個(gè)子載波進(jìn)行解調(diào)可以恢復(fù)出期望符號(hào)。但通過將各個(gè)信道聯(lián)合編碼，可以使系統(tǒng)性能得到提高。OFDM 信號(hào)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(shí)碼有空時(shí)塊碼、空時(shí)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(shù)可以提高信道的容量，同時(shí)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(dǎo)頻的設(shè)計(jì)，然后介紹將LS 和MMSE算法引入到 MIMOOFDM 系統(tǒng)中，最后給出了計(jì)算機(jī)仿真和結(jié)論。與盲道估計(jì)算法相比，又降低了計(jì)算復(fù)雜度，所以它是介于導(dǎo)頻信道估計(jì)和盲信道估計(jì)之間的一種算法。第二種是利用統(tǒng)計(jì)量信息的高斯算法，（盲）預(yù)測(cè)算法或者（盲）協(xié)方差匹配算法。盲信道估計(jì)算法根據(jù)統(tǒng)計(jì)特性的不同主要分為：基于高階統(tǒng)計(jì)特性的盲信道辨識(shí)（HOS），例如由Shengli Zhou提出的基于輸入信號(hào)的高階統(tǒng)計(jì)量的盲信道估計(jì)算法；基于二階統(tǒng)計(jì)特性的盲信道辨識(shí)方法，其中一些算法是基于自相關(guān)矩陣子矩陣的盲估計(jì)算法，另一些是基于子空間分解的盲信道估計(jì)算法；第三種就是基于一階統(tǒng)計(jì)特性的辨識(shí)方法。具體的方法有LS算法，在掌握信道二階統(tǒng)計(jì)特性的情況下還可以采用更為準(zhǔn)確的算法等。對(duì)它進(jìn)行DFT變換就可以獲得信道的頻域響應(yīng)結(jié)果。另外，OFDM將總帶寬分割為若干個(gè)窄帶子載波可以有效的抵抗頻率選擇性衰落。為了適應(yīng)新的市場(chǎng)需求，人們正在研究和設(shè)計(jì)第三代移動(dòng)通信系統(tǒng)。第一章 緒論 研究背景和意義現(xiàn)代社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入了信息時(shí)代，在各種信息技術(shù)中，信息的傳輸即通信起著支撐作用。第二代移動(dòng)通信系統(tǒng)主要是為支持語音和低速率的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)而設(shè)計(jì)的，但是隨著人們對(duì)通信業(yè)務(wù)范圍和業(yè)務(wù)速率要求的不斷提高，已有的第二代移動(dòng)通信網(wǎng)將很難滿足新的業(yè)務(wù)需求。OFDM技術(shù)是多載波傳輸?shù)囊环N，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(dǎo)頻的訓(xùn)練序列估計(jì)信道沖擊與訓(xùn)練序列和接收信號(hào)進(jìn)行的相關(guān)計(jì)算所獲得信道沖擊響應(yīng)有相同的作用。這類方法通常是在發(fā)送端發(fā)送訓(xùn)練序列來識(shí)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(jì)，然后再利用嵌入在每個(gè)數(shù)據(jù)符號(hào)中的導(dǎo)頻數(shù)據(jù)不斷跟蹤信道的變化。由于盲信道估計(jì)算法僅僅利用接收端數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特性以及一些信道特征和發(fā)送序列的統(tǒng)計(jì)特性來進(jìn)行信道估計(jì)的，無需使用訓(xùn)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(guān)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(yù)測(cè)方法。半盲道估計(jì)算法算法與基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)算法相比計(jì)算復(fù)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(jì)算法?？梢钥闯觯藭r(shí)信道容量隨天線數(shù)量的增大而線性增大。目前MIMO技術(shù)領(lǐng)域另一個(gè)研究熱點(diǎn)就是空時(shí)編碼。頻譜效率比串行系統(tǒng)高近一倍，這一點(diǎn)在頻譜資源有限的無線環(huán)境中很重要。OFDM 技術(shù)本身已經(jīng)利用了信道的頻率分集，如果衰落不是特別嚴(yán)重，就沒有必要再加時(shí)域均衡器。從圖 可以看出，每個(gè)子載波在一個(gè) OFDM 符號(hào)周期內(nèi)都包含整數(shù)倍個(gè)周期，而且各個(gè)相鄰的子載波之間相差一個(gè)周期。在每一個(gè)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(dǎo)頻符號(hào)在頻率方向的間隔和時(shí)間方向的間隔分別為 （25）其中， 為最大多普勒頻移， 為 OFDM 符號(hào)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(shí)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(zhǔn)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(jì)，但是它的計(jì)算復(fù)雜度很高，從而使接收機(jī)變得復(fù)雜。 目前，各國(guó)數(shù)字蜂窩移動(dòng)通信已有很大發(fā)展，但仍滿足不了需求。 MIMO 技術(shù)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(duì)于頻率選擇性深衰落，MIMO 技術(shù)依然是無能為力的。接收的符號(hào)流先經(jīng)過同步（包括粗頻率同步和定時(shí)偏差調(diào)整）處理，然后將導(dǎo)頻和循環(huán)前綴從接收符號(hào)流中去掉，剩下的 OFDM 符號(hào)通過 FFT 調(diào)制，頻率導(dǎo)頻在 OFDM 符號(hào)解調(diào)時(shí)移去，然后經(jīng)過精頻率同步和時(shí)間同步將導(dǎo)頻和數(shù)據(jù)符號(hào)分離出來。衰落環(huán)境中，在發(fā)射