【正文】 算法 LS估計算法結(jié)構(gòu)比較簡單、計算量也較小，但是對AWGN和ICI都較為敏感。時隙可以按照如下方式構(gòu)成：在偶數(shù)序號子載波上發(fā)送數(shù)據(jù)與訓(xùn)練符號，而在奇數(shù)序號子載波設(shè)置為零。因此，對于信道參數(shù)估計算法的研究是一項有重要意義的工作。信道的盲估計在頻帶的利用率上要遠高于半盲道估計和給予導(dǎo)頻的估計算法，而且能大大提高系統(tǒng)效率，但是在運算的復(fù)雜程度上卻大大超過后者。此外，無線信道不像有限信道那樣固定并可預(yù)見，而是具有很大的隨機性，導(dǎo)致接受信號的幅度、相位和頻率失真，很難進行分析。換言之，相干時間就是指一段時間間隔，在此間隔內(nèi)，兩個到達信號有很強的幅度相關(guān)性。 信道的時變性是指信道傳遞函數(shù)是隨時間而變化的，即在不同時刻發(fā)送相同的信號，在接收端收到的信號是不相同的。多普勒頻移則由于移動臺的運動導(dǎo)致接收信道的頻率發(fā)生變化 發(fā)射端發(fā)送一個窄脈沖信號，則在接收端可以收到多個窄脈沖，每一個窄脈沖的衰落和時延以及窄脈沖的個數(shù)是不同的。 無線信道的主要特征就是多徑傳播，即接收機所接收到的信號通過不同的直射、反射、折射等路徑到達接收機。最簡單的大尺度路徑損耗的模型可以表示為 （26）其中， pt表示本地發(fā)射信號功率，pr 表示接收功率， 是發(fā)射機和接收機之間的距離。在每個子載波的基礎(chǔ)上有估計到的 SINR 對軟判決進行加權(quán)，即為狀態(tài)好的子信道分配較大的權(quán)值，為較差的子信道分配較小的權(quán)值。由于 MRC 與期望信號的空間簽名序列相匹配，而不是與干擾信號的空間簽名序列匹配，因此 MRC 具有潛在的抑制干擾的作用。這樣，可以把高速編碼數(shù)據(jù)流分割為一組相對速率較低的數(shù)據(jù)流，分別在不同的天線，對不同的數(shù)據(jù)流獨立編碼、調(diào)制和發(fā)送，但是使用相同的頻率和時隙。在這種方案中，第二副天線是第一副天線的時延復(fù)本。MIMOOFDM系統(tǒng)使用兩種關(guān)鍵技術(shù)：多輸入多輸出（MIMO）天線和正交頻分復(fù)用（OFDM）調(diào)制。源數(shù)據(jù)信道編碼數(shù)字調(diào)制MIMO編碼OFDM調(diào)制0FDM調(diào)制OFDM調(diào)制數(shù)據(jù)接受同步同步OFDM解調(diào)OFDM解調(diào)同步OFDM解調(diào)ofdm解碼數(shù)字解調(diào)信道估計 MIMOOFDM系統(tǒng)接收端。這種信道容量的增加不占用額外的帶寬，也不消耗額外的發(fā)射功率，因此是增加信道和系統(tǒng)容量的一種非常有效的手段。同時，在 MIMOOFDM 系統(tǒng)中加入合適的數(shù)字信號處理的算法能更好地增強系統(tǒng)的穩(wěn)定性。分段線性插值和Cubic插值的性能要好于線性插值的方法。根據(jù)二維抽樣定理，能夠無失真恢復(fù)信道沖激響應(yīng)的抽樣率必須不小于信號帶寬的兩倍。如圖 所示，圖中給出了相互覆蓋的各個子信道內(nèi)經(jīng)過矩形波形成型得到符號的 函數(shù)頻譜。其中，所有的子載波都具有相同的幅值和相位，但實際應(yīng)用中，根據(jù)數(shù)據(jù)符號的調(diào)制方式，每個子載波都有相同的幅值和相位是不可能的。 通過各子載波的聯(lián)合編碼，可具有很強的抗衰落能力。而且由于每個子信道的帶寬僅僅是原信道帶寬的一小部分，信道均衡變得相對容易 OFDM 的優(yōu)點OFDM 技術(shù)之所以越來越受關(guān)注，是因為 OFDM 有很多獨特的優(yōu)點： 頻譜利用率很高。該算法實際上是使用ZF算法加上干擾消除技術(shù)得到的。根據(jù)收發(fā)兩端天線數(shù)量，相對于普通的單輸入單輸出SISO（SingleInput SingleOutput）系統(tǒng)，MIMO系統(tǒng)還可以包括單輸入多輸出SIMO（SingleInput MultipleOutput）系統(tǒng)和多輸入單輸出MISO（MultipleInput SingleOutput）系統(tǒng)。第三章重點介紹了現(xiàn)有的基于導(dǎo)頻序列的信道估計算法包括 LS 算法和線性最優(yōu)線性 MMSE 算法；以及盲信道估計算法和半盲信道估計算法。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?jù)對未知輸入符號的先驗知識的利用程度對半盲道估計算法如下分類。第二類是基于被傳輸信息符號的有限字符和其統(tǒng)計特性的盲信道估計方法。 目前MIMOOFDM 信道估計的方法通常可以分為三類： 第一類是基于導(dǎo)頻或訓(xùn)練序列的方法。本論文提出新的一種使用頻分復(fù)用導(dǎo)頻的序列時域關(guān)聯(lián)估計的信道沖擊響應(yīng)信道估計算法。MIMO技術(shù)充分開發(fā)空間資源，利用多個天線實現(xiàn)多發(fā)多收，在不需要增加頻譜資源和天線發(fā)送功率的情況下，可以成倍地提高信道容量。這些目前正在廣泛使用的數(shù)字移動通信系統(tǒng)是第二代移動通信系統(tǒng)。由于人類社會生活對通信的需求越來越高，世界各國都在致力于現(xiàn)代通信技術(shù)的研究與開發(fā)以及現(xiàn)代通信網(wǎng)的建設(shè)現(xiàn)代移動通信技二十世紀(jì)二十年代，但是一直到 20 世紀(jì) 70 年代中期才迎來了移動通信的蓬勃發(fā)展時期。盡管目前關(guān)于第三代移動通信系統(tǒng)的研究和標(biāo)準(zhǔn)化工作十分引人注目，但是目前第三代移動通信的方案實際只能是第二代移動通信方案的改進，算不上真正意義上的寬帶接入網(wǎng)絡(luò)。因此充分研究開發(fā)這兩種技術(shù)的潛力，將兩者結(jié)合起來成為新一代移動通信核心技術(shù)的解決方案。在時域，應(yīng)用MMSE準(zhǔn)則就可以得到臨近兩個的導(dǎo)頻符號間符號數(shù)據(jù)衰落數(shù)值的最好估計。具體的參考文獻有由ik Schober等人提出的采用二維Winner濾波器自適應(yīng)跟蹤時變信道的算法、eder snazi等人提出的自適應(yīng)信道估計算法、線性高斯內(nèi)插估計方法、最大似然估計算法、最優(yōu)線性MMSE算法，由于LS算法估計效果不夠理想，MMSE算法又過于復(fù)雜，XiaoYang等人還提出了將MMSE和RLS算法相結(jié)合的算法。基于高階統(tǒng)計量的盲辨識方法計算量大，收斂慢，且需要大量的數(shù)據(jù)，因此對于快速時變的通信信道它并不合適。將未知輸入符號作為高斯隨機變量來處理的半盲高斯最大似然（aussian Maximum Likelihood）也屬此類。 本文主要的研究內(nèi)容及章節(jié)安排 本文研究了基于MIMOOFDM 系統(tǒng)中自適應(yīng)信道估計算法。第五章是全文的總結(jié)和展望。前者是利用MIMO信道提供的空間復(fù)用增益，后者是利用MIMO信道提供的空間分集增益。空時碼的主要思想是利用空間和時間上的編碼實現(xiàn)一定的空間分集和時間分集，從而降低信道誤碼率。 抗多徑干擾與頻率選擇性衰落能力強。 基于離散傅立葉變換（DFT）的 OFDM 有快速算法，OFDM 采用 IFFT和 FFT 來實現(xiàn)調(diào)制和解調(diào)，易用 DSP 實現(xiàn)。而對其它載波來說，由于在積分間隔內(nèi)，頻率差別(i ? k)/T可以產(chǎn)生整數(shù)倍個周期，所以積分結(jié)果為零。 OFDM子載波頻譜圖從圖 可看出，OFDM系統(tǒng)滿足奈奎斯特?zé)o碼間干擾準(zhǔn)則，即多個子信道頻譜之間不存在相互干擾，但此時的符號成形不像通常的系統(tǒng)，不是在時域進行脈沖成形，而是在頻域?qū)崿F(xiàn)的。因此，導(dǎo)頻的間隔由整個系統(tǒng)的多普勒頻移和功率延遲譜決定。 MIMOOFDM 系統(tǒng) 對于高速無線通信，單純的 OFDM 系統(tǒng)對抗無線環(huán)境中的多徑衰落是不夠的，必須和 MIMO 技術(shù)結(jié)合起來，才能更好地發(fā)揮其功效。采用 MIMOOFDM 技術(shù)是一種有效的手段。另外，OFDM 技術(shù)是 4G 的核心技術(shù)，而 OFDM 提高頻譜利用率的作用有限，在 OFDM 的基礎(chǔ)上合理開發(fā)空間資源，也就是 MIMOOFDM，就可以提供可靠的高數(shù)據(jù)傳輸速率。估計信道矩陣使 MIMO 解碼器精確的解調(diào)出OFDM 符號。如果基站處采用 2 副發(fā)送天線和 3 副接收天線，而在移動臺一側(cè)采用1副發(fā)送天線和3副接收天線，則與單一輸入單一輸出系統(tǒng)相比，這種系統(tǒng)通過降低衰落容限，使得鏈路預(yù)算可以獲得10~20dB 地改善。而另一種空時分組編碼憑借其簡單的線性譯碼，也得到廣泛的關(guān)注。只要每個發(fā)送天線數(shù)據(jù)流內(nèi)包括不同的空間簽名序列（即信道矩陣滿秩），就可以對組合的發(fā)送信號進行分離。從而使得信號干擾噪聲比（SINR）。無線信道強度隨著時間和頻率的變化可以分為兩種：大尺度衰落（largescale fading），陰影衰落和小尺度衰落（smallscale fading）。如果為保證可靠接收，要求 ，其中 表示信噪比門限，則路徑損耗會為比特速率帶來限制 （28）可見，如果不采用其它特殊的技術(shù)，那么數(shù)據(jù)的符號速率以及電波的傳播范圍都會受到很大的限制。這樣，接收信號的幅度就會發(fā)生急劇變化，就會產(chǎn)生衰落。為了避免產(chǎn)生 ISI，應(yīng)該令符號寬度要遠遠大于無線信道的最大時延擴展，或者符號速率要小于最大時延擴展的倒數(shù)?？梢钥吹?，多普勒頻移與載波臺運動速度成正比。當(dāng)信噪比較低的時候，白噪聲對信道干擾的影響也就越凸現(xiàn)出來，由于高斯分布是不均勻的，誤碼是難以避免的。由于無線信道的時變特性，需要接收機不斷對信道進行跟蹤，因此導(dǎo)頻信息也必須不斷地發(fā)送。無線信道并不像有線信道固定并可預(yù)見，而是具有很大的隨機性，這就對接收機的設(shè)計提出了很大的挑戰(zhàn)。訓(xùn)練子載波在頻率的間隔要小于相干子帶寬，因此可以利用內(nèi)插訓(xùn)練子載波之間的信道估計值。具體的參考文獻有由ik Schober等人提出的采用二維Winner濾波器自適應(yīng)跟蹤時變信道的算法、eder snazi等人提出的自適應(yīng)信道估計算法、線性高斯內(nèi)插估計方法、最大似然估計算法、最優(yōu)線性MMSE算法，由于LS算法估計效果不夠理想，MMSE算法又過于復(fù)雜，XiaoYang等人還提出了將MMSE和RLS算法相結(jié)合的算法。 最優(yōu)線性 MMSE 算法 最優(yōu)線性 MMSE 算法是信道估計中的經(jīng)典算法，雖然它的估計結(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際中的應(yīng)用。 盲信道估計在沒有導(dǎo)頻或訓(xùn)練序列的情況下，借助通信系統(tǒng)或信號本身的冗余特性或已知信息，僅通過對接收信號進行處理從而得到信道狀態(tài)信息。第K個MIMOOFDM符號s(k)用*1的向量來表示： （316）階向量： （317）上式表示第K個MIMOOFDM符號的第n個子載波上發(fā)送的信號。同樣利用了插入循環(huán)前綴引入的冗余。即矩陣的行數(shù)要大于列數(shù)。另外子空間算法必須要滿足一些嚴(yán)格的條件，例如：為了得到噪聲子空間，接收天線數(shù)目要大于發(fā)射天線。 利用線性預(yù)編碼進行信道估計的算法如下幾步： (1)取第 j 個接收天線所接收的信號，計算相關(guān)矩陣如式()。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)測方法。半盲道估計算法算法與基于導(dǎo)頻的信道估計算法相比計算復(fù)雜度要高，但是它提高了系統(tǒng)的頻譜利用率。發(fā)射信號的自相關(guān)矩陣為：,并且列滿秩。為了得到噪聲子空間，將從接收信號中估計接收信號的自相關(guān)矩陣，少量的OFDM符號將引起殘留誤差。通過分析可以得出基于導(dǎo)頻序列的信道估計算法是最適合MIMOOFDM系統(tǒng)的技術(shù)，在提高通信系統(tǒng)的容量和可靠性方面有很大的潛力。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的提高。 大小為N的數(shù)據(jù)符號塊在發(fā)送天線段被發(fā)射，接收天線中每一個接收天線都對應(yīng)N+V1個非零抽樣輸出結(jié)果，參數(shù)v的大小為,信道延遲最大值由發(fā)送濾波器延遲，接受濾波延遲和物理信道延遲擴展這三部分組成。由此可知SISO頻域信道是長度為V的特殊序列符號通過N點DFT變換得到的。，其中T(0)表示訓(xùn)練符號，D表示數(shù)據(jù)符號。而且這種算法采用了二維估計的方法，加快了算法的收斂速度和穩(wěn)定性。如何獲得圖中所示的參考信號，對LS的性能影響很大。定義 （418） （419）帶入()式可寫成 （420）將()式()式寫成遞歸的形式 （421） （422）為了簡化描述，可以進一步定義 （423）則有 (424)其中，為增益矢量， (425)將()式、()式和()式代入()式可得 (426)初始估計誤差可以定義為，()式能簡化為 (427)LS自適應(yīng)信道估計算法在MIMOOFDM系統(tǒng)中的應(yīng)用過程如下：(1)LS頻域估計(2)將頻域估計結(jié)果轉(zhuǎn)換為時域(3)時域LS精確過程： 初始化 遞歸過程(k=1,2, …) 第一步 信道估計 第二步 計算初始化誤差和增益矢量 (428) (429) 第三步 更新權(quán)系數(shù)矩陣 (430) (431)(4)由于發(fā)送的導(dǎo)頻序列只能估計出所在的子載波的信道參數(shù)，所以需要通過內(nèi)插技術(shù)(zeropadding)在時域補零，通過信道沖激響應(yīng)的離散傅里葉變換可以得到N點頻域的信道估計。LS方法形式簡單,計算復(fù)雜度較低,在系統(tǒng)性能要求不高的環(huán)境中更具