IMT-Advanced系统中信道估计算法的研究

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为了满足未来人们对于移动通信系统的更高需求,以LTE-Advanced和IEEE802.16m两大标准为代表的IMT-Advanced系统被提出。MIMO(Multiple Input Multiple Output)和OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)作为IMT-Advanced系统物理层的关键技术,保证整个系统的高频谱利用率。基于MIMO-OFDM的相干解调一般比非相干解调有着更好的性能,但其需要通过信道估计算法来获得CSI(Channel State Information),而CSI的准确与否直接取决于信道估计算法的优劣。本论文主要研究基于MIMO-OFDM的IMT-Advanced系统中信道估计算法的设计。本论文首先研究IEEE802.16m系统下行信道估计算法的设计。在对IEEE802.16m的下行导频信号进行分析的基础上,从性能和复杂度两个方面着手,并考虑到实用性,设计了两种不同的信道估计算法。由于IEEE802.16m系统下行导频较为稀疏,为了信道估计性能的进一步提升,采取对检测部分的判决信息加以利用的办法来进行迭代信道估计。文中对迭代信道估计算法的设计进行理论研究并提出一个初步方案,包括硬判决反馈下的迭代信道估计、软判决反馈下的迭代信道估计以及迭代信道估计的迭代控制三个方面,算法的有效性有待进一步验证。本论文然后研究LTE-Advanced系统上行信道估计算法的设计LTE-Advanced系统上行采用DMRS(DeModulation Reference Signal)作为信道估计的导频序列。由于DMRS的映射方式,一般情形下采用基于变换域的信道估计算法。文中主要讨论传统基于DFT(Discrete Fourier Transform)和DCT(Discrete Cosine Transform)两种信道估计算法的设计,并就其在小RB(Resource Block)下存在的问题进行描述。通过对问题原因的分析,采用了时频加窗的办法来提升传统的变换域信道估计算法的性能。改进的算法主要从时频窗函数的类型以及它们的长度两个方面着手,给出了优化这些参数的方法。通过仿真,在同样的RB数下,相比于传统的变换域信道估计算法,优化后的变换域信道估计算法的性能有了很大程度的改善。
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