论文部分内容阅读
多径传播引起信道的频率选择性衰落导致信号在接收端产生符号间干扰,极大限制了通信速率的提升。为了消除频率选择性衰落的影响,众多技术标准采用了具有抗多径能力强、频谱利用率高等优点的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术。随着人们对通信质量需求的不断增长,不但要求OFDM系统在静止或低速运动场景下具有优越的通信性能,还要求在终端高速移动场景下表现出良好的特性。然而信道在具有频率选择性衰落的同时,终端高速移动造成的多普勒效应导致信道产生时间选择性衰落。在这种双选择信道下,具有不同多普勒频移的多条路径叠加后形成多普勒扩展,破坏了OFDM系统中载波间的正交性,从而产生载波间干扰(Inter-Carrier Interference, ICI),给OFDM系统的信号检测带来挑战。一方面,当多普勒频移较大时,现有检测算法性能不理想；另一方面当OFDM系统子载波个数较大时,现有的检测算法在实际系统中难以实现且检测效率低下。本文针对该问题,对双选择信道下OFDM系统中的信号检测算法进行深入的分析和研究,主要研究内容与贡献包括以下几个方面：1.双选择信道下OFDM系统中的ICI特性分析方面。首先基于循环前缀(CyclicPrefix, CP)的OFDM系统模型分析了多径传播和多普勒效应导致信道产生双选择性衰落的原因,给出了两种最为经典的双选择信道建模方法：抽头时延模型和基扩展模型。然后重点分析并推导了双选择信道下OFDM系统中多普勒扩展产生ICI的过程。从信号干扰比(Signal to Interference Ratio, SIR)和信号干扰噪声比(Signal to Interference plus Noise Ratio, SINR)两个角度研究了ICI对OFDM系统带来的影响。最后介绍了后续章节采用的双选择信道仿真模型,为后续研究有效抑制ICI的检测算法奠定基础。2.双选择信道下OFDM系统中信号检测算法的性能提升方面。分别提出了基于白化残留ICI和噪声的最小均方误差连续干扰消除(Minimum Mean Square Error Successive Interference Cancellation, MMSE-SIC)算法和基于过采样OFDM系统的最优线性连续检测算法。两种算法具体为：(1)传统检测算法为了降低计算复杂度,对频域信道矩阵进行带状近似并将残留ICI作为白噪声处理,从而导致系统误码性能下降。针对该问题提出了一种基于白化残留ICI和噪声的MMSE-SIC算法。首先通过分析频域信道矩阵带状近似引起性能损失的原因,研究了带状近似后残留ICI的相关性,并推导出了残留ICI相关矩阵。利用该相关矩阵构造白化矩阵,对残留ICI和噪声同时进行白化。然后基于白化后的信号模型,利用MMSE准则并结合连续干扰消除算法检测每个子载波上的信号。仿真结果表明,在双选择信道下OFDM系统中,和传统带状近似算法相比,所提出的MMSE-SIC检测算法能够显著改善系统的误比特率性能。(2)基于过采样OFDM系统的线性合并方法虽然能够以较低的复杂度获得双选择信道带来的多径分集和多普勒分集增益,但对系统性能造成了较大的损失。针对该问题,提出一种基于过采样OFDM系统的最优线性连续检测算法。该检测算法基于接收信号的过采样输出以最大化SINR为准则,建立了求解最优线性检测矩阵的优化模型,并将该优化问题转化为标准特征值问题进行求解,利用所获得的最优线性检测矩阵结合连续检测算法对每个子载波上的信号进行检测。仿真结果表明,相比于传统的线性合并次优接收方案,所提方法能够获得更优的系统误码性能,并且随归一化多普勒频移和过采样因子的增大,性能增益得到了进一步提升。3.双选择信道下OFDM系统中信号检测算法的低复杂度实现方面。传统的低复杂度实现方法均以系统的性能损失为代价,针对该缺点提出一种基于迭代求逆的信号检测算法。基于经典的MMSE连续检测算法,首先从矩阵处理的角度出发,对信道矩阵和检测矩阵进行扩展,然后建立了扩展矩阵与原矩阵之间的转换关系,在每次检测中采用扩展矩阵的迭代求逆代替原矩阵的直接求逆。其中,首次扩展矩阵的求逆可通过Greville递归求逆算法实现,后续扩展矩阵的求逆可从上一次的计算结果中迭代获取,不需要重复进行矩阵求逆操作。仿真结果表明,提出方法在保持原算法性能的基础上,大大降低了计算复杂度。从而实现了检测算法中复杂度与误码性能之间的有效平衡。4.现有关于4项加权分数阶傅里叶变换(4 Weighte-type Fractional Fourier Transform,4-WFRFT)的研究,均未考虑载波体制与信道状态信息(Channel State Information, CSI)之间的匹配关系。针对该问题,提出一种双选择信道下基于4-WFRFT的混合载波体制的最优阶选取算法。首先基于所建立的4-WFRFT信号模型,推导出了该模型下接收信号的载波干扰比(Carrier to Interference Ratio, CIR),然后以最大CIR为准则,对最优阶4-WFRFT变换因子进行求解。根据所获得的最优阶变换因子对发送信号进行4-WFRFT调制,在接收端通过相应阶次的逆4-WFRFT,能够准确解调出发送数据。仿真结果表明,相比于传统的单载波和OFDM体制,所提混合载波体制通过选取最优阶变换因子实现了载波体制与信道之间的最佳匹配,能够有效抵抗信道的双选择性衰落。