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在当前可用频谱资源极为匮乏的情况下,为应对“大-智-移-云”时代对联网和数据流量需求的爆炸宽式增长,通过在通信物理层进一步提升频谱效率来实现高速率的数据传输成为数字通信领域研究的热点。带压缩多载波通信技术,又称为高频谱效率频分复用(Spectrally Efficient Frequency Division Multiplexing,SEFDM)技术,通过在正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的基础上进一步压缩子载波间隔,从而达到提升频谱利用率的目的。然而子载波间隔的进一步压缩打破了正交性并带来严重的子载波间干扰(Inter-carrier Interference,ICI),给系统接收端检测算法的设计带来了极大的挑战。如何实现性能良好且低复杂度的检测算法是学术界和工业界亟待解决的问题。本文围绕带宽压缩多载波通信系统接收端检测问题,开展了如下工作:1.研究了多载波调制体制的谱效提升机理,分析研究了带宽压缩多载波调制解调数学模型。在研究OFDM技术向带宽压缩多载波技术演进原理基础上,重点分析推导了带宽压缩多载波通信系统的连续与离散数学模型,通过仿真验证了其相比OFDM技术的谱效优势,剖析了带宽压缩多载波通信系统发端信号的IDFT/IFFT低复杂度生成方法。2.分析验证了几种传统的检测算法,在迭代消除(Iterative Cancellation,IC)算法的基础上提出了一种改进的IC检测算法。研究并仿真验证了最优最大似然(Maximum Likelihood,ML)检测和迭代IC检测等几种传统的检测算法的性能和适用场景条件,并在IC算法的基础上进行了算法改进,改进后的IC算法进一步提升了检测性能。3.系统梳理了带宽压缩多载波通信系统的树形搜索检测算法理论,仿真验证并比较了树形搜索系列算法的低复杂度和检测性能。在分析推导误码率性能接近ML检测且保持低复杂度优点的球形译码(Sphere Decoder,SD)算法原理基础上,研究了固定SD计算复杂度,且性能次优于SD的固定SD(Fixed Sphere Decoder,FSD)算法,并进一步通过与截断奇异值分解(Truncated Singular Value Decomposition,TSVD)算法结合实现了性能次优于SD的的FSD-TSVD算法,达到了低复杂与复杂度的合理折衷目的。4.引入迭代信号检测以及连续干扰消除机制,提出一种改进的符号估计算法,并基于该算法设计实现了一种新的迭代信号接收检测方案。在分析迭代信号处理原理的基础上,结合信道编码、块交织以及最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)均衡技术完成了基本的迭代的检测方案构建。针对MMSE均衡能力在大带宽压缩比条件下的不足,引入ICI的连续干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)机制,并通过对符号估计方法的改进,实现了多子载波和大压缩比条件下接收检测性能的有效提升。5.基于MATLAB搭建了带宽压缩多载波通信系统发送端与接收端测试平台。利用该平台,测试了传统检测算法的检测性能,验证了所提出方案以及算法的有效性。有力支撑了系统发送端信号生成和接收端信号检测算法的研究。