陣列天線OFDM系統(tǒng)的信號檢測與參數(shù)估計.pdf

1、正交頻分復用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing)是第四代移動通信的關(guān)鍵技術(shù)。陣列天線技術(shù)是解決頻率資源匾乏的有效途徑,同時還可以提高系統(tǒng)容量和通信質(zhì)量。近幾年來,人們研究將此技術(shù)應(yīng)用于OFDM系統(tǒng),實現(xiàn)波束形成和自適應(yīng)信號處理,可以顯著提高系統(tǒng)信號干擾與噪聲功率比(SINR,Signal to Interference Noise Ratio),減少時延擴展和多徑衰落,實現(xiàn)角

2、度分集和空分多址,從而能有效對抗系統(tǒng)的共信道干擾,大大降低系統(tǒng)的誤碼率,提高系統(tǒng)的頻譜利用率和系統(tǒng)容量。
　　 本文主要研究了陣列天線OFDM系統(tǒng)的信號檢測與參數(shù)估計問題。全文的主要工作如下:
　　 首先,對OFDM和智能天線技術(shù)的發(fā)展、應(yīng)用、基本原理和系統(tǒng)模型做了綜述。對無線信道進行分析,并建立數(shù)學模型。
　　 然后,分析了載波頻率偏移對OFDM系統(tǒng)性能的影響,并在介紹了OFDM系統(tǒng)中傳統(tǒng)頻偏估計算法的基礎(chǔ)上,

3、詳細介紹了CP-ML(Maximum Likelihood based on Cyclic Prefix,基于循環(huán)前綴的最大似然估計)算法和ESPRIT(Estimation of Signal Parameters via Rotational InvarianceTechnique,借助旋轉(zhuǎn)不變技術(shù)估計信號參數(shù))方法。通過對陣列天線OFDM系統(tǒng)接收端的信號進行分析和重構(gòu),得出其具有多重不變性。據(jù)此,提出了利用MI-ESPRIT(Mu

4、lti-InvarianceESPRIT,多重不變ESPRIT)算法進行盲頻偏估計。仿真結(jié)果表明,MI-ESPRIT算法具有較好的頻偏估計性能,并且隨著OFDM符號塊數(shù)目和天線數(shù)目的增加性能變好。它具有比CP-ML算法和ESPRIT方法更好的性能。MI-ESPRIT算法不需要任何已知的訓練序列和循環(huán)前綴符號,是一種盲的方法。
　　 最后,對常用的陣列天線OFDM系統(tǒng)的波束形成算法做了綜述。介紹了平行因子技術(shù)的數(shù)學基礎(chǔ)。通過對接收

5、端的陣列OFDM信號進行分析,得到其具有三線性模型特征。據(jù)此,提出了基于三線性分解的聯(lián)合符號檢測和DOA估計(Trilinear-JSDE,Trilinear decomposition-basedJoint Symbol Detection and DOA Estimation)算法。仿真結(jié)果表明,Trilinear-JSDE算法的信號檢測性能與非盲的post-FFT接收機非常接近,DOA估計性能非常逼近非盲的LS算法。算法性能隨著樣