高移動性信道估計及干擾抑制技術(shù)研究.pdf

1、隨著高速鐵路、高速公路車輛、以及低空飛行系統(tǒng)的快速發(fā)展，高移動性場景中的無線通信已經(jīng)受到了人們的廣泛關(guān)注。近幾年來，高速鐵路更是在我國蓬勃發(fā)展，為國民的經(jīng)濟發(fā)展帶來了強勁動力。與此同時，人們在高鐵列車中使用通信工具的機會越來越多，對高移動性環(huán)境下通信服務(wù)種類和質(zhì)量的要求也越來越高。然而，在高移動性場景中，列車運行時速通常可以高達200km/h–350km/h，列車高速移動引起的諸如信道快衰落嚴重、復(fù)雜的干擾環(huán)境、劇烈多普勒頻移變化、切換

2、區(qū)穿越頻繁等問題使得現(xiàn)有通信技術(shù)不再適用。因此，如何在高移動性系統(tǒng)中為用戶提供高速、穩(wěn)定的寬帶無線通信服務(wù)已成為一個亟待解決的問題。目前，正交頻分復(fù)用技術(shù)（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）已被廣泛應(yīng)用于高移動性系統(tǒng)以提供高速率的寬帶無線通信服務(wù)。本文旨在研究高移動OFDM系統(tǒng)中的信道估計及干擾抑制技術(shù)，以高鐵無線通信系統(tǒng)為切入點，深入探究列車地理位置信息與系統(tǒng)的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，并

3、在此基礎(chǔ)上提出一系列高效可靠的解決方案。本文的主要成果包括：
　　首先，本文針對高移動OFDM系統(tǒng)，研究列車地理位置信息與時延-多普勒域內(nèi)高移動信道的內(nèi)在聯(lián)系，推導(dǎo)地理位置信息與信道決定性信道系數(shù)的具體關(guān)系，并提出一種基于地理位置信息的決定性信道模型。在此基礎(chǔ)上，針對高移動信道在時延-多普勒域內(nèi)的稀疏特性，提出一種基于地理位置信息的壓縮感知（Compressed Sensing，CS）信道估計算法。本方法能夠利用地理位置信息和信道

4、的稀疏特性降低信道估計的計算復(fù)雜度和所需的導(dǎo)頻數(shù)量，從而提升系統(tǒng)頻譜效率。然后，以最小化系統(tǒng)平均相關(guān)度為目標，聯(lián)合設(shè)計最優(yōu)的導(dǎo)頻符號和導(dǎo)頻位置，以進一步提升基于壓縮感知算法的信道估計精度。同時，給出真實系統(tǒng)中的實施方案，并設(shè)計最優(yōu)導(dǎo)頻碼本。仿真結(jié)果表明本方法能夠有效提升信道估計精度，降低了系統(tǒng)誤碼率。
　　其次，本文針對高移動單輸入多輸出（Single-Input Multiple-Output，SIMO）OFDM系統(tǒng)，使用基擴展

5、模型（Basis Expansion Model，BEM）對高移動信道進行建模，推導(dǎo)出列車地理位置與BEM模型中的決定性信道系數(shù)、決定性信道模型的具體關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，提出一種基于地理位置信息的低復(fù)雜度載波間干擾（Inter-Carrier Interference，ICI）抑制方法，以利用地理位置信息降低ICI引起的信道估計誤差。特別的，此方法在復(fù)指數(shù)BEM（Complex-Exponential BE-M，CE-BEM）模型中可以在

6、完全消除ICI對于導(dǎo)頻信號的影響。此外，本方法無需借助保護導(dǎo)頻，從而有效提升系統(tǒng)的頻譜效率。接著，提出一種低相關(guān)度的導(dǎo)頻位置設(shè)計算法以進一步提升信道估計精度，并得到與列車地理位置、移動速度、多普勒頻移大小、接收天線個數(shù)無關(guān)的最優(yōu)導(dǎo)頻位置。仿真結(jié)果表明本方法在高移動性場景中能夠有效抑制ICI對于導(dǎo)頻信號的影響，提升了信道估計精度。此外，與現(xiàn)有方法相比，本方法具有性能不受高移動性和多普勒頻移快速變化影響的特點，對于高移動系統(tǒng)具有更好的魯棒性

7、。
　　最后，本文針對多小區(qū)高移動OFDM系統(tǒng)，推導(dǎo)出多小區(qū)系統(tǒng)中列車地理位置信息與BEM高移動信道模型中決定性信道系數(shù)和決定性信道模型的關(guān)系，并提出一種基于地理位置信息的簡化信道模型。然后，針對通用BEM模型提出一種基于地理位置信息的干擾抑制方法。本方法可以在通用BEM中完全消除接收天線處小區(qū)間干擾（Multi-Cell Interference，MCI）與ICI對于導(dǎo)頻信號的影響，且方法性能不受系統(tǒng)移動速度和地理位置變化所影響

8、。特別的，本方法無需借助保護導(dǎo)頻，有效提升了系統(tǒng)的頻譜效率，并對不同的BEM模型具有較好的魯棒性。在此基礎(chǔ)上，針對多小區(qū)多天線系統(tǒng)，提出一種低復(fù)雜度的壓縮感知信道聯(lián)合估計算法，并設(shè)計最優(yōu)導(dǎo)頻位置以進一步提升信道估計精度。其中，最優(yōu)導(dǎo)頻位置與列車地理位置、列車速度、小區(qū)個數(shù)、接收天線個數(shù)無關(guān)。仿真結(jié)果表明本方法能夠有效抑制多小區(qū)高移動性系統(tǒng)中MCI和ICI對于系統(tǒng)性能的影響，有效提升了系統(tǒng)性能的穩(wěn)定性。
　　綜上所述，本文研究了高移