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随着无线多媒体业务、无线网络和移动计算设备的迅猛发展,近年来能支持高速数据传输速率的宽带移动通信系统成为研究热点。正交频分复用(OrthogonalFrequency Division Multiply,OFDM)技术凭借其优越的克服频率选择性衰落的能力成为宽带移动通信系统的一种高效的方案。采用OFDM技术的宽带移动通信系统已经成为数字广播(DAB,DVB)、高速数字用户线、移动无线宽带系统(Hiperlan,IEEE802.11a,MMAC)、无线蜂窝系统(B3G,S3G,4G)的很有前途的可选方案。
本论文首先介绍了宽带OFDM移动通信系统的原理和结构,包括OFDM、MIMO、MIMO-OFDM等宽带系统的原理和结构。此外,本论文还介绍了宽带OFDM系统的关键技术,包括空时编码、移动信道描述、信道估计等方面的基础知识。其中,空时编码技术主要介绍了空时块码、空时格码、分层空时码；移动信道描述主要介绍了移动信道的传播特性、数学模型及典型的移动信道模型；信道估计技术主要介绍了信道估计的基本原理、类型和方法。
考虑到信道估计技术是宽带OFDM移动通信系统的关键技术,本论文对宽带OFDM系统中RLS信道估计方法进行了系统和深入的研究,把RLS自适应信号处理方法运用到MIMO-OFDM系统中,提出一种MIMO-OFDM系统中基于RLS滤波的信道估计方法,再在此基础上结合无线局域网信道的特点,进一步提出一种MIMO-OFDM系统中基于自适应遗忘因子的RLS信道估计方法。计算机仿真结果表明,本文提出的两种RLS信道估计方法的性能均好于基于LMS的信道估计方法。
本论文详细研究了宽带OFDM系统中基于卡尔曼滤波的信道估计方法,考虑到无线移动信道具有信道模型未知的特点,传统的卡尔曼滤波的信道估计方法不再适用,因此本论文提出一种MIMO-OFDM系统中基于扩展卡尔曼滤波(EKF)的信道估计方法。在此基础上,鉴于无线信道会出现非线性的特点,本论文把一种非线性信号处理方法--基于无迹卡尔曼滤波(UKF)的信号处理方法应用到信道估计领域,提出一种基于UKF的信道估计方法。计算机仿真结果表明,本文提出的基于EKF和UKF两种信道估计方法的性能均好于所采用的基于LMS的信道估计方法,并且基于UKF的信道估计方法的性能优于基于EKF的信道估计方法。
考虑到移动信道具有非线性的特征,传统的线性信号处理方法处理非线性问题的性能不是很理想,且基于EKF的信号处理方法是一种近似非线性化的方法,EKF本质上并不是非线性的信号处理方法,因此本文提出二种非线性的信道估计方法,它在宽带OFDM系统运用粒子滤波的信号处理方法对移动信道进行跟踪与估计,在粒子滤波的过程中,本论文提出了一种基于概率分布函数的重采样算法。仿真结果表明,基于粒子滤波的信道估计方法的性能好于采用线性或近似非线性的信道估计方法。
鉴于盲信道估计方法具有频谱利用率高的特点,本文详细研究了宽带OFDM系统中基于预编码的盲信道估计方法,并在OFDM系统中提出一种特殊的基于自相关的冗余线性预编码(Special auto-correlation-based redundant linear precoding,SARLP)的盲信道估计方法,并把这种盲信道估计方法升华成一般性的基于自相关的冗余线性预编码(General auto-correlation-based redundant linear precoding,GARLP)的盲信道估计方法,然后用互相关运算取代自相关运算,进一步提出基于互相关的冗余线性预编码(Cross=correlation-based redundant linear precoding,CRLP)的盲信道估计方法。仿真结果表明,本论文提出的基于冗余线性预编码的盲信道估计方法不但具有高的频谱效率而且具有很好的估计精度,能满足宽带OFDM系统的要求。
论文的最后部分总结了作者的主要创新性研究成果,并指出了宽带OFDM系统信道估计技术的进一步研究方向和发展趋势。