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多输入多输出(MIMO)技术己成为超三代及未来移动通信系统实现高数据速率、高传输质量、高系统容量的关键技术之一。MIMO技术是否可以应用于实际系统的关键因素是其检测算法性能的好坏和运算复杂度的高低。寻找高性能、低复杂度的信道估计算法一直是MIMO领域的重要研究方向。
基于己知导频，MIMO信道可以由几种基于训练序列的算法得到其估计值，例如最小二乘(LS)，最大似然(ML)，最小均方误差(MMSE)算法等等。相比较于基于训练序列的算法，全盲信道估计算法通过使用二阶统计量、相关编码或者接收数据的其他特性，可以得到更好的频谱效率。而作为基于训练序列或导频辅助和全盲方法的结合，半盲信道估计算法由于其较好的估计精度和较高的频谱效率，被认为是实际无线通信系统的一种可行方案。在本篇论文中，我们主要研究了MIMO半盲信道估计问题，希望寻找到高效的信道估计算法。
在论文的第一部分，主要介绍了MIMO信道的两种衰落模型以及基于训练序列，半盲和全盲信道估计算法。论文提出了平坦衰落和频率选择性衰落MIMO信道下，基于WR算法的半盲信道估计算法。所提出的半盲算法基于将信道矩阵H分解为H=WQH，其中W是白化矩阵，Q是酉旋转矩阵。通过计算机仿真证明了所提出算法的有效性，并且由信道估计MSE指标显示比LS算法有很高的估计精度提高，WR算法相比传统基于训练序列的信道估计算法有较大的性能改进。
在论文的第二部分，主要研究了无信号扰动误差(SPF)的WR半盲信道估计算法，将包含发送信号二阶统计量的信息传送至接收端，算法基于这种新颖传输方案，使接收端能以此抵消信号扰动误差。论文证明了新的传输方案可以在无噪声的情况下完全抵消信号扰动误差，而且在有噪声情况下，能很大程度上改进信道估计中相关矩阵的估计精度。仿真实验显示所传送的SPF数据相比较导频信号可以忽略，而且理论和仿真都显示无信号扰动误差的WR算法比传统WR算法性能更优异。然后论文将无信号扰动误差的传输方案应用于MIMO盲信道估计，推导了实现方法，计算机仿真表明，改进后的算法比原算法有更好的估计性能。