基于多模型的OFDM系统信道估计与ICI消除研究

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正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是一种多载波数字通信调制技术,它的诸多优点使之成为移动通信领域的核心技术之一。无线通信系统利用电磁波在空间传播信息,信道对传递信号在时域和频域上都会有选择性衰落。对于OFDM系统其信道环境更为复杂,要想获得准确的发送数据,必须获知无线信道信息,因此对OFDM系统无线信道进行合理的建模和准确的估计是它的关键问题之一。然而,在移动多径信道环境中,时变性致使子载波之间不再严格正交,造成子载波间的干扰(Inter-carrier Interference,ICI),使得系统性能下降,在高速移动环境下将更为严重。所以使用频域导频对信道进行估计时,来自相邻非导频数据的载波间干扰ICI,将严重影响估计的准确性。  本课题基于多模型自适应控制理论,针对OFDM系统将多模型库的概念扩展到“信道估计算法”和“信道模型”两个维度上,并分别在这两方面研究了带有ICI消除的OFDM信道估计方法。  首先,针对在频域上结合数据检测的Kalman估计方法准确度受到ICI影响,在快时变或者低信噪比环境下估计性能不佳的问题,本文提出了一种新的SIN信道估计方法,实现无ICI干扰的导频辅助OFDM信道估计,并设计迭代结果的判决指标抑制差错扩散,选取所有迭代中的最佳结果作为输出。随后,在此基础上提出了一种渐进式迭代的改进方案,进一步提高了ICI较大情况下的估计性能。根据不同估计方法的特点,形成从信道估计算法维度的不同模型集的多模型覆盖。仿真结果表明,在高速或低信噪比环境下,该方案的性能比起现有算法有显著提升。  随后,研究了不同信道建模方法对算法的影响,构建了信道模型维度的多模型OFDM信道估计方案。根据模型在不同信道环境中性能的特点,构建信道模型集并建立相对应的自适应信道估计器,利用多模型的思路选取较优模型集,使得信道估计方法在大信道范围内具有较高的鲁棒性和精确性。仿真结果显示了多模型信道估计方法性能的优越性。另外,利用模糊逻辑理论改进了多模型的切换准则,在保证算法性能提升的同时减少了模型切换次数。
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