论文部分内容阅读
正交频分复用(OFDM)以及它和多输入多输出(MIMO)的结合—MIMO-OFDM是目前宽带无线通信非常具有潜力的传输技术之一,然而,OFDM和MIMO-OFDM技术对载波频偏(CFO)和相位噪声(PHN)非常敏感,CFO和PHN会破坏OFDM子载波的正交性,严重恶化系统性能。因此,有效对抗CFO和PHN成为OFDM和MIMO-OFDM技术实现的一个重要挑战。论文主要针对OFDM和MIMO-OFDM系统实现中的CFO估计和PHN抑制方法进行了研究。论文的主要工作和创新之处在于:1、针对准静态多径信道环境下的OFDM系统,提出了一种低复杂度的盲CFO估计算法,该算法利用解调数据二阶统计量矩阵的对角能量最大化准则得到CFO估计,有效提高了CFO估计精度。该算法经推导可得出估计式的闭环求解表达式,具有较低的实现复杂度。2、在时变多径信道环境下,提出了一种面向判决(DD)的联合CFO和信道盲估计算法,该算法基于空间选择性期望最大化(SAGE)算法思想,采用迭代的方式得到CFO和信道的精确估计,并通过近似得到闭环的CFO估计求解表达式,有效降低了算法复杂度。3、在准静态多径信道环境下,针对存在PHN的OFDM系统提出了一种面向判决的载波间干扰(ICI)迭代抑制算法,所提算法利用Huber滤波思想,改进了传统PHN最大似然(ML)迭代抑制方法的反馈函数,从而有效减弱了判决误差对迭代抑制性能的影响,提高了ICI系数估计精度,具有较好的PHN抑制性能。为降低ML准则下ICI抑制方法的复杂度,论文提出了一种基于优化最小化(MM)算法的迭代ICI抑制算法,该算法利用优化不等式理论得到ICI估计中ML代价函数的替代函数,降低了ML迭代估计中的矩阵求逆维数,有效降低了运算复杂度。4、在准静态多径信道坏境下,针对贝尔实验室分层空时(V-BLAST)复用结构的MIMO-OFDM系统模型,提出了一种基于子空间投影准则的盲CFO估计算法,该算法引入Hadamard积的概念,建立了接收信号子空间和基于离散傅立叶变换(DFT)的时频变换子空间结构,通过分析CFO对时频Hadamard积空间和信号Hadamard积空间关系的影响,得到了与CFO相关的子空间投影代价函数,并通过对投影范数的最大化得到了CFO的估计,估计性能优于已有的MIMO-OFDM盲CFO估计方法。5、对于OFDM和MIMO-OFDM系统,关于CFO的影响和直观的BER性能分析在现有文献中已有很详尽的论述,而PHN的影响和性能分析仍有待深入研究。论文重点分析了MIMO-OFDM系统在PHN影响下的性能,通过合理近似,给出了不同基带调制方式下BER性能的闭环表达公式,对于实际MIMO-OFDM系统设计实现中PHN抑制方法的选择提供了简单直观的依据。6、MIMO-OFDM系统的PHN抑制目前还只针对共同相位误差(CPE)进行抑制。由于忽略ICI的影响,CPE抑制对系统性能改善并不明显。为进一步提高PHN抑制性能,在V-BLAST结构的系统模型下,论文将OFDM系统基于ML的ICI抑制算法扩展到MIMO-OFDM系统。与单纯进行CPE补偿的方法相比,所提算法对MIMO-OFDM系统PHN抑制性能有较大提升。