随着无线通信技术的发展,人们对传输速率和信号带宽的需求不断增加,导致无线通信频谱资源越来越紧张。60GHz无线通信凭借其频宽大、传输速率快、安全性和抗干扰性好等优点受到广泛关注,从而具有广阔的应用前景。一般而言,无线通信需要载波调制,而模拟前端(FE,Front-End)的同相正交(IQ,In-phase Quadrature)的两路振荡信号是由晶振和锁相环合成的,这将不可避免的导致I分支和Q分支之间幅度和相位的不匹配,即IQ不平衡。可见,IQ不平衡既可以存在于发射机也可以存在于接收机。IQ不平衡引起I/Q两路数据发生串扰,将会导致系统性能下降,当采用低成本的直接变频结构或载波频率较高的系统如毫米波通信系统时尤为突出,因此将IQ不平衡应用于系统建模以获得精确地性能评估是非常重要的。当高频通信系统的射频前端为了降低成本而放宽对IQ不平衡的要求,或现有互补金属氧化物半导体(CMOS,Complementary Metal Oxide Semiconductor)技术与工艺不可避免地产生较严重的IQ不平衡时,在基带中进行IQ不平衡补偿是必要和关键的。目前,常见的一些IQ不平衡的补偿方案,大致分为两种:盲估计或非盲估计算法。关于盲估计算法,例如,以干扰抵消(IC,Interference Cancellation)和盲源分离(BSS,Blind Source Separation)为基础的补偿算法,通过分析IQ不平衡对信号统计特性的影响来补偿IQ不平衡。该方法不需要任何已知序列,也不需要对IQ不平衡参数进行估计,但通常需要大量的符号以及较长的自适应迭代过程。而对于非盲估计算法,基于信号检测理论,IQ不平衡参数也可以通过发送已知符号进行估计。一般可以通过基于系统级的算法并采用传统的最小二乘(LS,Least Squares)、最大似然(ML,Maximum Likelihood)、期望最大化(EM,Expectation Maximization)等准则,实现对IQ不平衡准确、快速的估计和补偿。这种补偿方案比盲估计运算量小,易于实现,因此应用广泛。但此种算法并没有充分挖掘训练序列的特性,且以假设得到理想的信道信息为前提。本文主要研究了基于单载波频域均衡(SC-FDE,Single-Carrier with Frequency Domain Equalization)与正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing)的60GHz通信系统中的IQ不平衡补偿算法。主要研究内容包括:IQ不平衡仿真模型、受IQ不平衡干扰的系统模型、IQ不平衡对系统性能的影响以及IQ不平衡的补偿算法。建立系统模型是研究工作的前提。鉴于此,在研究IQ不平衡的过程中,本文首先给出了用于60GHz通信的受IQ不平衡干扰的SC-FDE与OFDM系统模型。该模型基于60GHz通信标准,是本文的研究基础。其次,通过分析和仿真,研究了IQ不平衡对系统性能的影响,并根据实际要求总结出大致的IQ不平衡参数范围。最后,针对不同条件下的IQ不平衡,本文给出了相应的三种补偿算法并对其性能进行了验证和分析。第一种补偿算法利用Golay互补序列的自相关和互相关特性,在不需要知道信道信息的条件下来估计接收端IQ不平衡参数,进而补偿IQ不平衡。在接收端只需要简单的相关运算,不需要复杂的矩阵运算,因此该方法易于实现且性能改善效果明显。该方法简单、高效,但是其对序列有特定的要求,其适用范围会受到一定的限制;第二种补偿算法利用接收端IQ不平衡对时域信道的影响,同时得到IQ不平衡参数和时域估计信道,该方法所需参数较少,整体算法涉及到的都是复杂度很低的线性运算。在以往的接收端IQ不平衡补偿方法中,涉及信道估计的方法大多将IQ不平衡与信道作为一个整体,而未将两者分开考虑,而本方法可以同时得到IQ不平衡的参数和时域估计信道,实用性强,适用范围较广;第三种补偿算法通过分析收发两端IQ不平衡对频域信道的影响,得到收发两端的IQ不平衡参数和频域估计信道。由于60GHz通信标准仍在不断完善,因此同时考虑发射端与接收端IQ不平衡并联合信道估计是本方法的一大优势。通过对比仿真和分析可得,本文中提出的IQ不平衡补偿算法与没有引入IQ不平衡补偿时相比,系统的性能有较大改善,均可应用到OFDM或SC-FDE系统中,相对常见的补偿算法有一定优势。另外,本文中的IQ不平衡补偿方法使用的训练序列均为802.11 ad标准中所规定的信道估计序列,因此在IEEE 802.11ad协议的帧结构下,本文中所提出的补偿方式不会带来额外的数据开销,也并不需要改变帧结构。