童军[1]2004年在《宽带无线通信中的MIMO-OFDM技术研究》文中研究表明未来无线通信系统应能在时间-频率选择性衰落信道中以低成本提供可靠的高速数据传输服务。多入多出(MIMO)技术作为近年来无线通信传输技术研究中最大的突破之一，利用信道多径效应，能够极大改善无线通信的频谱效率和通信可靠性，为实现这一目标提供了强有力的技术手段。同时，1960年代提出的多载波调制技术(OFDM技术)，由于能够显着简化系统接收机的设计并具有优越的频谱效率，最近也获得了极大的关注。二者的结合即MIMO-OFDM系统以被认为是未来移动通信系统(B3G/4G)最有可能选用的技术方案并开始被标准化系统采纳。然而，为在实际系统中获得优异的性能改善，一方面必须对MIMO-OFDM系统特性作深入研究，另一方面也必须研究和开发更为有效的信号处理算法。面向这一目标，针对MIMO-OFDM系统，本文主要：1)研究了宽带MIMO双选择衰落信道特性、重要参数、建模和计算机仿真方法；2)分析了MIMO-OFDM系统中子载波数和循环前缀等重要参数对通信速率和服务质量(QoS)的影响及折中的MIMO-OFDM系统参数设计方法；针对更广泛的MIMO无线信道，分析了MIMO-OFDM系统的容量；3)研究了发射分集MIMO-OFDM系统的发射接收方案，重点讨论了空频编码(SFC)和空时分组编码(STBC)在MIMO-OFDM系统中的应用及分组分层方案在MIMO-OFDM系统中的应用，通过计算机仿真探索了系统配置和信道特性对系统性能的影响；4)设计了适用于MIMO-OFDM系统的基于插值的导频符号辅助的信道估计算法，并提出了一种新型的适用于MIMO-OFDM系统的自适应信道估计方案，包括其参考导频图案及LMS和RLS自适应信道追踪算法。本文关于MIMO-OFDM的研究工作可为改善无线通信系统的信息传输速率及提高其可靠性提供参考。
余婷婷[2]2006年在《无线通信中的空时分组码研究》文中研究说明空时编码技术是近几年来在通信领域新兴的研究方向，它是一种基于多天线发送和接收(MIMO)系统的信道编码技术。它不仅可以实现高频谱效率的无线传输，而且具有很强的抗多径衰落能力，从而能够全面提高衰落信道的通信质量和通信系统容量。 目前提出的空时编码主要有分层空时编码、空时网格编码和空时分组编码。其中，空时分组编码是将编码、调制和发射分集技术结合起来的一种新兴技术，它是改善无线通信性能、提高带限系统数据速率的一种理想的选择。作为一种新兴的技术，空时分组码在性能上有明显的优势，而且其编码和解码方法都比较简单，因此可以应用在很多方面，其中之一就是可应用在802.16d宽带无线接入协议的OFDM物理层中。 本论文详细研究了空时分组码特别是正交空时分组码的编解码算法，正交空时分组码是3G及后3G宽带移动通信中的关键技术，能克服无线信道的多径衰落，它的优点是编译码简单，且可得到满分集增益。此外，文中还研究了IEEE 802.16d协议中推荐的空时分组编码方案，将802.16d的频率选择性慢衰落信道中OFDM和空时分组码相结合。由于实际无线信道是多径衰落信道，因此为了更好地提高系统性能，本文对协议中的空时编码方案进行改进，提出将协议中所提出的单接收机两天线发送分集的情况扩展到多发多收的情况。在多发多收的情况下，本文根据实际需要构造合适的正交空时分组码，并采用最大似然算法进行检测。通过仿真，对各种情况进行比较，表明了改进方案的优势。
余志坚[3]2003年在《宽带无线通信中发射分集技术的研究》文中认为随着无线话音用户的快速增长、以及Internet的发展和移动计算设备的应用，使得在以后的几年里通信技术必须能够提供高速的无线Internet接入。同时数字处理和射频技术的进步使得小型化集成化终端的使用成为可能。人们对高速率和高质量的无线通信提出越来越高的需求，然而无线信道系统所处物理环境的限制给可靠的无线通信提出了技术上的挑战。 无线通信中最主要的两个问题是由于传播环境所引起的多径衰落和来自其它用户的同频干扰。采用分集技术能够有效的对抗无线信道的衰落，为系统提供可靠的信息传输。 在发送端配置多个天线的分集技术是一种有效，并且具有广阔应用前景的对抗无线信道衰落的分集技术。本文首先介绍了提高平衰落无线通信系统性能的发射分集技术；其次，我们对适合频率选择性衰落信道的空频码提出了一些独到，就有创新性的想法，并用仿真做了验证。 首先，我们回顾了提高平衰落无线通信系统性能的发射分集技术。其主要包括了分层空时码，空时格码和空时分组码。并且对于这些空时码，我们做了大量的仿真，以考察其系统的性能。 其次，我们对适合频率选择性衰落信道的空频码提出了一些独创性的想法。我们根据空频码的设计准则，得到达到最大可达分集增益时空频码所满足的充要条件；并根据这个条件，设计出了一种达到最大可达分集增益的空频码。
盛延敏[4]2007年在《MIMO通信系统中的天线选择与盲自适应处理算法研究》文中研究说明随着无线通信系统业务需求的发展，无线通信系统已经从单纯的语音服务向图像，视频，数据等多媒体方向全面发展。丰富的媒体内容引发了高速接入的需求。接近Gbps的高速无线通信系统在日益发展的无线局域网(WLAN：Wireless Local Area Networks)中引起了人们极大的兴趣。未来家庭视听网络需要支持多种高速高清晰电视(HDTV：Hign-Definition Television)系统，这也大概需要上Gbps的速率。这么高的传输速率对有限的无线频谱资源来说是一个极大的挑战。从信息论角度的研究表明：在发送端和接收端同时使用多根天线的多输入多输出(MIMO：Multi-Input-Multi-Output)系统可以大大增加无线通信系统的容量，并可以大大改善系统的性能，非常适合B3G、4G无线通信系统中高速业务的要求。因而，MIMO技术成为下一代无线通信领域中的热门技术。MIMO系统可以同时提供复用和分集增益。空间复用增益一直以来被认为是MIMO通信系统带来的最大好处，空间复用通过扩展信道维数，在不增加额外功率和浪费额外带宽的情形下，可以提供与天线个数成线性比例的容量增长。这大大增强了频谱利用率。空间复用通过分层空时码来实现，目前有D-BLAST、V-BLAST及H-BLAST等方案。分集技术是一种有效对抗无线链路衰弱的技术。分集技术主要依赖于信号在多条独立衰弱路径(包括时间，频率和空间)中的传播，其中，空间(或叫天线)分集技术比起频率和时间维度的分集技术更为优越，主要是空间分集技术在传输时间和带宽上没有带来任何其他开销。分集增加了传输可靠率，可以带来服务质量的提高。假设MIMO信道有M_TM_R条独立衰弱路径，并且传输信号可以被合理构建，那么接收机可以利用收到的信号得到相比于单输入单输出系统(SISO：Single-Input-Single-Output)更低的能量衰变并且获得M_TM_R的分集增益。发射机在信道状态未知的情形下也能够利用分集增益，这个时候需要对发送端信号合理设计和发送，这种对应的技巧就被称为空时编码。目前研究较多的有空时分组码(STBC)和空时格码(STTC)。MIMO系统的核心是空时信号处理，这里的“时”就是普通数据通信中的“时间”维度；而“空”是通过在发送和接收端同时使用多根天线而构成的“空间”分布维度。这样的系统也可以被看作是传统智能天线(Smart Antennas)的一个自然延伸，后者是一种用来提高无线系统性能的技术。目前，MIMO系统的研究主要分布在信息论和编码研究、天线子集选择、天线设计和信道模型研究、MIMO-OFDM、发射预编码、多用户MIMO理论和编码技术等领域，本文的工作主要集中在MIMO系统天线选择算法和正交空时分组码MIMO系统盲自适应算法。发射／接收天线选择方法能以很小的性能损失换取射频成本的大幅度降低，使MIMO系统不完全受射频成本的限制。为了快速选择出使系统容量最优的发射／接收天线子集，给出了一个快速的迭代选择算法。该算法基于贪心思想：在当前获得的系统容量的基础上，优先考虑去除那根对系统容量影响最小的天线。通过在线的自动更新目标系数，该算法显示出快速的性能。通过一系列仿真结果说明：该方法可以快速的选择出天线子集，和不进行天线子集选择的系统性能非常接近。针对正交空时分组码(OSTBC：Orthogonal Space-Time Block Code)MIMO系统模型及正交空时分组码星座图不变性，提出了一种用于正交空时分组码MIMO系统的盲自适应接收机。该方法主要利用了正交特性，给出了一个针对正交空时分组码MIMO系统模型的无约束代价函数，并分析了该函数的全局最小值：该无约束代价函数的最小值实际上就是实际信道的归一化矢量。在该结论的基础上，通过投影逼近的方法将无约束代价函数由四阶近似为二阶的，之后对二阶代价函数给出最小均方误差(LMS)和递推最小二乘(RLS)自适应算法实现。仿真结果表明：该接收机可以很好的跟踪衰落信道的变化，在不利用导频信号的情况下很好的还原出原始的传输信号。
耿嘉[5]2006年在《MIMO技术及其在WLAN中的应用》文中研究表明多输入多输出(MIMO)技术是新一代无线通信系统的关键技术之一,它既可以增加传输的可靠性,也可以增加传输的速率。本文的研究就围绕MIMO的理论和应用展开,具体内容包括发射分集技术中的空时码设计准则与方法,空间复用及其与发射分集相结合时的编译码问题,最后从吞吐量的角度研究了这些技术在WLAN系统中的应用。本文的主要研究成果总结如下:首先研究了空时格码(STTC)迹设计准则的改进问题。本文指出迹准则的核心思想虽然是正确的,但给出的成对错误概率上界不合理,好码的设计方法也有不足。于是文中重新推导了成对错误概率上界,给出了分别适用于慢、快衰落的两个新的上界——特征值和方/方和比、以及平方距离和方/方和比。文中对好码的设计方法也做了改进,并且找到了一些性能更好的新码。文中还根据同一个码的特征值和方/方和比分布与平方距离和方/方和比分布的不同,解释了同一个码快慢衰落下存在性能差异的原因。另外还利用迹在快慢衰落下均为码性能主要决定因素的特点,将其用于设计在快慢衰落下均要求有良好性能的智贪码(smart-greedy code),并据此找到了一些性能更好的智贪码。其次,本文将原平坦衰落下的迹准则推广到频率选择性衰落信道。这部分的工作包括两点:一是证明了无论慢衰落还是快衰落,迹准则的核心思想在频率选择性衰落下都仍然成立。二是通过对STTC与空频格码(SFTC)内在联系的理论分析,表明迹准则意义下好的STTC被用作SFTC时亦为好码,同时迹分布的改进思路对于SFTC也仍然适用。在无正交频分复用(OFDM)子载波间交织时,径间时延的增加可显着提高SFTC的性能,但在有交织时对码性能几乎没有提高。而对于OFDM子载波间交织,在径间时延较小时可显着提高码性能,但在时延较大时却会略微降低码性能。另外和STTC一样,增加SFTC的状态数可显着提高码性能。再次,本文研究了基于迹准则的超正交空时格码(SOSTTC)的手工设计问题。在这一部分,本文指出了采用秩-行列式准则进行SOSTTC手工设计的劣势,以及用迹准则进行手工设计的优势。研究了基于迹准则的SOSTTC手工设计中各要素的优化方法,特别是针对不同网格形状详细的给出了网格中信号、空时分组码(STBC)编码方式的手工分配方法。通过借鉴网格编码调制(TCM)中的星座扩展的思想,本文还设计出了一些性能更优的SOSTTC码。最后通过仿真证实了基于迹准则设计的SOSTTC在快衰落下也很好的性能,并指出了SOSTTC译码中容易出现的两种错误。接下来,本文研究了贝尔实验室分层空时结构(BLAST)及其与发射分集相结合的系统中的编译码问题。首先提出了一种改进的组干扰抑制算法——OGIS,该算法通过排序决定组的检测顺序,改善了误比特性能。其次,提出了一种基于OGIS的改进的垂直BLAST(V-BLAST)检测算法,当发射天线数较少时,该方法以可接受的复杂度改善了误比特性能。再次,针对STBC+V-BLAST混合系统,提出了一种简化的最大似然译码算法。针对STTC+V-BLAST混合系统,提出了两种准最大似然译码的算法。这两种算法相比于最大似然算法均大大降低了计算复杂度,相比于传统算法则误比特性能明显提高。文中还对STBC+V-BLAST与STTC+V-BLAST两种混合系统进行了比较,认为前者不仅在计算量上小于后者,而且在误比特性能上也略有优势。最后给出了应用于纯BLAST的5种纠错编译码方案,以及应用于复用-分集混合系统的10种纠错编译码方案,比较了每一种方案的优缺点,并进行了性能的仿真比较。得到的结论是多级译码作为次优译码,其译码的具体方法对性能影响很大,没有哪一种编码方式具有绝对的优势,系统设计时必需将发射端编码方案
龚昌平[6]2004年在《移动通信系统BLAST空时编解码技术研究》文中认为基于多天线发射分集的空时编码技术是一种应用于无线通信系统的新型的编码/信号处理技术,它能在不增大发射功率和不扩展频带的前提下通过不同的机制来提高无线通信系统的容量和数据速率。空时编码技术将信道编码技术与天线分集技术相结合,大幅度的增加了无线通信系统的容量,为无线传输提供了分集增益和编码增益,并且能够提供远高于传统单天线系统的频带利用率。因此自从空时码一提出,便在全世界范围内掀起了一股旨在提高其性能的研究热潮,并很有可能被下一代移动通信系统所采用。 然而,为了在实际系统和下一代无线网络中应用它,就必须系统地了解它的工作原理,并提出更实用的编解码算法。鉴于此,我们在本文中:1首先概述了移动通信系统的发展过程,进而阐述了新一代移动通信系统的研发情况;2分析、比较了信道的时域、频域、空域的特征;3 讨论了两种发射数字多波束的形成方法,并重点介绍了数字波束形成技术;4介绍了发射分集、接收分集技术,并对与空时编码技术密切相关的发射分集技术进行了总结和归类;5以Alamouti分组码为例研究了空时分组码的编码准则和编译码方法,并将其推广到发射天线数大于2的情况;阐述了几种分层空时码的编码方法,对垂直分层空时码的下述译码方法进行了详细讨论:ML、MMSE、ZF、连续对消、定序连续对消算法。本文的仿真结果验证了本文的一些结论,同时也说明了在未来移动通信系统中采用空时码来提高无线通信系统的容量/频谱效率的可行性。
肖熠[7]2004年在《下一代移动通信系统中的空时分组码技术研究》文中指出随着多媒体移动通信等新业务的发展,频谱资源日益紧张。这对未来的移动通信构成了极大的威胁。因而,开发高效的编码、调制和信号处理技术已成为提高无线频谱效率的当务之急。空时码是一种结合信道编码和分集技术的新型的编码和信号处理方法。它可以不需增加带宽,大幅度的提高无线通信系统的信息容量和传输速率,从而提供远高于传统单天线系统的频带利用率。本文对空时码中的空时分组码进行了深入地研究。空时分组码以其译码的简单性获得人们的广泛关注,目前已被纳入第叁代移动通信(3G)标准,并极有可能成为下一代移动通信中的关键技术。第一章我们回顾了现代移动通信的发展,并对下一代移动通信系统及其关键技术进行了展望;第二章通过对移动通信信道的分析,引出了克服移动信道中多径衰落的主要措施——分集技术;第叁章由MIMO信道容量公式得出空时编码的理论基础,同时介绍了空时编码的编码准则,并对叁类主要空时码加以分析和比较;第四章,先简单介绍了Alamouti码,然后就基于满分集的正交空时分组码的系统、编码、以及信号处理进行了深入的探讨。在接下的一章,我们对基于满速率传输的准正交空时分组码的编码、信号处理过程进行了详细的分析。并提出了一种改进的准正交空时分组码译码技术。
张朝柱[8]2006年在《选择性衰落信道下的空时分组码研究》文中研究表明多入多出(MIMO)技术是3G及未来移动通信系统中的关键技术。作为MIMO构架核心环节的空时编码技术，利用发射分集、编码和调制的联合设计，降低多径衰落的影响，并提高系统的信道容量。空时编码已成为近年来移动通信技术研究的热点课题。 由于译码简单，空时分组码(STBC)成为空时码技术研究的核心，并且已经纳入了3GPP标准。现有的空时分组码大多是在独立的慢衰落信道下研究的，而实际的无线信道通常是快衰落的空间相关信道。因此，研究快衰落、空间相关信道下的空时分组码具有重要的实际意义。本文从研究空时分组码的基本理论入手，主要致力于快衰落信道下的空时分组码译码算法和空间相关信道下的空时分组码性能分析的研究。本文的主要研究内容和取得的成果包括如下几个方面： 1．系统总结了时变信道下空时分组码的解码方法，指出了最大似然解码和Alamouti解码在快衰落信道下的存在主要问题，并引出了两种适用于快衰落信道的空时分组码解码器——决策反馈和约束置零解码器。在此基础上，研究快衰落信道下多接收天线时的空时分组码解码器。基于最大比合并方案，提出了决策反馈最大比合并解码器(DFMRC)和置零最大比合并解码器(ZFMRC)；基于分集增益合并方案，提出了分集增益决策反馈解码器(DAC-DF)和分集增益约束置零解码器(DAC-RZF)。通过计算机仿真，验证了所提出的解码器的有效性。 2．研究了快衰落时变信道下的STBC-OFDM系统，提出将快衰落信道下多接收天线时的分集增益决策反馈解码器(DAC-DF)用于STBC-OFDM的系统，以解决非平坦快衰落信道时的天线间互干扰问题。并进行了计算机仿真，结果表明DAC-DF解码器用于快衰落信道下的STBC-OFDM系统，具有较好的误比特率性能。 3．研究了信道状态信息未知时的快衰落信道下空时分组码，根据时变信道的一阶自回归模型，采用基于Kalman滤波的递推算法进行信道估计，提
苏敏[9]2007年在《OFDM自适应子载波、比特功率分配算法的研究》文中认为宽带系统中存在的主要问题是多径衰落引起的符号间干扰(ISI)。正交频分复用(OFDM)技术由于其具有良好的抗多径能力和更高的频谱利用率等优点越来越受到人们的关注。随着人们对通信数据化、宽带化、个人化和移动化的需求，OFDM技术将会越来越得到广泛的应用。预计OFDM技术将是第4代移动通信的主流技术之一。OFDM系统具有多载波的优越结构。由于无线信道中的多径效应和时变性，OFDM系统中不同的子载波具有不同的传输能力且随时间而变化。传统的OFDM系统在每个子载波上采用相同的调制方式，使得频谱资源没有得到充分的利用且误比特率主要由衰落较大的子载波决定。在传统的多用户OFDM系统中，接入方式多采用静态的TDMA或FDMA，这有可能导致对某个用户来说，性能最好的子载波只小部分时间使用甚至就从来没有占用过。为了解决以上的问题，可以利用OFDM系统多载波结构的优越性，实时地根据各个子信道的瞬时状况，改变各种发送参数，使各个子载波装载不同的比特数和使用不同的传输功率，从而优化整个系统的性能。当将这一技术扩展到多用户OFDM系统中时，可以根据各个用户在各个子载波上的实际传输情况灵活地为每个用户分配所需的子载波，从而更加公平有效地分配无线资源。论文在分析无线信道衰落特性的基础上，阐述了OFDM系统的基本原理和关键技术。文中主要对OFDM自适应子载波、比特功率分配算法进行了详细的分析和探讨。对于单用户自适应OFDM系统，首先研究了基于SNR门限的OFDM自适应比特功率分配算法，并对算法作了进一步的改进，在保证BER性能与原算法相当且不增加发射总功率的前提下，最大限度地提高了系统的吞吐量；然后，针对遵循边值自适应优化(MA)准则的Greedy算法存在的缺陷，提出了一种适合于实际应用场合的恒吞吐量低复杂度OFDM自适应比特功率分配算法。此外，还在AOFDM系统中引入了Alamouti提出的发射分集技术——空时分组码(STBC)，在提高了系统可靠性的同时指出了在基站端采用发射分集技术来改善通信质量是有效且较为经济合算的。对于多用户自适应OFDM系统，介绍了两步子载波分配算法，并将运筹学中用于任务指派的Hungarian算法运用到自适应子载波分配中。仿真结果表明，从兼顾算法的有效性和公平性两方面的性能考虑，采用Hungarian算法的性能较优，适合用于实际的多载波系统的性能优化。
战金龙[10]2007年在《MIMO-OFDM系统新型发射分集方法研究》文中提出MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)技术充分开发空间资源,利用多个天线实现多发多收,在不增加频谱资源和天线发送功率的情况下,可以成倍地提高信道容量,满足未来无线通信中高速数据传输的需求。OFDM(Orthogonal FrequencyDivision Multiplexing)技术是多载波传输的一种,其多载波之间相互正交,可以高效地利用频谱资源。另外,OFDM将总带宽分割为若干个窄带子载波可以有效地抵抗频率选择性衰落。因此充分开发这两种技术的潜力,将二者结合起来(MIMO-OFDM)可以成为新一代移动通信核心技术的解决方案。本论文主要针对MIMO-OFDM系统,设计和研究了四种新型的发射分集方法;并结合阵列信号处理,提出了V-BLAST(Vertical Bell Labs Layered Space-Time)OFDM系统中两种稳健的检测算法。而且通过理论分析与仿真实验进行了验证。主要工作包括以下几个方面内容:1.提出了一种可以使基于准正交设计的空时分组码(QOSTBC,Quasi-Orthogonal Space-Time Block Code)获得满分集增益的准正交分组的分层空频时编码(GLSFTBC,Group Layered Space-Frequency-Time Block Coding)-OFDM发射分集方法,即QO-GLSFTBC-OFDM。该方法将4个发射天线分为两组(每组2个),输入的信号经过空频编码(SFBC,Space-Frequency Block Coding)后分成两组,然后每组的数据分别经过空时编码(STBC,Space-Time Block Coding)、OFDM调制后,由相应的发射天线发送。在接收端首先利用子载波分组进行组间干扰抑制,然后对每组分别进行译码,由于每组都是Alamouti编码,因此每组都可以获得满速率和满分集增益,将两组合并后仍可以获得满分集增益。与采用星座图旋转的QOSTBC方法相比,该方法不扩大发射天线发送符号的星座图。从理论分析和计算机仿真的结果都可以看出:该方法在保持QOSTBC满速率优点的前提下,可以同时获得满空间分集增益;而且编码和译码的过程都是基于线性处理的,计算简单。2.提出了频率选择性快衰落信道下基于线性星座图预编码(LCP,LinearConstellation Precoding)的分组的分层空频时编码OFDM发射分集方法,即LCP-GLSFTBC-OFDM。该方法的发射机结构基于四级用户码的设计:第一级基于OFDMA(Orthogonal Frequency-Division Multiple Access),主要用来进行组间干扰和码间干扰的抑制;第二级基于STBC,用来获得空间分集增益;第叁级基于SFBC,用来获得时间分集增益;第四级基于LCP,用来获得频率分集增益。既克服了当发射天线数目较多时STBC设计复杂的缺点,又克服了传统分组的分层空时编码(GLSTBC,Group Layered Space-Time Block Coding)-OFDM要求信道必须为准静态衰落的弊端,而且编译码的过程都是基于线性处理的,计算简单。理论分析和计算机仿真结果也证明了该方法的有效性。3.提出了MIMO-OFDM系统中两种多用户传输方法。第一种是基于子载波分组抑制组间干扰的CDMA多用户传输方法,即分组的分层空频编码(GLSFBC,Group Layered Space-Frequency Block Coding)-OFDM-CDMA(Code-divisionmultiple-access)方法。该方法的发射机结构基于叁级用户码的设计:外码(基于OFDMA)主要用来进行组间干扰和码间干扰的抑制;中间级的码(基于SFBC)用来获得空间分集增益;内码(基于CDMA)用来消除多用户干扰。第二种是基于CDMA抑制组间干扰的OFDMA多用户传输方法,即GLSFBC-CDMA-OFDMA方法。该方法的发射机结构也是基于叁级用户码的设计:外码(基于OFDMA)主要用来区分多用户和消除码间干扰;中间级的码(基于CDMA)用来消除组间干扰,内码(基于SFBC)用来获得空间分集增益。这两种方法在接收端都只需要一根天线就可以同时消除组间干扰和多用户干扰,因此,大大降低了接收机的复杂度(传统的基于SVD组间干扰抑制方法和基于串行干扰相消的方法需要对每个子载波对应的信道矩阵进行相应的操作,因而复杂度较高;而且需要多个接收天线)。理论分析和计算机仿真结果证明了这两种方法的有效性。4.针对实际中信道估计存在误差,从阵列信号处理的角度提出了V-BLASTOFDM系统中两种稳健的检测算法。第一种是向信号子空间投影:将接收数据的协方差矩阵进行特征值分解,得到信号子空间,将存在估计误差的信道矢量向该子空间投影,就可以得到较为准确的信道矢量,然后利用Capon波束形成算法计算出滤波器的系数。第二种是利用信号子空间和噪声子空间相互正交:将接收数据的协方差矩阵进行特征值分解,得到噪声子空间,利用信号子空间和噪声子空间相互正交的关系优化一个代价函数,就可以得到实际信道响应的最优估计,然后利用Capon波束形成算法计算出滤波器的系数。仿真结果表明:当信道估计存在误差时,这两种方法明显优于ZF(Zero-Forcing)和MMSE(Minimum Mean SquareError)算法。
参考文献：
[1]. 宽带无线通信中的MIMO-OFDM技术研究[D]. 童军. 电子科技大学. 2004
[2]. 无线通信中的空时分组码研究[D]. 余婷婷. 北京邮电大学. 2006
[3]. 宽带无线通信中发射分集技术的研究[D]. 余志坚. 浙江大学. 2003
[4]. MIMO通信系统中的天线选择与盲自适应处理算法研究[D]. 盛延敏. 中国科学技术大学. 2007
[5]. MIMO技术及其在WLAN中的应用[D]. 耿嘉. 东南大学. 2006
[6]. 移动通信系统BLAST空时编解码技术研究[D]. 龚昌平. 电子科技大学. 2004
[7]. 下一代移动通信系统中的空时分组码技术研究[D]. 肖熠. 电子科技大学. 2004
[8]. 选择性衰落信道下的空时分组码研究[D]. 张朝柱. 哈尔滨工程大学. 2006
[9]. OFDM自适应子载波、比特功率分配算法的研究[D]. 苏敏. 广西大学. 2007
[10]. MIMO-OFDM系统新型发射分集方法研究[D]. 战金龙. 西安电子科技大学. 2007
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