分布式MIMO OFDM系统同步技术研究

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移动通信技术始终向着提供更高数据传输速率、更好传输质量的方向发展。正交频分复用(OFDM)技术可以很好地克服无线信道的频率选择性衰落,具有高效的频谱利用率和良好的抗窄带干扰能力,受到人们的广泛关注。多入多出(MIMO)技术能够显著增加信道容量,提高频谱利用率,也成为当今无线通信研究领域的热点之一。MIMO与OFDM的结合——MIMO-OFDM技术已经成为下一代移动通信系统中的核心技术。同步是通信系统首先需要解决的问题,同步的好坏直接影响整个系统的性能。OFDM系统对同步误差非常敏感,很小的频率偏移都将导致系统性能的急剧恶化。准确的时间同步和精确的频率同步是OFDM系统正常工作的前提。同时,MIMO系统,特别是分布式MIMO系统中的同步误差会带来严重的天线间干扰。因此,同步技术成为分布式MIMO-OFDM系统中的关键技术。论文针对OFDM系统、分布式MIMO系统和分布式MIMO-OFDM系统中的同步技术进行了研究,主要包括以下内容:分析了同步误差对OFDM系统及MIMO-OFDM系统性能的影响;针对基于互相关的时间同步方法,比较了几种时间同步检测门限的设置方法,分析表明,其中利用接收序列能量的方法不仅能够适应信道衰落的变化,而且可以工作在信噪比大范围变化的环境中。基于对恒模零自相关序列的研究,本文提出两种特殊环境下的OFDM同步方法:一种是存在窄带干扰时的OFDM时间同步方法,该方法在频域同时完成干扰的检测、消除和时间同步估计;另一种是存在大频偏时的时间、频率同步方法,该方法通过特殊的训练序列设计,在不改变互相关时间同步检测方式的前提下,仍能取得互相关尖锐的相关峰,同时互相关的检测方式也保证了对大范围频偏的估计性能。考虑分布式MIMO系统中存在多时延、多频偏的情况,建立了多参数最大似然(ML)联合估计的模型;并且针对直接计算ML估计复杂度高的问题,提出一种基于空间交替期望最大化算法的迭代计算方法;同时推导得出了多参数联合估计的克拉美-罗限(CRB);仿真表明所提算法的性能能够达到CRB。针对分布式MIMO-OFDM系统中存在多个时延偏差的情况,提出两种利用频域导频的定时跟踪方法:一种是低复杂度的基于异步相干的方法;另一种是考虑信道衰落影响的ML估计方法,该方法在取得良好定时跟踪性能的同时,也能完成对信道衰落参数的估计。本文丰富了对传统OFDM系统同步技术的研究,并对分布式MIMO和分布式MIMO-OFDM系统的同步技术进行了探索性的研究,所得到的研究成果具有一定的理论价值和应用价值。
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
论文所用到的图形列表第12-14页
缩略词表第14-16页
数学符号表第16-17页
第一章 绪论第17-31页
    1.1 移动通信技术发展概况第17-19页
        1.1.1 移动通信的发展历程第17-19页
        1.1.2 移动通信的发展前景第19页
    1.2 OFDM 技术简介第19-23页
        1.2.1 OFDM 基本原理第20-22页
        1.2.2 OFDM 的优缺点第22-23页
    1.3 MIMO 技术简介第23-25页
        1.3.1 MIMO 基本原理第23-24页
        1.3.2 集中式MIMO 与分布式MIMO第24-25页
        1.3.3 MIMO 与OFDM 的结合第25页
    1.4 OFDM 与MIMO 同步技术研究现状第25-28页
    1.5 论文的主要研究内容及贡献第28-29页
    1.6 论文的结构与安排第29-31页
第二章 MIMO-OFDM 系统中的同步问题第31-47页
    2.1 引言第31页
    2.2 OFDM 与MIMO 系统中的同步任务第31-34页
        2.2.1 OFDM 系统中的时间同步第31-32页
        2.2.2 OFDM 系统中的频率同步第32页
        2.2.3 MIMO 系统中的同步第32-34页
    2.3 同步误差对系统性能的影响第34-40页
        2.3.1 时间同步误差对OFDM 系统性能的影响第34-36页
        2.3.2 频率同步误差对OFDM 系统性能的影响第36-39页
        2.3.3 同步误差对MIMO-OFDM 系统性能的影响第39-40页
    2.4 时间同步中的检测门限第40-46页
        2.4.1 时间同步检测模型第40-41页
        2.4.2 检测门限第41-42页
        2.4.3 理论分析第42-44页
        2.4.4 性能仿真第44-46页
    2.5 本章小结第46-47页
第三章 基于CAZAC 序列的SISO-OFDM 同步方法第47-64页
    3.1 引言第47-48页
    3.2 CAZAC 序列的特性第48页
    3.3 存在窄带干扰时的OFDM 频域时间同步方法第48-54页
        3.3.1 定时偏移对CAZAC 序列的影响第49-50页
        3.3.2 算法描述第50-51页
        3.3.3 性能仿真第51-54页
    3.4 存在大频偏时的OFDM 时间频率同步方法第54-62页
        3.4.1 频率偏移对基于互相关的时间同步性能的影响第55-56页
        3.4.2 频率偏移对CAZAC 序列的影响第56-57页
        3.4.3 训练序列结构第57-58页
        3.4.4 算法描述第58-59页
        3.4.5 性能仿真第59-62页
    3.5 本章小结第62-64页
第四章 基于SAGE 算法的分布式MIMO 系统同步方法第64-83页
    4.1 引言第64-65页
    4.2 EM 算法简介第65-67页
        4.2.1 EM 算法第66页
        4.2.2 ECM 算法第66-67页
        4.2.3 SAGE 算法第67页
    4.3 系统模型与最大似然估计模型第67-69页
        4.3.1 系统模型第67-69页
        4.3.2 最大似然估计模型第69页
    4.4 迭代估计算法描述第69-73页
    4.5 克拉美-罗限的推导第73-74页
    4.6 性能仿真第74-81页
    4.7 本章小结第81-83页
第五章 基于导频的分布式MIMO-OFDM 系统定时跟踪方法第83-93页
    5.1 引言第83页
    5.2 分布式MIMO-OFDM 系统中的定时跟踪问题第83-85页
    5.3 基于异步相干的方法第85-86页
        5.3.1 导频序列设计第85页
        5.3.2 算法描述第85-86页
    5.4 基于最大似然的方法第86-87页
        5.4.1 系统模型第86-87页
        5.4.2 算法描述第87页
    5.5 性能仿真第87-91页
    5.6 本章小结第91-93页
第六章 全文总结第93-95页
    6.1 本文贡献第93-94页
    6.2 下一步工作的建议和未来研究方向第94-95页
致谢第95-96页
参考文献第96-105页
附录A第105-107页
个人简历第107-108页
作者已发表、录用和投出的文章第108-110页
作者在攻读博士学位期间所参与的科研项目第110-111页
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