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![多天線系統(tǒng)信道估計(jì)和多用戶檢測(cè)聯(lián)合優(yōu)化技術(shù)研究.pdf_第1頁(yè)](https://static.zsdocx.com/FlexPaper/FileRoot/2019-3/14/18/d958be29-b607-4bf4-87e5-12167eefa4e5/d958be29-b607-4bf4-87e5-12167eefa4e51.gif)
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1、多用戶正交頻分復(fù)用(OrthogonalFrequency-DivisionMultiplexing,OFDM)/空分多址接入(SpaceDivisionMultipleAccess,SDMA)系統(tǒng)將OFDM技術(shù)和SDMA技術(shù)有機(jī)結(jié)合,既具有OFDM技術(shù)抗多徑干擾和頻域處理簡(jiǎn)單等優(yōu)點(diǎn),又享有SDMA技術(shù)空間分集帶來(lái)的增益,同時(shí)提高了時(shí)間、頻率資源的利用率,是未來(lái)多天線技術(shù)的重要發(fā)展方向之一。在多用戶OFDM/SDMA上行鏈路中,基站根據(jù)
2、每個(gè)用戶唯一的、獨(dú)特的空域信息,采用多用戶檢測(cè)(Multi-UserDetection,MUD)技術(shù)分離用戶的發(fā)送信號(hào),而用戶的空域信息通常用信道估計(jì)的方法確定。因此,信道估計(jì)和MUD都是多用戶OFDM/SDMA上行鏈路系統(tǒng)數(shù)據(jù)接收的關(guān)鍵技術(shù)。本文從系統(tǒng)的角度出發(fā),把信道估計(jì)和MUD納入統(tǒng)一的研究框架,通過(guò)對(duì)信道估計(jì)和MUD聯(lián)合優(yōu)化問(wèn)題的建模,逐步展開(kāi)信道估計(jì)、信道估計(jì)和MUD聯(lián)合優(yōu)化、迭代信道估計(jì)和Turbo-MUD聯(lián)合優(yōu)化技術(shù)的研究
3、。
多用戶系統(tǒng)中,移動(dòng)終端向基站發(fā)送信號(hào)時(shí),由于其所處的位置相對(duì)比較分散,周邊反射物等環(huán)境因素互不相同,信號(hào)可能經(jīng)歷不同的衰落。因此,信道估計(jì)應(yīng)考慮用戶鏈路衰落特性的互異性,即傳輸鏈路信道參數(shù)的差異。針對(duì)用戶鏈路特性互異問(wèn)題,本文提出一種基于條件期望最大化(Expectation-ConditionalMaximization,ECM)算法的解決方案,推導(dǎo)了時(shí)變、非時(shí)變信道共存時(shí)信道沖激響應(yīng)估計(jì)的克拉美羅界,并利用該方案同
4、時(shí)估計(jì)出了具有不同衰落特性的信道沖激響應(yīng)和噪聲協(xié)方差。為了在信道估計(jì)和MUD之間實(shí)現(xiàn)信息交互,本文設(shè)計(jì)一種基于ECM算法的前向糾錯(cuò)碼(ForwardErrorCode,F(xiàn)EC)輔助的判決指導(dǎo)(ForwardErrorCodeAidedDecision-Directed,F(xiàn)EC-A-DD)信道估計(jì)方案。該方案利用FEC碼的糾錯(cuò)能力,在FEC解碼器和ECM信道估計(jì)器之間交互信息,進(jìn)一步提高了信道估計(jì)的精度。
為了降低接收機(jī)的設(shè)
5、計(jì)復(fù)雜度,實(shí)現(xiàn)模塊之間信息的共享,本文提出一種權(quán)值引導(dǎo)的雙重RWBS算法輔助的信道估計(jì)和MUD聯(lián)合優(yōu)化(DualRepeatedWeightedBoostingSearchassistedJointChannelEstimationandMulti-UserDetection,DRWBS-JCEMUD)方案。提出的DRWBS-JCEMUD方案由兩個(gè)核心模塊組成——基于RWBS算法的信道估計(jì)器和基于RWBS算法的MUD。DRWBS-JCE
6、MUD執(zhí)行過(guò)程中,基于RWBS算法的信道估計(jì)器將已檢測(cè)的信號(hào)當(dāng)作“導(dǎo)頻”信息進(jìn)行信道估計(jì),而基于RWBS算法的MUD利用估計(jì)到的信道狀態(tài)信息進(jìn)一步檢測(cè)用戶的發(fā)送信號(hào),兩者反復(fù)迭代并交換彼此的信息,直至算法收斂。此外,提出的DRWBS-JCEMUD方案可以在實(shí)現(xiàn)MUD的同時(shí),以較低的計(jì)算復(fù)雜度輸出檢測(cè)信號(hào)各比特對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)似然比(Log-LikelihoodRatios,LLRs)信息,直接供給FEC碼供其譯碼使用,降低了接收機(jī)設(shè)計(jì)的復(fù)雜度
7、。
基于待檢測(cè)用戶信號(hào)屬于離散信號(hào)空間的特點(diǎn),利用信號(hào)空間和0/1比特之間特有的映射關(guān)系,本文提出一種離散差分進(jìn)化(DifferentialEvolution,DE)算法,并利用其求解最大似然(MaximumLikehhood,ML)MUD優(yōu)化問(wèn)題。進(jìn)而,為了充分利用“軟”信息中蘊(yùn)含的有用成分,提出一種DE算法輔助的信道估計(jì)和軟干擾相消(Soft-InterferenceCancellation,SoIC)Turbo-MU
8、D聯(lián)合優(yōu)化技術(shù),簡(jiǎn)稱為DE-JCESoICMUD。該技術(shù)主要由三個(gè)核心模塊構(gòu)成:DE算法輔助的信道估計(jì)器、軟輸入軟輸出(Soft-InSoft-Out,SISO)SoICTurbo-MUD、以及并行的SISO信道解碼器。提出的DE-JCESoICMUD引入Turbo迭代的思想,通過(guò)在信道估計(jì)器、MUD和信道譯碼器之間交換彼此的“軟”信息,并反復(fù)迭代,逐步消除用戶間干擾和噪聲的影響,實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)性能的整體優(yōu)化。
為了給出進(jìn)化算法
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