南京邮电大学通达学院毕业设计(论文)开题报告
注：可另附A4纸
第一章绪论 1.1 研究背景和意义 现代社会已经进入了信息时代，在各种信息技术中，信息的传输即通信起着支撑作用。由于人类社会生活对通信的需求越来越高，世界各国都在致力于现代通信技术的研究与开发以及现代通信网的建设现代移动通信技二十世纪二十年代，但是一直到 20 世纪 70 年代中期才迎来了移动通信的蓬勃发展时期。美国贝尔实验室研制成功先进移动系统，建成了蜂窝状模拟移动通信网，大大提高了系统容量。从八十年代开始，数字移动通信系统进入了发展和成熟时期，欧洲首先推出了全球移动通信系统（GSM），随后美国和日本也相继制定了各自的数字移动通信体制。90年代初，美国Qualcomm公司推出了窄带码分多址（CDMA）蜂窝通信系统，这是移动通信系统发展中的里程碑。从此码分多址这种新的无线接入技术在移动通信领域占据了越来越重要的地位。这些目前正在广泛使用的数字移动通信系统是第二代移动通信系统。第二代移动通信系统主要是为支持语音和低速率的数据业务而设计的，但是随着人们对通信业务围和业务速率要求的不断提高，已有的第二代移动通信网将很难满足新的业务需求。为了适应新的市场需求，人们正在研究和设计第三代移动通信系统。尽管目前关于第三代移动通信系统的研究和标准化工作十分引人注目，但是目前第三代移动通信的方案实际只能是第二代移动通信方案的改进，算不上真正意义上的宽带接入网络。而且3G的核心网还没有完全脱离第二代移动通信系统的核心网的结构。目前，人们把越来越多的眼光投向三代以后的（beyond 3G/4G）移动通信系统中新一代移动通信（beyond 3G/4G）将可以提供的数据传输速率高达100Mbit/s，甚至更高，支持的业务从语音到多媒体业务，包括实时的流媒体业务，数据传输速率可以根据这些业务所需的速率不同进行动态调整。新一代移动通信的另一个特点是低成本。因此在有限的频谱资源上实现更高速率和更大容量，需要频谱效率更高的通信技术。MIMO技术充分开发空间资源，利用多个天线实现多发多收，在不需要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。OFDM技术是多载波传输的一种，其多载波之间相互正交，可以高效的利用频谱资源。另外，OFDM将总带宽分割为若干个窄带子载波可以有效的抵抗频率选择性衰落。因此充分研究开发这两种技术的潜力，将两者结合起来成为新一代移动通信核心技术的解决方案。信道估计是无线通信中的关键技术之一，对MIMO-OFDM系统的信道估计算法进行研究和改进，对MIMO-OFDM 系统技术的发展有着非同寻常的意义。
寒假信道估计技术相关内容总结 目录 第一章无线信道 (3) 1.1 概述 (3) 1.2 信号传播方式 (3) 1.3 移动无线信道的衰落特性 (3) 1.4 多径衰落信道的物理特性 (5) 1.5 无线信道的数学模型 (7) 1.6 本章小结 (7) 第二章MIMO-OFDM系统 (8) 2.1 MIMO无线通信技术 (8) 2.1.1 MIMO系统模型 (9) 2.1.2 MIMO系统优缺点 (11) 2.2 OFDM技术 (12) 2.2.1 OFDM系统模型 (12) 2.2.2 OFDM系统的优缺点 (14) 2.3 MIMO-OFDM技术 (16) 2.3.1 MIMO、OFDM系统组合的必要性 (16) 2.3.1 MIMO-OFDM系统模型 (16) 2.4 本章小结 (17) 第三章MIMO信道估计技术 (18) 3.1 MIMO信道技术概述 (18) 3.2 MIMO系统的信号模型 (19) 3.3 信道估计原理 (21) 3.3.1 最小二乘（LS）信道估计算法 (21) 3.3.2 最大似然（ML）估计算法 (23) 3.3.3 最小均方误差（MMSE）信道估计算法 (24) 3.3.4 最大后验概率（MAP）信道估计算法 (25) 3.3.5 导频辅助信道估计算法 (26) 3.3.6 信道估计算法的性能比较 (26) 3.4 基于训练序列的信道估计 (28) 3.5 基于导频的信道估计 (28) 3.5.1 导频信号的选择 (29) 3.5.2 信道估计算法 (31) 3.5.3 插值算法 (31) 3.5.3.1 线性插值 (31) 3.5.3.2 高斯插值 (32) 3.5.3.3 样条插值 (33) 3.5.3.4 DFT算法 (33) 3.5.4 IFFT/FFT低通滤波 (33) 3.6 盲的和半盲的信道估计 (34)
无线通信系统信道估计技术研究现状 摘要：信道估计技术是未来无线通信系统得以实际应用的关键技术。首先介绍了无线通信系统信道模型的特点以及信道估计方法分类，然后重点阐述了目前无线通信系统中非盲信道估计方法的研究现状，并对各种算法的优缺点和性能进行了分析和比较。关键词：信道估计；非盲信道估计；最大似然估计；最小均方；最小二乘 在无线通信系统中，当信号带宽超过信道的相关带宽时，信道就会在时域显示其色散效应，这将导致发射符号序列间产生干扰，即码间干扰。由于码间干扰使接收信号受损，当信道条件已知或者基于准确的信道估计时，由信道引起的失真效应通常可以在接收机得到补偿。若采用非相干检测则可以简化接收机复杂度，不需要进行复杂的信道估计。但对于高斯白噪声信道，非相干检测比相干检测有高达3 dB左右的性能损失，而且，如果延时扩展增加，性能损失将会更严重，这对功率受限系统（例如超宽带通信系统）尤其难以接受。因此，信道估计技术已成为未来无线通信系统的关键技术，也是国内外学者致力研究的热点方向之一。1 无线通信系统信道模型关于无线传播信道的研究已经进行了五十多年，迄今为止，已有大量的信道模型被提出。不同带宽下的无线通信系统的信道模型也各不相同，对于一个好的系统设计而言，理解这些差别和它们对不同系统的影响是非常重要的。一般而言，针对不同的信道模型，信道估计方法也各不相同。无线信道一般可以表示成两种形式：(1)基带信道被表示成抽头延时线的形式，该模型中L个信道抽头是等间隔分布的。该模型下需要估计的参数是L个信道幅度和一个延时参数。(2)基带信道模型中的延时值是任意的，每一径的幅度和延时都需要被估计。对于稀疏信道，第二种方法可能比使用等间隔抽头延时线模型估计的参数数量低得多，因此信道估计更加有效，但是一般不存在闭式解。方法(1)产生了更加容易的参数化信道模型，但是以过参数化为代价的。2 信道估计方法分类目前，无线通信系统的信道估计方法可分为三类：有辅助符号的非盲信道估计、无辅助符号的盲信道估计以及介于两者之间的半盲信道估计，其特点可归纳为：(1)非盲的信道估计：按一定估计准则确定各个待估参数值，或者按某些准则进行逐步跟踪和调整待估参数的估计值，特点是需借助参考信号。很明显，要想实现信道估计，估计理论是其数学基础。①贝叶斯估计：需要已知代价函数、待估计参量和观测数据的完整的概率描述，条件最苛刻；②最大后验概率（MAP）和最大似然（ML）：需要代价函数是误差的偶函数，不需其详细形式，但仍需待估计参量和观测数据的完整的概率描述；③线性最小均方误差（LMMSE）：只需知待估计量与观测数据的一阶或二阶统计特性；④最小二乘（LS）：只需把估计问题作为确定性的最优化问题来处理。非盲估计方法的优点是可以获得较好的系统性能, 但是它降低了频带利用率并且无法适用于不可能在发送端提供训练序列的场合，例如在军事侦听过程中，无法获得敌人确定的训练序列。(2)盲估计：利用调制信号本身固有的、与具体承载信息比特无关的一些特征（比如恒模、子空间、有限字符集、循环平稳和高阶统计量等）或采用判决反馈的方法进行信道估计。盲估计方法的优点是提高了系统的频带利用率，适用于接收端无法确定训练序列的场合,具有自我恢复性，且可在未知数据调制和编码方式的情况下正常工作。缺点是估计性能差，且估计过程较非盲方法漫长。(3)半盲估计：在发射信号中插入导频,克服基于二阶统计量盲方法固有的模糊度问题，同时使用盲方法进行信道估计，从而结合了盲估计与非盲估计的优点。目前半盲方法可分为基于二阶统计量半盲方法和基于一阶统计量的半盲方法。3 非盲信道估计方法研究现状如前所述，根据目前无线通信系统信道模型的分类，目前的非盲信道估计方法可分为：信道幅度增益和径延时联合估计以及信道幅度增益的估计方法。下面就介绍这两种经典估计方法在窄带或宽带通信系统中的应用。 3.1信道幅度增益和径延时联合估计的方法由于CDMA系统能够分辨多径元，并经常使用Rake接收机(或其他更加复杂的检测方案)收集多径能量，以获得多径分集，所以需要对多径