低信噪比環(huán)境下分布式MIMO系統(tǒng)頻率同步技術(shù)研究.pdf

1、在未來(lái)的無(wú)線通信領(lǐng)域，廣泛應(yīng)用于長(zhǎng)期演進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)(Long Term Evolution，LTE)的多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)技術(shù)以其得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)受到了越來(lái)越多的關(guān)注和研究。目前，從業(yè)界對(duì)MIMO技術(shù)的研究可以發(fā)現(xiàn)，MIMO技術(shù)應(yīng)用的主要形式是分布式MIMO系統(tǒng)。由于其組網(wǎng)靈活，可以根據(jù)具體需要設(shè)置收發(fā)天線，分布式MIMO系統(tǒng)提供了更高的系統(tǒng)容量。
　　 由于發(fā)射天線和接

2、收天線可能分布在不同的地理位置，信號(hào)經(jīng)歷了不同的傳輸信道和衰落，因此分布式MIMO系統(tǒng)對(duì)時(shí)間和頻率同步提出了更高的要求，這也是分布式MIMO系統(tǒng)能充分發(fā)揮自身優(yōu)勢(shì)所必須解決的問(wèn)題。尤其是在低信噪比環(huán)境下，如何克服多天線干擾(MultipleAntennas Interference，MAI)達(dá)到同步性能成了研究的重點(diǎn)。本文主要針對(duì)分布式MIMO系統(tǒng)的頻率同步問(wèn)題做了深入的研究，提出了一些新的頻率同步算法，這些算法尤其適用于低信噪比環(huán)境下

3、的頻率同步。
　　 首先，論文第一章介紹了研究背景和MIMO技術(shù)在未來(lái)無(wú)線通信領(lǐng)域的地位，說(shuō)明了研究的必要性。然后，簡(jiǎn)要介紹了MIMO系統(tǒng)的一些基本原理及其自身的優(yōu)勢(shì)，指明了論文研究的基本問(wèn)題和主要目的，闡述了論文的主要貢獻(xiàn)，并對(duì)論文的主要內(nèi)容做了安排。
　　 其次，論文第二章概述了目前主要的一些頻率同步技術(shù)。分布式MIMO系統(tǒng)頻率同步的實(shí)質(zhì)是一種多頻偏估計(jì)，可以借鑒單天線和集中式多天線系統(tǒng)頻率同步技術(shù)。類似的，分布式M

4、IMO系統(tǒng)頻率同步算法可以分為基于最大似然原理類的頻率同步算法和基于準(zhǔn)最大似然原理類的頻率同步算法。最大似然頻率同步算法是理論上最優(yōu)的檢測(cè)算法。值得注意的是，分布式MIMO系統(tǒng)存在嚴(yán)重的MAI，如何克服MAI成了頻率同步亟待解決的問(wèn)題。雖然求解基于最大似然頻率同步算法的期望最大(Expectation-Maximization，EM)類算法可以克服MAI，但又往往會(huì)受到估計(jì)初值和局部收斂問(wèn)題的影響，低信噪比環(huán)境使這種影響更為明顯。因此，

5、在低信噪比環(huán)境下如何有效地實(shí)現(xiàn)頻率同步是本文研究的另一問(wèn)題。
　　 針對(duì)上述問(wèn)題，論文在第三章著重探討了求解基于最大似然原理的頻率同步算法，即EM類算法的應(yīng)用。該算法可以克服MAI，逼近克拉美羅下限(Cramer-RaoLow Bound，CRLB)。在低信噪比區(qū)，由于EM類求解算法自身對(duì)初值敏感加上噪聲的嚴(yán)重干擾，難以收斂到全局最優(yōu)值。為此，論文在第三章提出了基于球形譯碼迭代的多頻偏估計(jì)算法，該算法沒(méi)有像EM算法那樣依賴梯度變

6、化找尋最優(yōu)值，而是在以初值為中心和與漸近CRLB有關(guān)的半徑范圍內(nèi)隨機(jī)撒點(diǎn)，找尋最優(yōu)值。仿真結(jié)果證明該算法不僅能突破MAI，逼近CRLB，而且能解決依梯度變化搜索而導(dǎo)致的難以跳出局部最優(yōu)值區(qū)域的問(wèn)題，使得算法在低信噪比區(qū)域具有穩(wěn)健的頻率同步性能。
　　 由于頻偏隨著環(huán)境的變化而變化，比如受到溫度、濕度等影響，如果能合理的獲取頻偏的先驗(yàn)信息，那么對(duì)提高頻率同步性能有重要的作用。基于此，論文第四章提出了基于先驗(yàn)信息的多頻偏最大后驗(yàn)(M

7、aximum a Posteriori，MAP)估計(jì)算法。論文首先在最大熵原理的基礎(chǔ)上確定了先驗(yàn)信息的分布應(yīng)為高斯分布，并給出了確定先驗(yàn)信息參數(shù)的方法，最終得到多頻偏的MAP估計(jì)表達(dá)式。在此基礎(chǔ)上，論文進(jìn)一步推導(dǎo)了一種次優(yōu)的準(zhǔn)最大后驗(yàn)(Quasi Maximum a Posteriori，QMAP)多頻偏估計(jì)算法，該算法采用修正值的辦法減少了因先驗(yàn)信息引入帶來(lái)的復(fù)雜度。與最大似然估計(jì)相比，仿真結(jié)果表明最大后驗(yàn)多頻偏估計(jì)算法能改善估計(jì)性能