MIMO-OFDM信道預(yù)測(cè)算法研究.pdf

1、在現(xiàn)代無(wú)線通信系統(tǒng)中，發(fā)送端大都需要接收端對(duì)于信道質(zhì)量的測(cè)量反饋。而時(shí)變信道的反饋延時(shí)會(huì)嚴(yán)重影響發(fā)送策略的選取，降低系統(tǒng)的總體性能。一種有效的克服信道延時(shí)的方法是信道預(yù)測(cè)。在多輸入多輸出(multiple input multipleoutput，MIMO)系統(tǒng)中，如果發(fā)送端或者接收端天線之間存在相關(guān)性，那么利用信道間相關(guān)性可以有效的改善信道預(yù)測(cè)性能。在多輸入多輸出-正交頻分復(fù)用(multiple input multiple outp

2、ut orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系統(tǒng)中，時(shí)、頻、空相關(guān)性對(duì)信道預(yù)測(cè)有很大的幫助作用。盡管已經(jīng)有文獻(xiàn)對(duì)考慮時(shí)頻相關(guān)性的多載波單輸入單輸出系統(tǒng)信道預(yù)測(cè)算法和考慮空時(shí)相關(guān)性的單載波多輸入多輸出系統(tǒng)信道預(yù)測(cè)算法進(jìn)行研究，但是沒(méi)有文獻(xiàn)對(duì)同時(shí)考慮空，時(shí)，頻相關(guān)性的MIMO-OFDM系統(tǒng)信道預(yù)測(cè)算法進(jìn)行研究。本文針對(duì)此主要研究如何有效的利用MIMO-OFDM系統(tǒng)的時(shí)、頻、

3、空相關(guān)性提高信道預(yù)測(cè)性能并同時(shí)保持算法復(fù)雜度較低。本論文主要有以下三部分貢獻(xiàn)。
　　一、提出了一種頻域MIMO-OFDM信道預(yù)測(cè)算法。該方法在頻域上建模，有效利用空域、時(shí)域、頻域相關(guān)性并同時(shí)保持計(jì)算復(fù)雜度較低。首先，信道相關(guān)性被解耦成時(shí)間、頻率、空間三個(gè)獨(dú)立部分之積。其次，基于相關(guān)函數(shù)去耦合的性質(zhì)，利用三個(gè)一維預(yù)測(cè)器分三步進(jìn)行預(yù)測(cè)，三個(gè)預(yù)測(cè)器分別僅考慮時(shí)間、頻率、空間相關(guān)性。仿真結(jié)果顯示，本文提出的算法可以實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)性能和算法復(fù)雜度

4、的有效折中。
　　二、提出了一種時(shí)域MIMO-OFDM信道預(yù)測(cè)算法。該方法首先提出了一個(gè)考慮時(shí)間和空間相關(guān)性的MIMO-OFDM時(shí)域信道預(yù)測(cè)算法的框架。通過(guò)FFT/IFFT，多載波MIMO信道預(yù)測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單載波MIMO的信道預(yù)測(cè)問(wèn)題。其次，基于MIMO-OFDM時(shí)域預(yù)測(cè)框架，提出了兩種窄帶MIMO預(yù)測(cè)方法。這兩種方法都是通過(guò)選擇合適數(shù)據(jù)建立AR(auto-regressive)模型，但是選擇數(shù)據(jù)的方式不一樣。第一種預(yù)測(cè)方法被稱(chēng)之

5、為FSS(forward-stepwise subset)方法，通過(guò)最小化預(yù)測(cè)模型的MSE（mean square error）來(lái)選擇模型數(shù)據(jù)。第二種預(yù)測(cè)方法被稱(chēng)為RCFSS(reduced-complexity FSS predictor)方法，以一種啟發(fā)式的方法選擇數(shù)據(jù)建立AR模型，相比FSS方法其計(jì)算復(fù)雜度更低。這兩種方法都可以有效的利用空時(shí)相關(guān)性改善預(yù)測(cè)性能。
　　三，為了進(jìn)一步研究預(yù)測(cè)算法的應(yīng)用，本論文所提預(yù)測(cè)方法結(jié)合預(yù)