毕业论文一周总结.docx

文档介绍：毕业论文一周总结一信道估计技术研究对于UTE系统的重要意义UTE上行采用的是SC一FDMA技术(又可被称为DFT-S一OFDM技术),下行采用的是OFDMA技术,从实现的角度来看,两者并没有太大的区别,只是前者在后者的基础上增加了一个DFT预编码处理模块。因此,木文对ETE系统信道估计技术的讨论将建立在OFDM系统模型的基础上。众所周知,OFDM技术非常适合于高速无线通信系统,因为该技术具有在时间弥散信道下实现高比特速率传输的优势。然而,为了获得高的频谱效率,有必要采用多电平非恒幅调制方式(例如16QAM)。这类调制方式要求相干解调,而相干解调需要估计和跟踪衰落信道的参数。可想而知,信道参数的准确性对于OFDM系统的性能将起着至关重要的作用。因此为了在接收端获得尽可能精确的信道参数,有必要对各种信道估计技术进行研究。信道估计技术可被分为两大类。第一类为频域方法,典型的技术有最小二乘(leastsquare,Ls)估计和线性最小均方误差(lineaimimmummean―squareeror,LMMSE)估计;第二类为基于离散傅里叶变换(DFT)处理的变换域方法['],通常也被称为基于DFT的信道估计。木文第二章将会对这三种最基木的信道估计技术进行更为详细的介绍。二典型的信道估计技术实际的信道估计通常可以分为两个部分:一是纯粹的信道估计部分,这部分的主要任务是对己知的导频信息进行处理,获得导频位置处的信道信息,并尽可能的抑制干扰;期一个是插值部分,这部分将根据导频位置的信道估计结果插值获取数据位置的信道信息。(Leastsquare,Ls)估计算法,通常也被称为迫零(zero—Forcing,zF)算法。当相关数据的概率统计信息无法获取的时候,采用最小二乘估计器不失为一种可行的方法。对于LS估计器来说,通常假设有如下观测:耳n]=s(n;0)+w(n)0'n'N—1()其屮,戏n]为观测值;夕为待估参数;w(n)为扰动干扰项;n为观测值索引。LS估计器的目标是由N个采样观测值,找到使观测误差达到最小的待估参数e的取值,定义该值为待估参数0的LS估计值,其数学表示式如卞:()从式()的表述可知,由于其十分依赖于信号的生成模型,因而在实际当屮比较难于操作。而当数据函数与待估参数满足线性关系的时候(参见式()),LS估计器能够得到一个封闭模式的解。其屮,A为Nxd阶的矩阵。为了使式()有解,需要设定N>d,同时必须保证A是一个满秩矩阵。在这些假设条件下,能够很容易的得到以下佔计结果:血=(AhA)']Ahx则信道估计LS估计器的估计结果应该为:hLS^F(FHXHXFY]FHXHy由于X为对角矩阵,F”F=FF”=I,可被进-步简化为:沐=/一》=>丘斗=x;lyk仔细观察,能够发现:在OFDM系统屮,L,估计器实际等效于迫零估计器,其估计值是带噪的信道频率响应。下面将对LS估计器进行两点说明:⑴在式()和式(2—5)屮均存在噪声项(n和w(n)),在进行Ls估计的过程屮,可以看到它的影响:匸呼=X®=X:仇X*+臥)=他+x;]nk在一般的无线通信系统屮,作为导频信号的乓是一个幅度恒定的实值或者复值信号,因此相比较而言它对噪声干扰项的统计属性不会有任何煤响。但是由于多径时延产生的频率选择