基于格缩减辅助的均衡算法研究.doc

摘要:MIMO技术的诞生意味着无线移动通信系统中智能天线技术领域获得了重大突破，但是由于MIMO系统在接收端和发射端分别使用多个接收天线和发射天线，使信号通过接收端与发射端的多个天线进行传送和接收,所以整个系统变得十分复杂。接收端每根天线上能够接收到的是多个其他子信道互相叠加影响产生的多路混合信号，这让信号的检测工作十分具有挑战性。因此，MIMO系统十分需要开发一个低复杂度并且信号检测性能近似ML最大似然检测算法的信号检测算法。

目前，经过长期的改进和发展，格缩减（LR）算法已经成为了一种受到各界认可的预处理技术，这种算法能改善以前的低复杂度译码器。将线性检测算法和格缩减辅助技术相结合通过把相关的信道矩阵转换成近似于正交的信道矩阵，能够达到接近ML检测算法的分集阶数，性能要比普通的线性检测强很多。使用格缩减算法能够对信道矩阵进行改善，显著提高传统算法的检测性能。本论文主要针对基于格缩减辅助的多种算法的性能进行仿真和分析并且在不同天线配置下对格缩减辅助算法的性能进行仿真对比。

关键词：MIMO系统；无线通信；信号检测算法；格缩减辅助

目录

摘要

Abstract

1.绪论-1

1.1 课题研究背景及研究现状-1

1.2 研究主要内容-1

2 MIMO-OFDM系统的基础理论-3

2.1 MIMO系统的基础理论-3

2.1.1 MIMO系统的基本原理-3

2.1.2 MIMO系统的优缺点-3

2.2 OFDM系统的基础理论-3

2.2.1 OFDM系统的基本原理-3

2.2.2 OFDM系统的优缺点-4

2.3 MIMO-OFDM系统的基础理论-4

2.4 本章小结-5

3 MIMO-OFDM系统的信号检测算法-6

3.1 线性检测算法-6

3.1.1 迫零检测算法-6

3.1.2 最小均方误差检测算法-7

3.2 非线性检测算法-7

3.2.1 串行干扰消除检测算法-7

3.2.2 QR分解检测算法-8

3.2.3 THP算法-9

3.2.4 格缩减辅助算法-11

3.3 最大似然检测算法-15

3.4 本章小结-16

4 格缩减辅助算法的仿真对比-17

4.1 2x2天线配置仿真-17

4.2 4x4天线配置仿真-18

4.3 6x6天线配置仿真-20

4.4 8x8天线配置仿真-21

4.5 本章小结-22

5 总结与展望-24

5.1 总结-24

5.2 展望-24

参 考 文 献-26

致    谢-28