多天線信號聯(lián)合接收處理關(guān)鍵技術(shù)研究

多天線信號聯(lián)合接收處理關(guān)鍵技術(shù)研究隨著無線通信的迅猛發(fā)展,以可靠信息傳輸為前提,低發(fā)射功率,高數(shù)據(jù)速率和高頻譜效率等要求越來越迫切。多變的傳輸環(huán)境、復(fù)雜的通信網(wǎng)絡(luò)以及不斷降低的信號功率,使得接收技術(shù)面臨著愈發(fā)嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在傳統(tǒng)單路信號接收技術(shù)中,多個同參數(shù)的估計(jì)與符號檢測通?；谥饘犹幚淼慕Y(jié)構(gòu),然而為了進(jìn)一步降低同步門限提高接收性能,.多個同步參數(shù)與符號信息的聯(lián)合處理方法與實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu)是接收技術(shù)的一個重要研究方向。同時(shí),多天線信號聯(lián)合接收是一種能夠有效提升接收性能的多數(shù)據(jù)流聯(lián)合處理結(jié)構(gòu),’在深空通信、低軌衛(wèi)星通信以及分集接收等系統(tǒng)中得到廣泛的研究與應(yīng)用。本文的主要研究工作圍繞通信信號接收中多參數(shù)及多信號間的聯(lián)合處理技術(shù)展開。針對同步參數(shù)與符號信息的聯(lián)合處理問題,多天線信號接收中的聯(lián)合同步、聯(lián)合信道參數(shù)估計(jì)以及聯(lián)合符號檢測問題進(jìn)行了深入的分析研究。論文的主要內(nèi)容以及主要創(chuàng)新點(diǎn)概括為如下幾方面：1、針對小樣本、低信噪比條件下符號定時(shí)與符號信息的聯(lián)合處理問題,基于非完整數(shù)據(jù)集下的最大似然估計(jì)模型,提出了一種無須定時(shí)恢復(fù)的最大似然符號檢測算法。算法直接利用匹配濾波器輸出序列求解,在EM算法框架下通過迭代計(jì)算實(shí)現(xiàn)最大似然符號檢測。利用理論結(jié)果,‘推導(dǎo)得到了基于過采樣信號離散化求和的估計(jì)式與低采樣率下基于多項(xiàng)式函數(shù)積分的估計(jì)式,并在此基礎(chǔ)上給出一種新的迭代實(shí)現(xiàn)結(jié)構(gòu),與傳統(tǒng)基于定時(shí)恢復(fù)的符號檢測算法相比避免了對最佳采樣點(diǎn)進(jìn)行內(nèi)插恢復(fù)。仿真分析表明,算法輸出誤碼率能夠逼近理想聯(lián)合最大似然解,優(yōu)于傳統(tǒng)非數(shù)據(jù)輔助類算法,與判決反饋類聯(lián)合處理算法相比在短數(shù)據(jù)條件下誤碼率更低,且收斂更快。2、針對同步參數(shù)未知條件下的符號信息提取問題,在最大似然準(zhǔn)則下提出一種無須同步參數(shù)估計(jì)的迭代符號檢測算法。與傳統(tǒng)接收處理中逐級同步處理的結(jié)構(gòu)不同,該算法將符號定時(shí)、載波頻偏與載波相位等同步參數(shù)作為缺失信息在EM算法框架下與符號信息聯(lián)合處理,得到一種新的最大似然符號檢測算法。并在理論結(jié)果基礎(chǔ)上推導(dǎo)得到閉式的迭代估計(jì)式,與傳統(tǒng)基于EM的聯(lián)合最大似然同步參數(shù)估計(jì)算法相比求解計(jì)算更加簡單,且在短數(shù)據(jù)條件下誤碼率更低,迭代收斂更快并對信號參數(shù)不敏感。3、在多天線聯(lián)合接收背景下,提出了一種基于最大似然的多數(shù)據(jù)流聯(lián)合同步與聯(lián)合符號檢測算法。傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)通過信號合成實(shí)現(xiàn)多信號聯(lián)合處理,需要先進(jìn)行信號參數(shù)校準(zhǔn)或先完成信號同步。多天線聯(lián)合符號檢測算法通過利用多數(shù)據(jù)流中承載的相同符號信息,實(shí)現(xiàn)了信號間參數(shù)差異估計(jì)補(bǔ)償與信號同步的聯(lián)合處理,以及最大似然準(zhǔn)則下的聯(lián)合符號檢測。與傳統(tǒng)符號合成結(jié)構(gòu)相比,避免了低信噪比帶來的同步門限問題；與波形合成結(jié)構(gòu)相比,無需首先進(jìn)行計(jì)算量較大的波形校準(zhǔn)與相干合成,而是直接基于多路未進(jìn)行同步或校準(zhǔn)的接收信號實(shí)現(xiàn)最大似然準(zhǔn)則下的聯(lián)合符號檢測。仿真分析表明,多數(shù)據(jù)流聯(lián)合同步與聯(lián)合符號檢測算法在低信噪比下較傳統(tǒng)信號合成技術(shù)處理損失大大降低,尤其在較大規(guī)模組陣接收應(yīng)用中具有更優(yōu)的誤碼率性能。4、針對非均勻組陣接收條件下的聯(lián)合最大似然符號檢測問題,建立了多數(shù)據(jù)流信噪比參數(shù)與符號信息的聯(lián)合最大似然估計(jì)模型。在SAGE(Space-AlternatingGeneralizedEM)算法框架下給出了多數(shù)據(jù)流多參數(shù)的聯(lián)合迭代處理算法,實(shí)現(xiàn)了最大似然準(zhǔn)則下多天線未同步信號的信噪比參數(shù)與符號信息的聯(lián)合迭代求解。針對非均勻組陣中未知的信號功率與噪聲功率譜密度,通過多數(shù)據(jù)流多參數(shù)的聯(lián)合處理,避免了傳統(tǒng)信噪比與符號的聯(lián)合估計(jì)算法需要先完成各路信號同步的缺點(diǎn)；而與基于信號波形的信噪比估計(jì)算法相比,由于進(jìn)一步利用了各接收信號的符號信息,多參數(shù)聯(lián)合求解算法具有更高的參數(shù)估計(jì)精度。仿真分析表明,多數(shù)據(jù)流多參數(shù)聯(lián)合最大似然算法無論是信噪比估計(jì)精度或是輸出誤碼率,均優(yōu)于采用傳統(tǒng)信噪比估計(jì)算法的信號合成技術(shù)。5、針對多徑衰落信道下的符號檢測問題,基于定時(shí)同步、信道參數(shù)與符號信息的聯(lián)合處理,給出了一種多天線信號聯(lián)合最大似然信道估計(jì)與符號檢測算法。從多徑信道參數(shù)未知時(shí)的匹配濾波和定時(shí)同步問題出發(fā),將多徑信道復(fù)增益與符號速率抽樣下等效信道作為未知參數(shù)與符號信息聯(lián)合求解,建立了多徑時(shí)延信息缺失條件下的多參數(shù)聯(lián)合最大似然估計(jì)模型。在EM算法框架下,通過多徑時(shí)延參數(shù)的期望化處理,利