空时分组码理论及其在OFDM系统中的应用研究

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1、摘要空时编码(Space—TimeCoding)技术将信道编码、调制和发送分集联合考虑，是提高无线移动通信系统传输速率、可靠性和系统容量的最有应用前景的解决方案之一。其中的空时分组编码技术己被3GPP正式列入WCDMA提案。本论文正是以空时分组编码(STBC)技术为主要研究对象，对空时编码的基本理论以及其在正交频分复用(OFDM)移动通信系统中的应用进行了较为深入的研究。研究了空时分组码系统的译码算法，根据空时分组码的正交特性，本文提出了一种频率选择性衰落信道下STBC—oFDM系统的简化译码算法。并进一步对STBC

2、-OFDM系统的性能进行了分析。仿真结果表明，本文的简化译码算法只是降低了计算复杂度，没有影响STBC-OFDM系统最大限度地利用系统所有可用的分集资源。研究了基于QR分解的信道盲估计方法。本文将该算法推广到空时分组码系统的信道估计中，结合空时分组码的特性提出了一种新的空时分组码系统的信道盲估计算法。与经典的信道盲估计算法相比，本文算法的计算量大为降低。同时Monte-Carlo仿真表明，当信噪比较低时，该算法比经典盲估计算法具有更好的性能。为了获得具有完全分集增益和全速率的复正交空时分组码，研究了基于准正交设计的空

3、时分组码，本文根据矩阵正交理论提出了一种新的全速率准正交空时分组码并给出了一种基于QR分解的最大似然译码方法。仿真结果表明，本文方案与已有典型的准正交空时分组码相比，具有更低的误码率。关键词：空时分组码；正交频分复用；QR分解；盲信道估计nAbstractSpace-timecoding(STC)，whichjointlyconsiderthedesignofcoding，modulate，transmitandreceivediversitytechnique，isoneofthebestsolutionstopr

4、ovidinghighcapacity，hi曲datarareandhighreliability．Onekindofthecodes，space-timeblockcodes(STBC)，whichisalreadyproposedintheWCDMAsystemby3GPP，isjusttheobjectdiscussedinthisdissertation．ThebasictheoryofSTBCandapplicationthereofinOFDMmobilecommunicationsystemarebot

5、hstudied．ThedecodingalgorithmofSTBCsystemhasbeenstudied．AccordingtothespecialorthogonalstructureofSTBC，asimplifieddecodingalgorithmofSTBC-OFDMsystemisproposed．Inaddition,wehaveanalyzedtheperformanceoftheSTBC-OFDMsystem．Ithasshownthatthesystemisinitsabilitytoexp

6、loitalltheavailablediversityresources，andthedecodingalgorithmofthesystemhasalowercomputingcomplexities。AQRfactorizationbasedblindestimationalgorithmhasbeenstudied．Inthispaper,bycombiningtheQRfactorizationbasedalgorithmwitllthespecialstructureofspace-timeblockco

7、de，anewblindestimationalgorithminSTBCisproposed．Comparedwiththetraditionalblindestimationmethods，thealgorithmhasmuchlowercomputationalcosts．AndtheMonte—CarlosimulationsshowthatwhentheSNRisslow,thealgorithmisbeRerthantypicalblindestimationmethods．Thequasi—orthog

8、onalspace-timeblockcodeshavebeenstudiedtoabtainacomplexorthogonalspace-timeblockcodethatprovidesfull¨Idiversityandfulltransmissionrate．Accordingtothetheoryoforthogonalmatrix