分布式MIMOOFDM信号多频偏多信道联合盲估计

《分布式MIMOOFDM信号多频偏多信道联合盲估计》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、分布式MIMOOFDM信号多频偏多信道联合盲估计关键词：分布式多输入多输出正交频分复用；多频偏多信道；盲源分离；盲估计；模糊度中图分类号：TN911.7文献标志码：A英文摘要英文关键词Keywords：distributedMultipleInputMultipleOutputOrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing（MIMOOFDM）；multiplefrequencyoffsetsandmultiplechannels；blindsourceseparation；blindestima

2、tion；ambiguity0引言目前的多频偏多信道估计研究中，大部分算法[3-6]都基于最大似然（MaximumLikelihood，ML）理论推导出多频偏多信道的联合似然函数，通过多维搜索来得到估计值。这种算法理论上是性能最优的，但是当收发端天线数增加时，待估参数维数显著增多，复杂度提高。文献[3-5]在发送端发送多个正交的导频来区分各个发送信号，在接收端通过导频与信号相关进而求出某个特定信号的频偏，这类方法避免了ML中的多维搜索，将频偏估计问题变成多个单参数估计问题；但是导频的使用降低了系统传输效率。文献[7-8]在文献

3、[3]的基础上采用收敛速度较快的空间交替广义期望最大化中英不对应，请核实（SpaceAlternatingGeneralizedExpectationmaximization，SAGE）算法进一步提高频偏信道估计精度；但是该算法需要参数的初始估计值，仍然受到文献[3]中基于导频的频偏估计算法范围的限制。文献[9]给出了一种半盲方法，设计特殊的正交导频区分用户，进而估计频偏信道；这种方法仍然需要用到部分导频信息。综上所述，现有文献均需利用正交导频，且大多针对平坦衰落信道，但在实际的通信系统中，导频或训练序列往往难以获得，信道环境

4、也是复杂多变的多径信道。因此，研究一种能够应用于多径信道下的分布式MIMOOFDM多频偏多信道盲估计算法具有重要的实际意义。本文提出一种有效的多频偏多信道联合盲估计算法。该算法利用多径信道下分布式MIMOOFDM信号与盲源分离理论中卷积混合信号类似的特点，利用卷积混合盲源分离算法分离接收信号，去除多径影响，得到含有频偏的信道和含有频偏的发送信号。对OFDM解调后，求得发送信号的频偏，进而求得待求信道。所提算法可以对多频偏多信道进行联合盲估计，太笼统，指哪些算法与现有的多频偏多信道估计算法相比与现有的多频偏多信道估计算法相比，能

5、获得良好的性能。1分布式MIMOOFDM信号模型由于分布式MIMO系统中多个发射端分布在不同的地理位置，相互之间间隔较远，假设每个发射端配置一根发射天线，定义Nt为所有发射端的天线数，Nr为接收端天线数，则每根接收天线上的信号为所有发射天线的信号和，发射天线间的信号相互独立。Xnq是q时刻第n根发射天线上发送的OFDM频域