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无线通信系统通道校准算法研究*

作者:admin 来源:网络日期:2008-5-10 15:05:40

估计天线通道冲激响应可采用式(4) 的方法,则天线通道k 的冲激响应估计为
^h( k) = max[ h′( i) ] , i = ( k - 1) W + 1 , ⋯, kW , k= 1 , ⋯, K 此处式中max[ ·]表示从每个用户的冲激响应中取最大值,这是因为,在校准环境下,每个通道总是存在一条最强的直达路径。
2. 3 　接收( RX) 通道校准算法
RX 校准的功能是补偿各工作天线RX 通道的不一致性。校准天线发射训练序列,工作天线同时接收到训练序列后,就可计算各工作天线RX 通道之间的幅度差异和相位差异。RX 校准的训练序列长度为36chip s ,其中基本训练序列为32chip s。
设实训练序列为m = ( m1 ,m2 , ⋯,m32 ) ,对应的复训练序列为m = (m1 ,m2 , ⋯,m32 ) ,即
mi = ( j) i- 1 ·mi(8)
校准天线发射的训练序列为
m( CA) = (m29 , m30 , m31 , m32 , m1 , m2 , ⋯, m32 )
工作天线k 接收的训练序列表示为
m(WA , k) = (m(WAk)1 , m(WA , k)2 , ⋯, m(WAk)36 ) , k = 1 , ⋯, K
m( R , k) = ( m( R , k)1 , m( R , k)2 , ⋯, m( R, k)32 ) , 其中m( R , k)i= m(WA k)
i + 3 , i = 1 , 2 , ⋯, 32 , k = 1 , ⋯, K 同样,估计接收通道冲激响应可采用FF T 的方法,即
h′( k) = IFF T[FF T(m( R , k) )/FFT( m)], k = 1 , ⋯, K(9)
类似地,接收通道k 的冲激响应估计为
^h = max[ h′( k) ] , k = 1 , ⋯, K (10)
3 　仿真研究
选择基本训练序列,要求自相关性较强,互相关性较弱。
假设环境为高斯白噪声的通道校准算法的性能仿真:设通道幅度不一致(设方差为0. 1) 时校准算法的统计性能分析。仿真参数: P = 32 , K = 8 。
K 个TX 和RX 通道冲激响应随机生成,幅度服从均值为1 、方差为0. 1 的正态分布,相位服从[0 ,2π]的均匀分布,相位的单位为0 。TX 和RX 通道校准幅度估计均方根误差随信噪比的变化情况以及相位估计均方根误差随信噪比的变化情况分别如图1 到图4 所示, Monte2Carlo仿真结果如下:
由图1～图4 可见,随着信噪比的增大,通道校准算法的幅度和相位估计性能均明显提高。代写工作总结 RX 通道校准算法的估计精度明显优于TX 通道校准算法。这与TX/ RX 通道校准的实现方法有着密切关系。通道幅度方差为0. 1 、信噪比约为10dB 时,在TX 通道校准中,相位估计均方根误差约为±5°;而RX 通道校准中,相位估计均方根误差约为±4. 5°。
4 　结论
通过对上述仿真结果进行分析,可以得到如下结论:在无噪声环境中,通道校准算法能够准确地估计出各通道的冲激响应;在高斯白噪声环境中,信噪比越大,通道校准算法的性能越高。本文提出的算法,对传统的智能天线和下一代宽带无线通信系统的MIMO 天线阵列的实现都具有重要的指导意义。
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