中文摘要：

针对新一代移动通信系统为高速移动用户提供的数据传输速率相对较低的问题，探索高谱效率MIMO-OFDM系统有效对抗大多普勒扩展的检测与信道估计理论及新方法。提出针对信道状况设计并配置不同的最优滤波器，以有效压制子载波间干扰与共道干扰；探寻高效的服务于检测的信道估计对象以及译码反馈数据导频选择方案，以实现非平衡性复杂度分配从而提升接收机效率；采用对信道估计误差与反馈数据导频误差的统计特征进行精确数学建模并有效利用的思想，以降低限制迭代性能提升的错误传播效应从而提升检测与信道估计的性能。本课题研究致力于为用户提供对移动速度透明的数据传输质量，对改善系统在不同场景下数据传输速率的不平衡性以及提升系统容量具有重要的支撑作用。此外可显著降低系统性能对载波频率与信道最大多径时延的敏感性，从而推动频谱聚合技术与资源调度方案的发展。因此有望成为未来移动通信系统的核心关键技术。

结论摘要：

当MIMO-OFDM工作在双选择性衰落信道中时如何克服ICI对检测与信道估计引入的性能损失并提取Doppler分集是急待解决的研究课题。本项目针对MIMO-OFDM的检测与使用译码反馈的迭代信道估计算法进行了研究，额外添加了OFDM频偏估计算法、峰平比降低算法、以及Turbo并行译码算法的研究。主要研究内容有1.提出一种计算高效的MMSE-IICPD算法，可极大降低经典MMSE-IICPD算法的复杂度从而显著提升其在实际系统中的应用价值。2.提出一种基于统计思想的滤波输出干噪能量修正ISIC-MMSE检测算法，可在零复杂度增加的条件下显著提升经典ISIC-MMSE算法的性能。3.提出一种编码SC-FDMA系统的峰平比降低算法来有效降低采用高阶（16QAM与64QAM）调制时的峰平比，且引入的BER性能损失在SNR高于35dB时可忽略不计。4.提出一种基于训练序列的可应用于频率选择性衰落信道的OFDM频偏估计算法，与Moose算法相比具有更小的方差与更好的估计性能。5.提出一种OFDM发收端联合预处理算法来使检测时获得的SIR达到最大，与单独发端或收端预处理技术相比可获得一定的性能提升。6.提出一种改进的MMSE-ISDIC检测算法，该算法通过考虑每次迭代滤波输出的干扰伪协方差来提升检测性能，可在只有很小复杂度提升的条件下获得2dB的SNR增益。7.提出了一种适用于多Femtocell的基于博弈论的下行功控干扰管理方法，可提高LTE与多Femtocell混合系统的容量。8.提出一种适用于OFDM认知网络的考虑监听错误的功率分配方案，与传统忽略监听错误的功率分配方案相比具有更好的能量效率性能。9.提出一种Turbo并行译码滑窗方式改进算法，与已有算法相比具有更好的译码收敛性能与更小的存储空间需求。在本项目的资助下共发表IEEE CL论文1篇，WCSP会议论文1篇，发明专利授权1项，申请发明专利3项。最后讨论了在该项目研究方向上的研究心得，如采用高阶QAM调制时迭代检测算法中幅度信息对最终迭代收敛性能的影响，以及考虑剩余频偏、限幅对检测及信道估计性能的影响的重要意义。