未来的宽带无线通信系统中,要求通信设备能够在快速移动的情况下,实现可靠的大容量数据传输。已有的衰落信道传输技术依赖于信道状态信息(CSI),因此其最佳接收机需要进行联合信道估计和检测。本项目利用因子图研究无线移动衰落信道的最佳接收技术。由于因子图可以高效地计算包含多个变量的函数的边缘函数,因而显著降低了接收机的设计复杂度。通过引入粒子(Particle)的方法,在因子图中对信道冲激响应等连续变量传递的消息进行量化,并采用粒子滤波(Particle Filter)代替传统的和积算法作为连续变量的消息更新算法。由于粒子滤波在处理非线性和(或)非高斯问题的优势,其更加适用于对衰落信道中连续变量产生的消息进行更新处理。利用因子图这种数学方法本身具有的系统性和严谨性,上述研究方法和成果可以扩展到正交频分复用(OFDM)和多输入多输出(MIMO)系统,对衰落信道中的迭代接收机的设计具有重要的实用价值。
Mobile fading channel;factor graph;sum product algorithm;particle filter;iterative detection
下一代宽带无线通信系统要求通信设备能够在低信噪比与快速移动的条件下,实现可靠的大容量数据传输。低信噪比与高速传输对最佳接收机的设计与实现提出了很多新的挑战。迭代信号处理技术能够在合理的复杂度下有效地提高无线通信接收机的性能,然而一直以来缺乏严谨和统一的数学研究方法。本项目基于新颖的因子图数学框架,对无线移动衰落信道的迭代时变参量估计与信号检测算法进行了系统和深入地研究,在载波同步、信道估计、均衡与分布式多用户检测几个方面均获得了突破。提出了无线移动衰落信道基于因子图的迭代接收机设计方法;通过引入粒子滤波的方法,解决了时变连续参量在因子图中消息的传递和更新;结合和积算法和粒子滤波,设计了基于因子图的高性能、低复杂度的迭代接收新算法;对上述设计方法进行扩展,设计了基于因子图的多天线/多用户等复杂系统的联合迭代信道参数估计与信号检测算法。