摘 要：本文主要對MIMO-OFDM系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀、信道估計及信號檢測的研究意義等做了簡單的介紹，另外，也對現(xiàn)有的信道估計與信號檢測算法做了簡單分析，得出其各自的優(yōu)勢與劣勢，并提出新的改進算法。

關鍵詞：MIMO-OFDM；信道估計；檢測算法

隨著移動通信的迅猛發(fā)展，特別是4G時代的到了，人們對無線通信的需求已不再停留在是否能夠提供有效的語音與數(shù)據(jù)信息，而是是否能夠有效、可靠、高速地提供這些業(yè)務，對于這些苛刻的要求，移動通信人一直在努力的實現(xiàn)，無論是以前的GSM，還是20世紀末的CDMA2000，或是現(xiàn)在的TLE，通信研究人員一直都在提速的路上。最終，移動通信系統(tǒng)要達到的目標是——無論你在什么時間，無論你在什么地點，都能夠暢通無阻地與任何人實現(xiàn)智能通信，使未來移動通信進入個人通信的時代。

一、MIMO-OFDM的研究現(xiàn)狀

1.MIMO技術的研究現(xiàn)狀

利用MIMO提高信號傳輸性能的思想可以追溯到馬可尼時代，1901 年馬可尼通過無數(shù)次的實驗研究出較長距離傳送無線電波的設備——四個61米高的天線塔構成陣列，并于1901年12月12日到達了傳輸極限，從英格蘭德康沃爾到加拿大紐芬蘭的信號山。在20世紀70年代MIMO技術才被引入到傳統(tǒng)的通信系統(tǒng)中來，而在20世紀80年代，J.H.Winers等人開始研究有關分集發(fā)射與接收和信道容量的相關問題。到了1994年，Paulraj和Kailath等人提出在發(fā)射端同時使用多天線能夠增加無線信道容量的理論，在1995年E.Telatar等人又推導出了多天線高斯信道的容量理論公式，然而隨著BLAST算法和空時編碼的提出， MIMO技術的理論研究就隨著移動通信的發(fā)展大量涌現(xiàn)。

目前，國內外大量的通信人員都致力于MIMO技術的研究。并且在MIMO技術的很多方面已獲得了大量的研究成果，但是由于無線移動通信信道是一個時變、非平穩(wěn)、稀疏的多入多出信道類型，其研究遠遠不止于以上的研究成果。現(xiàn)有的許多文獻大都假設無線通信信道為分段的恒定平穩(wěn)衰落信道，而這種假設對于高速率、高帶寬的4G系統(tǒng)以及室外高速移動系統(tǒng)來說是不切實際的，因此必須對MIMO信道模型進行更深更細的研究。另外，在現(xiàn)有的理論研究中，全都設定接收端對通信系統(tǒng)的傳輸參數(shù)是已知的，因此，需要在發(fā)射端的發(fā)射信號中嵌入一定的導頻序列來對接收機進行反饋訓練。但是若移動臺的速度過快，這就使得接收端的訓練時間過短，對接收端來說，信道的估計性能就會下降，信號的檢測性能也會隨之下降，信號的恢復就不會很理想。因此，快速時變的信道估計技術或盲處理技術就成為以后研究的重要內容。

另外，現(xiàn)實的通信系統(tǒng)是MIMO技術研究的關鍵內容，因為實際的通信系統(tǒng)是要在移動臺端實現(xiàn)多路的分集接收，大量的通信研究人員也正致力于這方面的研究。

2.OFDM技術的研究現(xiàn)狀

在OFDM技術中，通常一個寬帶信號首先被分成多個并行的窄帶信號，然后再用多個正交的子載波對窄帶信號進行調制，之后由發(fā)射機發(fā)射出去在信道中傳輸，而接收端對信號進行接收檢測與恢復。正如上面所講，OFDM技術獨有特性讓它在小尺度衰落信道中獨放異彩。OFDM技術利用其正交特性可以把小尺度衰落信道轉化成多個并行傳輸?shù)钠教顾ヂ湫诺?，這樣在接收端，就極大的降低了接收機的設計復雜度，節(jié)省了成本。

另外，OFDM技術中由于應用了DSP技術，才使得各子信道之間能夠相互正交，從而保證了各個子信道間的頻帶資源可以相互重疊且不出現(xiàn)ISI，這樣就有效地提高了頻譜資源的整體利用率，為更高速率的數(shù)據(jù)傳輸業(yè)務提高了技術基礎。

二、MIMO-OFDM信道估計與信號檢測算法的研究現(xiàn)狀

1.MIMO-OFDM信道估計算法研究現(xiàn)狀

目前，MIMO-OFDM信道估計技術的研究已經(jīng)取得了一定的進展。信道估計算法大致分為三大類：即盲信道估計、非盲信道估計及兩者結合的半盲信道估計算法。盲信道估計由于其算法復雜度高，時延較大的劣勢不適應于實際系統(tǒng)中。而非盲和半盲信道估計方法，通過插入的導頻信息，能夠較好地獲得信道的估計性能，此類算法在現(xiàn)實的MIMO-OFDM系統(tǒng)中得到廣泛應用。從信道估計實現(xiàn)的方法上來講，非盲信道估計方法又可分為頻域實現(xiàn)和變換域實現(xiàn)。在頻域實現(xiàn)中，主要的方法包括LS估計、ZF估計和LMMSE估計。而在變換域實現(xiàn)中，主要的方法有基于離散傅立葉變換的信道估計方法。另外還有基于二維導頻信道估計算法、維納濾波內插算法、基于正交疊加訓練序列的時域信道估計算法、基于離散疊加導頻的信道估計算法、基于粒子濾波的MIMO-OFDM信道估計算法等。以上各種算法在不同的通信場景下有不同的優(yōu)勢。因此，選擇恰當?shù)乃惴▽νㄐ畔到y(tǒng)性能的提高至關重要。

2.MIMO-OFDM信號檢測算法研究現(xiàn)狀

目前，MIMO-OFDM系統(tǒng)中已研究較為成熟的信號檢測算法主要有三類，即ML檢測、線性檢測算法以及非線性檢測算法。最優(yōu)檢測算法主要是指最大似然譯碼（ ML），該算法在一定信噪比條件下有較理想的檢測性能，恢復出的信號最接近于原始信號且具有較高的信號強度，但其缺點是算法復雜度隨著天線數(shù)目的增加呈指數(shù)上升，因而在實際應用中得到了限制。線性信號檢測算法主要有迫零（ZF） 檢測和最小均方誤差（ MMSE） 檢測，此類算法是對接收到的信號先進行一定的線性加權，然后在一定準則下檢測并恢復出原信號，此類算法的優(yōu)點是在實際應用中具有較低的算法復雜度，硬件實現(xiàn)起來較容易，但其檢測性能較ML算法有明顯的劣勢。非線性檢測算法主要包括球形譯碼檢測算法、廣義球形譯碼算法以及半定松弛檢測算法，此類檢測算法是在接收端對信號進行非線性變換，繼而根據(jù)一定的準則對信號進行還原，其與ML算法相比，在算法性能上雖有一定的降低，但是在算法復雜度方面有很大程度的改善。因而，對次優(yōu)檢測算法的研究是有很大的現(xiàn)實意義的。

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作者簡介：敖青青（1996-6-），湖北隨州人，本科在讀，就讀于西北民族大學通信工程專業(yè)。