基于聯(lián)合消息傳遞算法的相位噪聲估計(jì).pdf

1、隨著無線通信技術(shù)的發(fā)展，用戶數(shù)、數(shù)據(jù)吞吐量以及用戶對視頻通信等寬帶業(yè)務(wù)的需求呈指數(shù)式增長。超高頻無線通信可以滿足不斷增長的寬帶業(yè)務(wù)要求，成為未來無線通信的發(fā)展趨勢。但由于半導(dǎo)體制造技術(shù)的限制，高精度超高頻的振蕩器很難實(shí)現(xiàn)。不理想振蕩器在發(fā)射端和接收端產(chǎn)生的載波信號都將引入不同程度的相位噪聲。此外，為了提高無線通信系統(tǒng)傳輸速率，擴(kuò)大系統(tǒng)容量，發(fā)射端采用了高階調(diào)制技術(shù)，而高階調(diào)制技術(shù)卻更易受到相位噪聲的影響?？梢姡辔辉肼暉o疑成為無線通信中

2、影響性能的一個重要的因素。針對存在相位噪聲的系統(tǒng)，設(shè)計(jì)性能優(yōu)良的接收機(jī)依然是研究的熱點(diǎn)問題。
　　本文針對存在相位噪聲的單輸入單輸出（single-input single-output，SISO）系統(tǒng)和多輸入多輸出（multiple-input multiple-output，MIMO）系統(tǒng)開展研究，提出了基于消息傳遞算法的估計(jì)、檢測和譯碼算法。
　　1、針對高斯白噪聲（additive white Gaussian no

3、ise，AWGN）信道下噪聲方差未知的情況，提出了一種基于聯(lián)合 SP-VMP的相位噪聲估計(jì)與譯碼算法?，F(xiàn)有方法通常將連續(xù)非高斯變量消息離散化后采用和積（sum-product，SP）算法，本文通過劃分系統(tǒng)模型的因子圖，聯(lián)合變分消息傳遞（variational message passing，VMP）算法與SP算法實(shí)現(xiàn)高效的相位噪聲估計(jì)、AWGN精度估計(jì)和譯碼。所提算法采用VMP規(guī)則處理非高斯連續(xù)變量消息，有效地降低了接收機(jī)算法的復(fù)雜度。

4、與最先進(jìn)的Tikhonov接收機(jī)相比，所提出的接收機(jī)算法能夠以較低的復(fù)雜度達(dá)到相同的性能。
　　2、考慮單載波多徑信道下存在相位噪聲的系統(tǒng)，針對低復(fù)雜度接收機(jī)設(shè)計(jì)中的檢測問題，提出了融合高斯近似置信傳播（Gaussian approximate BP，GABP）算法和置信-期望傳播（belief propagation and expectation propagation，BP-EP）檢測算法的 Doped EP高斯近似檢測算法

5、。該算法不僅有效地解決了先進(jìn)的聯(lián)合BP-EP算法的迭代振蕩現(xiàn)象，而且系統(tǒng)的檢測性能相對于BP-EP和GABP算法有明顯地提升。所提Doped EP算法可以降低多徑信道下系統(tǒng)聯(lián)合相位噪聲估計(jì)與檢測算法的復(fù)雜度。
　　3、研究了單載波符號間干擾（inter-symbol interference，ISI）信道下編碼通信系統(tǒng)存在相位噪聲情況下的最優(yōu)接收問題，提出了基于聯(lián)合置信、平均場和期望傳播（belief propagation,me

6、an field and expectation propagation，BP-MF-EP）消息傳遞算法的迭代相位噪聲估計(jì)、檢測與譯碼接收機(jī)。在區(qū)域化的因子圖模型上，利用MF算法規(guī)則處理非線性的觀測函數(shù)節(jié)點(diǎn)，對于含有離散變量的檢測、譯碼部分采用聯(lián)合BP和EP算法消息傳遞規(guī)則，對具有高斯型先驗(yàn)的相位噪聲估計(jì)部分采用BP算法消息傳遞規(guī)則。對于非線性問題，目前的算法通常采用一階泰勒級數(shù)將非線性模型線性化，如軟輸入的擴(kuò)展卡爾曼平滑方法。所提算法

7、利用二階泰勒展開對相位噪聲估計(jì)部分的非高斯消息進(jìn)行了高斯近似，從而保留了相位噪聲分布的二階統(tǒng)計(jì)量。仿真結(jié)果表明，所提出算法的性能明顯優(yōu)于軟輸入擴(kuò)展卡爾曼估計(jì)與檢測算法，并且通過復(fù)雜度分析，兩種迭代算法的復(fù)雜度同階。
　　4、針對點(diǎn)對點(diǎn)MIMO系統(tǒng)中超高頻振蕩器不理想帶來的相位噪聲問題，將BP算法融合于廣義期望最大化（generalized expectationmaximum，GEM）消息傳遞框架，在系統(tǒng)因子圖上設(shè)計(jì)合適的消息調(diào)度

8、機(jī)制，用其E步處理非線性的似然函數(shù)節(jié)點(diǎn)和符號變量節(jié)點(diǎn)，在其M步采用BP算法處理準(zhǔn)靜態(tài)信道和相位噪聲跟蹤過程，從而提出了一種MIMO系統(tǒng)下聯(lián)合信道、相位噪聲估計(jì)和符號檢測算法。所提出的迭代算法，不僅利用訓(xùn)練序列而且利用檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行信道和相位噪聲估計(jì)，提高了信道和相位噪聲的估計(jì)精度。仿真結(jié)果表明，在信道和相位噪聲估計(jì)的均方誤差性能上，所提出的算法明顯優(yōu)于基于軟輸入的擴(kuò)展卡爾曼估計(jì)的聯(lián)合估計(jì)和檢測算法；對于采用不同的調(diào)制方案的系統(tǒng)，在誤碼率（