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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:江柏翰
研究生(外文):Po-Han Chiang
論文名稱:利用類神經網路結合改良式路徑偵測估測法增強多輸入多輸出正交分頻多工系統之通道估測效能
論文名稱(外文):Enhancement of Channel Estimation For MIMO-OFDM Systems Using the Neural Network Combined with Improved Path-Detection Method
指導教授:曾德樟
口試委員:陸清達譚旦旭
口試日期:2012-07-20
學位類別:碩士
校院名稱:國立臺北科技大學
系所名稱:電腦與通訊研究所
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2012
畢業學年度:100
語文別:中文
論文頁數:74
中文關鍵詞:多輸入多輸出正交分頻多工通道估測類神經網路
外文關鍵詞:Multiple-Input Multiple-Output (MIMO)Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)Channel estimationArtificial Neural Network (ANN)
相關次數:
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本論文針對多輸入多輸出正交分頻多工(MIMO-OFDM)系統之通道估測提出一改善方法,此改善方法是以梳型(Comb Type)領航訊號編排規則下執行。對於梳型編排規則之領航訊號,先利用最小平方(Least Square, LS)法估測出領航訊號的通道頻率響應,再利用幅狀基底類神經網路(Radial Basis Function Network, RBFN)做線性內插,以求出完整之通道頻率響應,然後經由反傅利葉轉換得到通道的脈衝響應,接下來我們利用改良式路徑偵測估測法估測出較正確之通道路徑數,以求出最後之通道頻率響應。其作法是設定一門檻值(Threshold)來分離脈衝響應和雜訊,藉由此門檻值判斷出實際通道路徑數,進而增加我們估測的準確性,使得估測的結果接近於實際通道頻率響應。同時我們也利用RBFN結合傳統的最小均方演算法(Least Mean Square, LMS)和遞迴式最小平方演算法(Recursive Least Square, RLS)並與本文所提通道估測法做性能之比較。由實驗結果顯示,本論文所提出的類神經網路結合改良式路徑偵測估測法優於類神經網路結合傳統的LMS和RLS通道估測法。

In this study the application of Artificial Neural Network (ANN) for channel estimation in MIMO-OFDM system is investigated. In order to improve the quality of the channel estimation of the comb type arrangement, we apply the least square (LS) algorithm to estimate the channel frequency response of pilots. Based on the previous method, we can use the Radial Basis Function Neural Network (RBFN) to interpolate the channel frequency response of data signals. Then we can derive the channel impulse response by the inverse fast Fourier transform (IFFT). Next, we apply the improved transmission path detection method to estimate the threshold of channel noise. Therefore, we can find out the actually channel impulse response by removing the effect of channel noise below the threshold value. Finally, the new channel frequency response is obtained by using the fast Fourier transform. Experimental results indicate that the proposed schemes can improve the system performance, compared to the combination of the RBFN and the least mean square (LMS), and the recursive least square (RLS) algorithms.

目錄

摘 要 i
ABSTRACT ii
誌謝……………………………………………………………………………………..iv
目錄 v
表目錄 viii
圖目錄 ix
第一章 緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機與目的 2
1.3 各章節內容摘要 3
第二章 多輸入多輸出正交分頻多工系統與類神經網路演算法 4
2.1 正交分頻多工系統 4
2.2 正交分頻多工技術的基本原理 5
2.3 OFDM訊號之正交性…………………………………………..……………....6
2.4 保護區間與循環字首………………………………………………………....8
2.5 OFDM系統的優缺點........................................................................................10
2.6 多輸入多輸出無線通訊系統簡介 11
2.6.1 空間多工(Spatial Multiplexing)………………………………………11
2.6.2 空間多樣性(Spatial Diversity) ……………………………………….11
2.6.3 波束成型(Beam Forming) ………………………………………….12
2.7 空時區塊編碼介紹 12
2.8 2I2O STBC架構 14
2.9 多輸入多輸出正交分頻多工系統架構 16
2.10類神經網路的基本概念 18
2.11倒傳遞類神經網路模型 19
2.12輻狀基底函數類神經網路 21
2.12.1輻狀基底函數類神經網路簡介 21
2.12.2 RBFN常用的基底函數介紹 23
第三章 通道估測技術 25
3.1 通道估測技術的種類 25
3.2 領航訊號的排列方法 26
3.2.1 梳型排列法 26
3.2.2 塊型排列法 27
3.2.3 混合型排列法 28
3.3 梳型領航式通道估測法 29
3.3.1 最小平方估測法(LS) 29
3.3.2 最小均方演算法(LMS) 31
3.3.3 遞迴式最小平方演算法(RLS) 33
3.3.4 幅狀基底函數內插法 35
3.3.5 基於快速傅立葉轉換的估測法 36
3.3.6 路徑偵測估測法 39
3.3.7 改良式路徑偵測估測法(I) 41
3.3.8 改良式路徑偵測估測法(II) 43
第四章 實驗模擬結果與討論 45
4.1通道特性與系統參數之設定 45
4.2 2I2O-OFDM之模擬結果 52
4.2.1實驗通道下之實驗結果 52
4.2.2 4RA通道下之實驗結果 59
4.2.3 6TU通道下之實驗結果 65
第五章 結論與未來展望 71
參考文獻……………………………………………………………………………….72



















表目錄

表2.1 Alamouti STBC編碼……………………………………………………………13
表2.2 2I2O系統下各路徑的通道響應………………………………………………..15
表2.3 RBFN演算法公式.............................................22
表3.1 LMS演算法公式………………………………………………………………..32
表3.2 RLS演算法公式……………………………………………………………..….34
表4.1實驗通道環境之參數設定………………………………………..…………….47
表4.2 4RA通道環境之參數設定……………………………………………………..47
表4.3 6TU通道環境之參數設定……………………………………………………...48
表4.4 MIMO-OFDM系統參數………………………………………………………..48
表4.5 2I2O-OFDM於實驗通道之相關參數設定……………………………..……...50
表4.6 2I2O-OFDM於4RA通道之相關參數設定……………………………………50
表4.7 2I2O-OFDM於6TU通道之相關參數設定……………………………………51







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