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研究生: 陳世昌
Shih-Chang, Chen
論文名稱: 直接序列分碼多工超寬頻系統可容忍通道估測誤差的多用戶檢測技術
Channel Estimation Error Tolerable Multiuser Detection for DS-CDMA UWB Systems
指導教授: 黃建華
Chien-Hwa Hwang
口試委員:
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 電機資訊學院 - 通訊工程研究所
Communications Engineering
論文出版年: 2006
畢業學年度: 94
語文別: 中文
論文頁數: 62
中文關鍵詞: 超寬頻系統多用戶檢測
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  • Ultra-wideband (UWB) 這項技術有著多方面且重要的應用,如地面穿透性雷達、影像處理、軍用通訊 ...等。在聯邦通訊委員會 (FCC) 立法通過 UWB 得以商業化使用之後,UWB 於是成為了眾所注目的傳輸技術,特別是高速資料傳輸方面的應用。直接序列分碼多工超寬頻系統 (DS-CDMA UWB) 是實現超寬頻傳輸的其中一種技術,主要是由摩托羅拉 (Motorola) 、飛思卡爾 (Freescale) ...等所主導。

    在論文的一開始,我們會概略說明有關於 DS-CDMA UWB 的相關規格及 UWB 通道模型、UWB 系統模型。接著我們將使用常見的適應性濾波器 Least Mean Square (LMS) 、Recursive Least Square (RLS) 等演算法來估測 UWB 系統中稠密的多路徑通道,最後再使用多用戶檢測技術來減緩 MAI 對系統效能所造成的影響。令接收端
    系統模型如下列所示:

    r = CHb + u = Fb + u

    其中,r 表示接收到的資料;F 為觀察矩陣,表示展頻碼矩陣 C 與多路徑矩陣 H 所合成的矩陣;b 表示傳送的數據;u 表示白色高斯雜訊。

    在傳統估測傳送數據的方法中:Minimum Mean Square Error (MMSE)、Least Square (LS) ,觀察矩陣 F 是被假設成完美且已知。不過由於 UWB 系統稠密的多路徑通道特性,接收端往往只能以有限的 tap 數目估測到概略的通道路徑,造成多路徑矩陣 H 會有誤差值存在,進而使得觀察矩陣 F 並非完美。因此,我們將提供能容許觀察矩陣 F 有誤差的情形下,估測傳送數據的方法: Total Least Square (TLS) 、Bounded Data Uncertainties (BDU)。

    在論文最後,我們將顯示利用電腦模擬 MMSE、LS、TLS、BDU 等估測方法所得到的模擬結果,從模擬結果中比較各個估測方法的效能,即可以看出 BDU 在所有估測法中,擁有最優益的系統效能。


    目錄 中文摘要 I 英文摘要 III 致謝 IV 目錄 V 圖目錄 VII 表目錄 IX 第一章 導論 1 1.1 Ultra-Wideband (UWB) 簡介 1 1.2 DS-CDMA UWB 3 1.2.1 DS-CDMA 3 1.2.2 DS-CDMA UWB 傳輸規格 4 1.3 研究動機 6 第二章 超寬頻直接序列展頻系統模型 7 2.1 UWB 通道模型 7 2.1.1 UWB S-V 通道模型 7 2.1.2 UWB 通道時變分析 12 2.2 UWB 系統模型 14 第三章 通道估測 19 3.1 適應性濾波器 22 3.1.1 LMS演算法 24 3.1.2 RLS演算法 26 第四章 DS-CDMA UWB多用戶偵測 29 4.1 理想化觀察矩陣 32 4.1.1 RAKE 接收機 32 4.1.2 MMSE 檢測器 34 4.1.3 LS檢測器 36 4.2 非理想化觀察矩陣 37 4.2.1 TLS檢測器 38 4.2.2 BDU檢測器 42 4.3 模擬結果 52 4.3.1 通道估測 53 4.3.2 數據檢測 53 第五章 結論 60 參考文獻 61 圖目錄 圖1.1 二次微分的高斯脈波 2 圖2.1 UWB 通道響應 10 圖2.2 阻礙物與傳送接收器之間的相對位置關係圖 12 圖2.3 阻礙物所在位置對應之通道響應 13 圖2.4 通道變化量及通道總能量 14 圖2.5 單周期脈波 15 圖3.1 系統認證架構圖 23 圖3.2 LMS 演算法方塊圖 26 圖3.3 RLS 演算法方塊圖 27 圖3.4 RLS 演算法訊號連貫圖解 27 圖4.1 LS 幾何圖案說明 39 圖4.2 TLS 幾何圖案說明 41 圖4.3 TLS 幾何圖案說明 41 圖4.4 min-max準則的簡單圖解 44 圖4.5 min-max準則的幾何圖形架構 46 圖4.6 min-max準則的幾何圖形架構 47 圖4.7 η大小限制的幾何圖形解釋 47 圖4.8 UWB 通道 CM 1 54 圖4.9 UWB 通道 CM 2 54 圖4.10 CM 1,單一用戶通道的誤差平方值 55 圖4.11 CM 2,單一用戶通道的誤差平方值 55 圖4.12 CM 1、展頻碼長度 Nc = 24 及 RLS 通道 56 圖4.13 CM 1、展頻碼長度 Nc = 24 及 LMS 通道 56 圖4.14 CM 1、展頻碼長度 Nc = 12 及 RLS 通道 57 圖4.15 CM 1、展頻碼長度 Nc = 12 及 LMS 通道 57 圖4.16 CM 2、展頻碼長度 Nc = 24 及 RLS 通道 58 圖4.17 CM 2、展頻碼長度 Nc = 24 及 LMS 通道 58 圖4.18 CM 2、展頻碼長度 Nc = 12 及 RLS 通道 59 圖4.19 CM 2、展頻碼長度 Nc = 12 及 LMS 通道 59 表目錄 表1.1 BPSK調變所容許的一些資料傳輸速率 4 表1.2 前文傳送序列的長度設計 5 表1.3 在 BPSK 調變之下,長度為24、12的展頻碼 5 表2.1 多路徑通道特性及相關模型參數實例 11 表3.1 適應性濾波器應用類型 23 表3.2 LMS 演算法摘要 25 表3.3 RLS 演算法摘要 28 表4.1 犛耙式接收機摘要 33 表4.2 MMSE 檢測器摘要 36 表4.3 LS 檢測器摘要 37 表4.4 TLS檢測器摘要 42 表4.5 BDU 檢測器摘要 51

    參考文獻
    [1] D. Porcino and W. Hirt, “Ultra-wideband radio technology: potential and challenges head,” IEEE Comm. Mag., vol. 41, pp. 66–74, July 2003
    [2] M. Z. Win and Z. A. Scholtz, “Impulse radio: how it works,” IEEE Comm. Lett., vol. 2, pp. 245–247, Jan. 1998
    [3] “DS-UWB physical layer submission to 802.15 task group 3a,” IEEE P802.15-04/0137r3. [Online]. Available: http://www.decawave.com/15-24-0137-04-003a-merger2-
    proposal-ds-uwb-update.doc
    [4] “Channel modeling sub-committee report final,” IEEE P802.15- 02/490r1-SG3a. [Online]. Available: http://grouper.ieee.org/
    groups/802/15/pub/2003/Mar03/
    [5] A. Saleh and R. Valenzuela, “A statistical model for indoor multi- path propagation,” IEEE J. Select. Areas Comm., vol. 5,
    pp. 128–137, Feb. 1987
    [6] “Analysis of time variance of a UWB propagation channel,”
    IEEE P802.15-02/452r0-SG3a. [Online]. Available: http://grouper.ieee.org/groups/802/15/pub/2002/Nov02/
    02452r0P802-15_SG3a-Time-Variant-UWB-Channel.doc
    [7] M. Z. Win and R. A. Scholtz, “Ultra-wide bandwidth time-hopping spread-spectrum impulse radio for wireless multiple-access communications,” IEEE Trans. Comm., vol. 48, pp. 679–691,
    Apr. 2000
    [8] J. F. Liao, C. L. Tsai and B. S. Chen, “Robust adaptive channel estimation and multiuser detection for UWB in a realistic indoor channel,” IEEE CNF, vol. 4, pp. 2845–2851, May 2005
    [9] P. M. Clarkson, Optimal and Adaptive Signal Processing. Boca Raton, FL: CRC, 1993
    [10] S. Haykin, Adaptive Filter Theory, 4th ed. Prentice Hall 2002
    [11] G. V. Moustakides, “Study of the transient phase of the forgetting factor RLS,” IEEE Trans. Signal processing, vol. 45,
    pp. 2468–2476
    [12] Jerry M. Mendel, Lessons In Estimation Theory For Signal Processing, Communications and Control. Prentice Hall 1995
    [13] S. V. Huffel and J. Vandewalle, The Total Least Square Problem Computational Aspects and Analysis. SIAM 1991
    [14] S. Chandrasekaran, G. H. Golub, M. Gu, and A. H. Sayed, “Parameter estimation in the presence of bounded data uncertainties,” SIMAX, vol. 19, no. 1, pp. 235–252, Jan. 1998
    [15] G. H. Golub and C. F. Van Loan, Matrix Computations. Baltimore, MD: Johns Hopkins University Press, 3rd ed., 1997.

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