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新一代高铁通信系统LTE-R,以多入多出(MIMO)和正交频分复用(OFDM)为其技术核心,具有高数据率、低延时和分组传输等特点,是目前最有希望应用于未来铁路通信的体系之一。但该系统面临诸多挑战,其中关键的一个挑战是如何在复杂多变的高铁场景下实现信号的正确传输。一方面,无线接入系统在基站(BS)间频繁切换,信道环境反复地快速变化,信号的正确传输必须依靠于有效的信道估计技术。另一方面,多普勒效应显著,产生严重的子载波间干扰(ICI),信号的正确传输必须依靠于准确的信道估计技术。基于此,本文围绕高速移动下的MIMO-OFDM信道估计展开研究,旨在为提高高铁无线通信的服务质量奠定理论基础。主要内容如下:(1)研究了高速移动下基于匹配追踪类贪婪方法的MIMO-OFDM信道估计。根据信道响应的时域稀疏性,引入压缩感知(CS)理论,针对目前应用最为广泛的正则化正交匹配追踪(ROMP)需已知稀疏度和原子一旦选入无法删除两大缺点,提出了一种改进ROMP的MIMO-OFDM信道估计方法。该方法结合压缩采样匹配追踪(CoSaMP)、稀疏度自适应匹配追踪(SAMP)和变步长的优点,实现稀疏信号快速准确地重构。仿真结果表明,在高速移动场景下,与基于正交匹配追踪(OMP)、ROMP、CoSaMP和SAMP的信道估计方法相比,所提方法有效提高了MIMO-OFDM系统的归一化均方误差(NMSE)和误码率(BER)性能。(2)研究了高速移动下基于基扩展模型(BEM)的稀疏信道估计。首先建立了信道冲激响应在延迟-多普勒域的BEM。其次根据所建立BEM的稀疏性,结合CS理论,将信道估计问题转化为信号重构问题。最后针对该问题,提出了两种稀疏信道估计方法:1)导频图样联合BEM的近似稀疏信道估计方法(PP-BEM)。该方法在求解过程中对感知矩阵采用近似处理,将感知矩阵中的未知元素全部忽略并建模为噪声再求解,引入ICI和CS重构两种误差,降低了信道估计的精度。为了改善此情况,分别设计了一种适用于SISO-OFDM系统的最优导频图样和一种适用于MIMO-OFDM系统的简化导频图样,力求权衡地降低上述两种误差对信道估计精度所带来的影响。仿真结果表明,在高速移动场景下,无论是在SISO-OFDM还是在MIMO-OFDM系统中,基于最优或简化导频图样的PP-BEM比基于连续或完全随机导频图样的PP-BEM,在均方误差(MSE)和BER方面性能更优。2)改进ROMP联合BEM的迭代稀疏信道估计方法(iROMP-BEM)。该方法在求解过程中采用最小二乘(LS)法预估计感知矩阵中的未知元素,以代替方法1)的近似处理操作,并通过改进的ROMP方法求解待估计值,最后在迭代步骤中利用反馈结果逐步提高信道估计精度。仿真结果表明:在高速移动场景下,当迭代次数(t)和ICI带宽(D)增加到一定数值(tmax=5,Dmax=2)时,该方法可以有效地提高信道估计精度。此外,在高速移动下的MIMO-OFDM系统中,对比了LS、CS信道估计、PP-BEM和iROMP-BEM在MSE和BER方面的性能,仿真结果表明所提的后两种方法均能对信道进行更为准确、有效地估计,且在严重的多普勒频移环境中具有更强的鲁棒性。此外,iROMP-BEM进一步地提高了MIMO-OFDM系统的MSE和BER性能,具有更高的信道估计精度。