博碩士論文 102523046 詳細資訊




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姓名 余奇紘(YU,CI-HONG)  查詢紙本館藏   畢業系所 通訊工程學系
論文名稱 應用於多使用者波束成型器系統的盲目並行濾波器之低複雜度演算法
(Reduce Antenna Algorithm for blind-CAF in multi-user beamforming system)
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摘要(中) 在本篇論文中,我們先介紹CMA+DD﹐CMA+MAP﹐CMA+SC-MAP﹐CMA+RSC-MAP等並行濾波器的演算法﹐並在不同的情境下比較以上四個演算法可以得知,在BER系統效能的觀點 CMA+RSC-MAP演算法和CMA+SC-MAP演算法相較於其他的演算法是最佳的,以系統複雜度的觀點可以得知CMA+DD為最佳CMA+RSC-MAP次之,CMA+SC-MAP則最差。由此可知CMA+RSC-MAP具有最佳的BER效能還擁有與CMA+DD相近的系統複雜度,而本篇論文所提出的降低天線演算法(Reduce Antenna Algorithm)加入各個演算法中不但不會影響BER系統效能且有效的降低系統複雜度,也解決了並濾波器高複雜度的問題。
摘要(英) In this paper﹐we introduce four concurrent adaptive filter (CAF) as CMA+DD algorithm﹐CMA+MAP algorithm﹐CMA+RSC-MAP algorithm﹐and compare their performance of bit error rate (BER) in different scenario﹐we found that CMA+RSC-MAP algorithm and CMA+SC-MAP algorithm has the best performance of bit error rate﹐but in system complexity CMA+DD algorithm is the best ﹐CMA+RSC-MAP algorithm is second ﹐CMA+SC-MAP algorithm is the worst。
So we can know CMA+RSC-MAP has the best performance of bit error rate and it system complexity is very close with CMA+DD。
The reduce antenna algorithm ﹐we propose in this paper﹐it can reduce each concurrent adaptive system complexity effectively﹐ and does not affect their performance of bit error rate﹐therefore reduce antenna algorithm resolve the problem of high complexity for concurrent adaptive filter。
關鍵字(中) ★ 多使用者波束成型器
★ 盲目並行濾波器
關鍵字(英) ★ beamforming system
★ blind-CAF
論文目次 目 錄
摘 要 v
Abstract vi
目 錄 viii
圖 目 錄 x
表 目 錄 xii
第一章 緒論 (Introduction) 1
第二章 智慧型天線 (Smart Antenna) 4
2-1等距線性天線陣列通道模型(ULA) 6
2-2 盲目演算法與並行調適性濾波器用於波束形成器(Blind Concurrent Adaptive Filter for Beamformer) 8
2-2.1 星座點演算法 (Reduced Constellation Algorithm) 11
2-2.3 恆模數演算法 (Constant Modulus Algorithm) 13
2-2.2 多模數演算法 (Multi-Modulus Algorithm) 14
2-2.4 恆模數與硬式決策演算法 (Constant Modulus Algorithm and Decision Directed Algorithm) 17
2-2.5 恆模數與最大事後機率演算法 (Constant Modulus Algorithm and Maximum-A-Posterior Probability Algorithm) 19
2-2.6 對稱限制最大事後機率演算法(Symmetric-Constraint MAP Algorithm) 22
2-2.7 實數對稱限制最大事後機率演算法(Real-Valued Symmetric-Constraint MAP Algorithm) 25
第三章 31
3-1 動機 31
3-2 Introduce Reduce Antenna Algorithm 34
第四章 模擬結果 (Simulation results) 37
4-1 系統模擬架構(Simulation System) 37
情境A(Scenario A) 38
情境B(Scenario B) 48
星座圖(Constellation) 53
波束圖樣(Beam pattern) 55
複雜度(Complexity) 59
結論(Conclusion) 62
參考文獻 (Reference) 63
圖 目 錄
圖 一 MIMO模型架構 4
圖 二 波束形成器,加強目標使用者信號,抑制干擾使用者信號 5
圖 三 天線陣列的種類 5
圖 四 等距線性天線陣列模型 7
圖 五 傳統調適性線性波束形成器 9
圖 六 波束圖樣(beam pattern)圖示例子 10
圖 七 RCA的決策原則圖示 12
圖 八 CMA的決策原則圖示 14
圖 九 MMA的決策原則圖示 16
圖 十 低複雜度最大事後機率演算法示意圖 21
圖 十一 並行調適性濾波器輸出訊號星座圖 30
圖 十二 各演算法複雜度分析圖 31
圖 十三天線訓練過程中每根天線的 33
圖 十四 Reduce Antenna Algorithm 35
圖 十五 Reduce Antenna Algorithm 流程圖 36
圖 十六 各演算法之BER效能 39
圖 十七 CMA+DD演算法在天線訓練過程中每根天線的 40
圖 十八 CMA+DD&RA之BER效能 41
圖 十九 CMA+RSC-MAP演算法在天線訓練過程中每根天線的 42
圖 二十 CMA+RSC-MAP&RA之BER效能 43
圖 二十一 CMA+SC-MAP演算法在天線訓練過程中每根天線的 44
圖 二十二 CMA+SC-MAP&RA之BER效能 45
圖 二十三 CMA+MAP演算法在天線訓練過程中每根天線的 46
圖 二十四 CMA+MAP&RA之BER效能 47
圖 二十五 各演算法在SNR變動下BER效能比較圖 48
圖 二十六 CMA+DD和CMA+DD &RA在不同SNR下BER效能比較圖 49
圖 二十七 CMA+RSC-MAP和CMA+RSC-MAP &RA在不同SNR下BER效能比較圖 50
圖 二十八 CMA+SC-MAP和CMA+SC-MAP&RA在不同SNR下BER效能比較圖 51
圖 二十九 CMA+MAP和CMA+MAP &RA在不同SNR下BER效能比較圖 52
圖 三十 CMA+DD、CMA+DD&RA、CMA+MAP、CMA+MAP&RA星座圖 53
圖 三十一 CMA+SC-MAP、CMA+SC-MAP&RA、CMA+RSC-MAP、CMA+RSC-MAP&RA 54
圖 三十二 CMA+DD與CMA+DD&RA(T=0.2)之波束圖樣比較圖 55
圖 三十三 CMA+RSC-MAP與CMA+RSC-MAP&RA(T=0.2)之波束圖樣比較圖 56
圖 三十四 CMA+SC-MAP與CMA+SC-MAP&RA(T=0.2)之波束圖樣比較圖 57
圖 三十五 CMA+MAP與CMA+MAP&RA(T=0.2)之波束圖樣比較圖 58
圖 三十六 各演算法與加入RA之天線平均個數圖 60
圖 三十七 各演算法與加入RA之複雜度比較圖 61

表 目 錄
表 一 各演算法之參數設定 38
表 二 各演算法與加入降低天線演算法之運算複雜度 59


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[23] Jian Yang, Feng Yang, Yu Zhao, “Fast Adaptive Blind Beamforming Algorithm for Antenna Array in CDMA Systems”, IEEE Vehicular Technology Society, vol. 55,pp. 549 – 558, March 2006
指導教授 賀佳律 審核日期 2015-7-13
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