无迹卡尔曼与导频辅助：MIMO系统相位噪声估计的性能比较

云计算-MIMO系统的相位噪声估计算法研究关注的是在5G通信中大规模多输入多输出（MIMO）技术的关键挑战，特别是如何处理由大量不稳定晶体振荡器导致的相位噪声问题。MIMO系统的核心在于利用多个天线同时传输和接收信号，从而提高数据传输的容量和可靠性。然而，这些振荡器产生的相位噪声会引入额外的不确定性，影响信道估计和系统性能。 研究首先对MIMO系统及其相位噪声进行了详细的数学模型构建，然后采用了最小二乘方法来估计存在相位噪声的MIMO信道。这一过程是基础的，因为它为后续的噪声估计提供了必要的通道信息。 文章创新地提出了使用无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF）来处理相位噪声估计问题，这是一种非线性滤波技术，尤其适合于高维、非线性系统。此外，还应用了RTS平滑滤波（Recursive Tikhonov Smoothing）来进一步优化估计结果，通过迭代结合数据符号判决，优化了不同算法在不同条件下的性能。 针对面向判决的相位噪声估计，实验结果显示在相位噪声方差较大时，无迹卡尔曼滤波相较于扩展卡尔曼滤波有更优的性能，而无迹卡尔曼RTS平滑算法在大多数情况下表现出最佳估计效果。然而，当噪声方差大或调制星座密度高时，硬判决可能导致数据符号判决与相位噪声估计之间的负反馈，降低系统效率。 在导频辅助的相位噪声估计方法中，通过周期性地插入导频并利用维纳滤波、无迹卡尔曼RTS平滑和无迹卡尔曼线性平滑等算法进行处理。实验发现，当噪声方差较小时，无迹卡尔曼RTS平滑和无迹卡尔曼线性平滑算法相对接近，且优于传统的维纳滤波。导频辅助方法对插入导频的频率依赖性不强，说明这种方法在一定程度上提高了估计的稳健性。 最后，对比了面向判决的无迹卡尔曼RTS平滑算法和导频辅助的无迹卡尔曼RTS平滑算法，发现导频辅助方法在数据符号硬判决下表现更好，接近于理想状态。这表明，对于某些场景，适时的导频插入策略可以显著提升系统的抗噪声性能。 总结来说，该研究深入探讨了云计算-MIMO系统中相位噪声的精确估计方法，强调了无迹卡尔曼滤波、RTS平滑等技术的应用，以及导频辅助策略在不同噪声环境下的优势，为提高5G通信系统的性能提供了实用的理论支持。