随着无线通信的发展, 小区密度与频谱利用率不断增加, 高频率复用度使得处于小区边缘的用户受到严重的来自邻小区的同频干扰。提出一种长期演进(LTE)多小区干扰环境下的信道估计算法, 当服务小区与强干扰小区使用相同的导频位置, 且两小区之间存在时偏与频偏时, 联合估计服务小区与干扰小区的信道频域响应(CFR)；根据导频位置、导频序列、时偏和频偏大小信息建模, 通过求解方程组得到服务小区与强干扰小区的信道时域响应(CTR), 对服务小区与强干扰小区CTR分别进行傅里叶变换得到CFR。仿真结果表明, 在服务小区信干噪比(SINR)较小时, 与传统信道估计算法相比, 所提方法在归一化均方误差(NMSE)、误比特率(BER)性能上均有明显提升。

物理下行共享信道(PDSCH)是长期演进(LTE)下行系统中主要承载用户数据的物理通道, 在资源映射过程中, 需避让其他信道或信号, 逻辑复杂, 加大了实现难度。本文在分析 PDSCH资源映射原理的基础上, 将其映射过程根据避让情形分为 5类, 并提出了符号级、资源块组(RBG)级等 2级跳转条件和符号级、 RBG级、资源粒子(RE)级等 3种跳转处理方式, 通过对位图进行参数提取, 设计出一种支持下行所有带宽配置的映射方案。该方案资源开销小, 可扩展性强, 已应用到 LTE基站项目的开发中。

为了提高频谱资源利用率, 3GPP长期演进(LTE)在组网时通常采用同频组网的方式, 但相邻小区之间因此会产生同频干扰问题。同频干扰加大了小区检测的难度, 特别是当2个小区使用相同的主同步信号(PSS)时。在这种情况下, 由于很难直接通过PSS估计出辅同步信号(SSS)所在位置的信道频域响应(CFR), 因此极大降低了弱信号小区的检测成功率。为了解决该问题, 本文提出一种同频干扰下的LTE小区检测的方法。所提方法首先对小区接收信号进行合理建模, 通过求解方程组的方式估计出强信号小区的CFR, 然后进行干扰抵消, 之后进行弱信号小区的检测。仿真结果表明, 所提方法能大幅提高弱信号小区的检测成功率, 当信噪比(SNR)等于10 dB时, 有70%的检测成功率；SNR等于20 dB时, 有90%以上的成功率, 相较普通小区检测法的50%有显著进步。

介绍了Turbo 码的编译码原理和常用的译码算法。使用Altera DE4 开发板对Turbo 编译码进行硬件实现，给出了实现中功能模块的详细划分情况。本次实现的Turbo 码的相关参数取自3GPP 的长期演进(LTE)协议，针对LTE 中不同场景下码长不同的情况，对硬件采取了可配置参数的设计，符合LTE 链路中任意情况下的Turbo 码的规范。最后搭建了验证平台，将硬件得到的数据和仿真的结果进行对比，验证了实现的正确性。

为降低3GPP长期演进(LTE)上行多天线系统分集接收计算复杂度,提高硬件处理效率, 改善系统性能, 对八天线系统不同干扰强度情况下的干扰抑制合并(IRC)、最大比合并(MRC)、简化的干扰抑制合并(SIRC)和 简化的最大比合并(SMRC)算法进行了比较与仿真分析。仿真结果表明在八天线系统中SIRC能够以1 dB左右的信噪比 损失获得8N倍运算量的降低,并能采用划分天线子阵的方法来提高效率。当存在较强的相关干扰时利用SIRC代替IRC, 当干扰较弱或无相关干扰时利用SMRC代替MRC进行分集接收合并,不仅能够明显降低运算量,并能获得较好的效果。

第三代合作伙伴计划(3GPP)长期演进(LTE)系统与上一代无线通信网络相比，在基站传输速率和小区容量上都有了极大的提高，相应地对网络无线资源管理功能也提出了更高的要求。文章探讨了无线资源管理中的一个重要方面: 负载均衡的问题。首先分析了网络中小区可能发生过载的原因，并讨论了传统的基于小区切换的解决方法可能存在的风险。随后提出一种以缩小终端搜索范围、并能避免乒乓效应为特征的算法。仿真结果表明，该算法能够实现小区中无线资源的优化分布。