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多输入多输出（Multiple-Input Muliple-Output， MIMO）系统在不需要增加频谱资源和天线发送功率的情况下可成倍的提高信道容量。正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing， OFDM）技术能有效的对抗频率选择性多径衰落。二者结合的MIMO-OFDM系统将是非常有前景的高速率数据传输方案。但是无线传播环境中，系统中同时存在子信道间干扰ICI和多址干扰MAI，需要进行时间均衡和空间均衡。
MIMO-OFDM系统的盲信道估计和均衡的目的就是不利用训练序列，估计出信道信息，并消除信号传输过程中产生的ICI和MAI，恢复用户数据。本文采用基于二阶统计量的子空间盲信道估计算法，利用接收信号矢量的列空间和信道传输矩阵列空间相同这一性质通过计算接收信号矢量的自相关，求得噪声子空间，然后构造以信道参数为变量的二次代价方程，最小化此代价方程得到带有空间模糊因子的信道参数。然后基于估计结果，利用传统的MMSE均衡器完成时间均衡，并提出一种改进的低维均衡方案。 基于时间均衡的结果，在信源统计独立且非高斯的条件下，采用基于高阶统计量的独立变量分析法ICA消除时间均衡后剩余的空间模糊因子，完成空间均衡，恢复用户数据。仿真表明，这种以ICA辅助MMSE均衡器的方法显示出了良好的性能。
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