5.1 結論
在這篇論文中，我們介紹了應用於高移動性無線時強時弱通道環境下 的 OFDM 系統之通道估計與載波間干擾抑制方法。首先在初始級中利用基 於去相關之多重路徑干擾消除方法對每個訊框開始的領航前導碼執行估計 去獲得通道的多重路徑延遲、路徑數目及複數增益。不失一般性，假設在 每一訊框期間的路徑數、路徑延遲不變，只有通道複數增益隨著時間變化 情形下，於是利用這些初估資訊給追蹤級去估計追蹤在每個 OFDM 資料符 元期間的通道複數增益變化，在這一級中，路徑增益是被假設在一 OFDM 期間不變，亦即通道模型為零階多項式係數。我們是結合通道估計與資料 偵測問題以最大可能性估計架構來公式化，再以牛頓法則重覆地執行數次 去估得多重路徑增益。但由於通道變化大時，牛頓法有其缺陷，故我們會 採用插在資料符元中之數個領航碼，形成一個搜尋方向向量於第一次反覆 中，可以使得較密切地追蹤通道變化。然而這效能祇能到達完全知道每一 OFDM 期間之路徑平均值所執行的結果，載波間干擾(ICI)所造成的效應是 無法被解決的，尤其當高車速或高 SNR 時更見其影響之加劇。於是在第三 級中，我們是以二次多項式係數來模型一個 OFDM 符元期間的通道時變
性，藉著與第二級相同方法(牛頓法)可以更精確地估出通道變化，利用估得 之多項式係數重建等效的頻率響應再利用 MMSE 作為資料決策來達到抑制 載波間干擾之目的，同時也驗證提出通道估測方法之準確性。
我們的模擬結果顯示所提方法在 300km/hr 的車速能夠逼近完全知道通 道狀態資訊下理想之效能。
5.2 未來努力方向
基於複雜度降低之考慮，未來我們嘗試結合追蹤級及載波間干擾(ICI) 抑制級之方法以合併通道估計與 ICI 抑制方式來達到複雜度降低之可行 性。除此之外在載波間干擾(ICI)抑制級採用 MMSE 做資料決策，執行反矩 陣運算複雜度非常高，此也是我們考慮要去解決的議題。
參考文獻
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作 者 簡 介
(1) 隨機過程(Stochastics Processes) 電信所課程：
(2) 數位信號處理(Digital Signal Processing)
(3) 數位信號處理之應用(Applications of Digital Signal Processing)
(4) 數位通訊(Digital Communication)
(5) 展頻通訊(Spread Spectrum Communication) (6) 數位用戶迴路(Digital Subscriber Lines) (7) 編碼理論(Coding Theory)
(8) 無線通訊之信號處理(Signal Processing for Wireless Communication)
(9) 適應性訊號處理(Adaptive Signal Processing)