OFDM系统中几种频偏估计方法的比较分析

本文分析了OFDM系统中频率偏移产生的原因及其对系统性能的影响·介绍了三种典型的频偏估计方法,对这三种方法进行了分析和比较,并分别在AwGN和Rayleigh衰落信道中对三种估计方法的性能进行了计算机仿真。结果表明在AwGN信道条件下三种估计方法都可以取得很好的估计性能,但是三种方法的抗多径能力都     

OQAM/OFDM系统中基于压缩感知的离散导频信道估计方法

针对多径信道条件下,偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中采用导频序列方式进行信道估计时导频开销较大的问题,提出一种基于压缩感知的离散导频信道估计方法。该方法利用无线信道的稀疏特性,建立基于压缩感知的OQAM/OFDM系统信道估计模型,对离散导频结构进行了优化设计,使较少的导频符号随机分布在子载波上,在接收端利用信号恢复算法实现信道估计。该方法能够显著减少导频数量,并实现高精度信道估计性能,通过实验仿真对比验证了所提方法在慢时变和快时变的无线信道条件下的有效性。     

散射通信中OFDM/OQAM的ICI和ISI分析

散射通信以其特有性能在无线通信领域发挥着重要作用,但存在传播损耗大、多径传输和衰落问题,基于交错正交幅度调制的正交频分复用系统(OFDM/OQAM)无需循环前缀,既具有传统正交频分复用系统(OFDM)抗多径干扰的优势,又利用滤波器组消除多径信道之间的符号间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI),而无需保护间隔,提高了频谱利用率。建立了对流层散射信道抽头延迟线信道模型,分析了ICI和ISI的数学统计特性,将OFDM/OQAM系统与CP-OFDM/QAM系统进行对比。仿真分析表明:散射信道下OFDM/OQAM系统较传统的OFDM系统抑制ICI和ISI具有明显优势,误码率(BER)明显降低,为实现散射信道的高速率、大容量可靠通信提供了的方向指导。     

基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计算法

针对OFDM系统中的信道估计问题,提出了一种基于扩展H∞滤波的OFDM自适应盲信道估计方法。该方法通过对常规H∞算法进行改进,实现了在OFDM系统中能自适应跟踪信道的变化特征,从而使均方误差的性能随着输入信噪比的增加得到很大的提高。仿真结果也验证了该算法优于卡尔曼和H∞估计算法,具有计算复杂度低,运算量小、收敛速度快、算法灵活等特性。     

一种结合Turbo均衡和栅格OFDM系统的T-LOFDM系统

在双扩散信道环境下,已证明LOFDM系统误码性能优于正交频分复用(OFDM)系统。文章结合T urbo均衡技术和LOFDM系统提出了一种双扩散信道条件下拥有良好性能的T-LOFDM系统,并阐述了其工作原理。仿真实验表明:在双扩散信道条件下,T-LOFDM系统具有非常良好的性能,其误码率性能明显优于LOFDM结合MM SE均衡的系统,也明显优于OFDM结合T urbo均衡的系统。     

基于QPSK-OFDM系统的循环前缀长度优化设计

OFDM系统中循环前缀CP长度对通信系统误码率性能有一定影响。运用CP线性叠加的算法,综合分析系统功率损失与信息速率损失两个性能参数,基于误码率最低原则,对子载波调制为QPSK的OFDM系统CP长度进行了优化分析。仿真结果表明:随着CP长度线性叠加变大,在循环前缀长度占OFDM符号长度20%左右处会有一个最低误码率值,该处CP长度为最优,此时系统抵抗多径干扰能力最强。     

OFDM水声通信自适应调制算法研究

分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出了利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量实时评估的方法,通过信道长度自适应修正机制,实现了对未知水声信道高精度、快速估计；针对水声信道造成的OFDM子载波特性差异,基于信道估计结果,提出了在码元总速率、能量约束条件下,各个OFDM子载波局部速率、功率优化分配的自适应调制算法,相比于传统的等功率、速率分配算法,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了本文研究内容的有效性。     

****OFDM水声通信自适应调制算法研究

分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出了利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量实时评估的方法,通过信道长度自适应修正机制,实现了对未知水声信道高精度、快速估计;针对水声信道造成的OFDM子载波特性差异,基于信道估计结果,提出了在码元总速率、能量约束条件下,各个OFDM子载波局部速率、功率优化分配的自适应调制算法,相比于传统的等功率、速率分配算法,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了本文研究内容的有效性。     

一种新的基于重复共轭对称构前导的OFDM同步算法

针对基于重复共轭对称结构前导的OFDM系统,提出了一种延迟相关与对称相关相结合的符号同步新算法,在搜索出定时度量峰值位置的基础上,使用固定门限搜索出第一条路径。理论分析表明该方法可以实现性能良好的符号同步。在静态多径信道和6径典型市区信道条件下对新提出的算法进行了仿真,仿真结果表明所提算法可有效抑制传统的基于对称定时度量同步算法中存在的定时位置偏移,获得准确的定时性能。     

基于MA的自适应多载波并行组合扩频通信技术

为了提升多载波并行组合扩频的通信性能,将自适应技术应用于多载波并行组合扩频通信系统中,并基于边缘自适应准则（MA）,针对多载波并行组合扩频（PCSS-OFDM）通信系统和多载波差分多相并行组合扩频（DMP-PCSS-OFDM）通信系统,分别提出两种自适应通信方式。在多种多径信道环境中的仿真结果显示：在多径信道中,自适应PCSS-OFDM系统的误码率相比PCSS-OFDM系统有显著降低;自适应DMP-PCSS-OFDM系统则更适用于相干带宽较窄且衰落较深的信道中。     

MIMO多径衰落信道下的MC-CSK混沌通信

为提高差分混沌键控（DCSK）的传输效率及其在衰落信道下的传输性能,提出了多载波混沌键控（MC-CSK）及类DCSK检测方法,发射端每隔M个OFDM符号间隔插入由混沌参考信号构成的“导频”,在此间隔内其他M-1个OFDM符号即以此混沌参考信号生成的CSK信号,接收端提取“导频”并将之与其他OFDM符号进行相关积分,恢复出M-1比特信息。进一步给出了MIMO多径衰落信道下的MC-CSK分集发射与接收方法,发射端采用不同混沌信号以获得一定的发射分集增益,接收端不需要任何信道先验信息,对各天线的相关积分输出进行等增益合并,可获得空间分集增益和频域分集增益。性能分析和计算机仿真表明,在“导频”插入间隔大于2的情况下,MC-CSK的功率效率大于DCSK,且传输性能优于DCSK。     

OFDM/OQAM系统信道估计改进方法

在基于导频的信道估计方法中,伪导频的功率决定了该信道估计方法的性能。为了提高OFDM/OQAM系统的信道估计精度,提高频谱效率,提出一种基于改进导频结构的信道估计方法。在原有导频结构的基础上,对其中功率最高的导频结构进行改进,并给出对应的信道估计方法。由于缺乏足够的接收信号先验知识,无法直接对信道进行估计。为了解决这一问题,提出一种预判决方法对接收信号进行估计,并通过迭代减小预判决引入的误差,提高估计精度。仿真结果表明,本文提出的导频结构具有更高的频谱效率和更好的信道估计性能。     

OFDM系统中基于补零DFT信道插值算法的研究

针对OFDM系统中基于补零DFT实现信道插值的算法,对传统的时域方法和变换域方法进行了分析,并提出了一种新的补零方法。首先通过理论分析指出传统的基于补零DFT实现信道插值算法中,时域方法和变换域方法是等效的;通过对信道插值算法中冲激响应估计序列进行补零的分析,指出补零操作是为了重构出冲激响应的 点采样序列( 表示总子载波数),并针对传统补零方法在一定条件下产生的重构误差,提出了一种新的补零方法。仿真结果表明以上理论分析是正确的,新补零方法可以减小一定条件下的重构误差,增强信道插值算法对信道延迟分布的鲁棒性,有效提高系统的性能。     

自适应调制的MIMO OFDM系统的性能分析

分析了MIMO OFDM的系统模型,研究了MIMO OFDM系统的自适应调制技术,给出了完整的自适应算法,探讨了自适应MIMO OFDM系统的频谱效率。仿真结果表明,自适应调制提高了MIMO OFDM的误比特率性能。     

OFDM系统中高功率放大器预失真技术研究

针对正交频分复用(OFDM)系统中高功率放大器(HPA)固有的非线性特性导致频谱再生和邻道干扰等问题,介绍了一种高功率放大器的自适应预失真技术,该技术采用查表法对信号进行预失真。本文用M AT-LAB仿真研究分析了基于查表法自适应基带预失真算法的有效性。仿真实验表明:该预失真算法可以有效地降低放大器所带来的OFDM信号频谱再生等非线性失真,提高了系统的性能。     

TCM在基于OFDM的水声通信系统中的应用研究

信道带宽窄、强多途、强噪声干扰一直是水下信息高速、可靠传输的主要障碍,文中提出用网格编码调制技术(trellis-coded modulation,TCM)与正交频分复用技术(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)相结合的传输体制可有效解决水下高速数据传输的带宽效率和可靠性问题。详细介绍了TCM、TCM-8PSK的原理及在基于OFDM的水声通信系统中的应用,理论分析和计算机仿真结果表明,使用该传输体制的水声通信系统能在不损失数据速率也不增加带宽的情况下能使编码增益提高3 dB左右,水声通信系统的性能得到明显改善。     

基于深度神经网络的OFDM系统IQ不平衡补偿技术

正交频分复用(OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术，并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而在实际系统中，振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase，IQ)不平衡，从而破坏子载波的正交性，严重影响OFDM系统的性能。本文研究了IQ不平衡对OFDM系统的影响，提出了基于并联深度神经网络的IQ不平衡补偿技术。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点，直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列，并利用IQ不平衡的干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化神经网络，加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明，该算法能有效地补偿IQ不平衡失真，并且在幅度和相位失真的补偿上，其性能都优于传统的导频的最小二乘（LS）估计补偿IQ不平衡的算法，证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。     

TDS-OFDM雷达通信共享信号波形设计

在使用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)信号的雷达通信一体化系统中,循环前缀(Cyclic Prefix, CP)和导频的存在,使得共享信号在自相关运算中出现较高的副瓣电平,严重影响雷达检测性能。针对这个问题,提出一种新的基于时域同步OFDM(Time Domain Synchronization OFDM, TDS-OFDM)的共享信号形式,该信号利用训练序列填充保护间隔,同时完成同步与信道估计,从而避免了CP副瓣和导频副瓣的出现。首先分析TDS-OFDM共享信号的模糊函数,然后通过训练序列的优化设计,有效降低TDS-OFDM信号的距离峰值副瓣,同时保持训练序列自身良好的自相关性能。理论分析与仿真表明,相对于CP-OFDM,TDS-OFDM共享信号更加适用于雷达通信一体化系统。