基于高统计量方法对OFDM信号进行检测的研究

针对OFDM信号与单载波信号统计特性的不同,本文采用了一种基于四阶累积量对OFDM信号检测的算法,用以区别多载波信号（OFDM）与单载波信号（MFSK,MQAM）。通过理论分析与仿真验证,该方法性能稳定,识别率高。但在信号经过Rayleigh衰落信道后该算法会失效。针对Rayleigh衰落信道中使用高阶累积量进行OFDM识别的缺陷本文采用了更加实用的基于高阶矩的识别算法,通过理论分析与仿真验证,对OFDM信号具有很好的监测和识别效果,具有很高的理论和实用价值。     

采用导频子载波的OFDM系统频偏跟踪算法

为了进一步提高多径快衰落环境下,正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing,OFDM)系统的载波频偏估计精度,研究了利用在OFDM符号中插入的导频子载波进行小数倍频偏跟踪的算法在多径快衰落信道下的频偏跟踪性能.通过与常规的基于循环前缀的跟踪算法进行比较,采用导频子载波的频偏跟踪算法,不仅在高斯白噪声信道下能达到很好的频偏跟踪性能,而且在多径快衰落信道下也能实现更准确的频偏估计,因此采用导频子载波的算法更适合用于多径快衰落信道下的频偏跟踪.     

时变瑞利信道中存在频偏的OFDM系统性能分析

分析了时变瑞利信道中存在载波频率偏移的正交频分复用(OFDM)系统的性能.首先计算和分析了接收信号不同分量的功率(期望信号、载波间干扰、噪声),然后给出了16-QAM正交频分复用系统的误比特率.理论分析与仿真结果表明:(1)频偏和信道变化极大地降低了0FDM系统的性能;(2)由频偏或信道变化造成的载波间干扰主要集中在循环相邻的几个子载波边界,这一结论对于开发低复杂度载波问干扰消除算法非常有用;(3)频偏对正交频分复用系统性能的影响可等效为信道变化的影响,提出了一个包含载波频偏的时变信道模型.     

基于高阶循环累积量的正交频分复用(OFDM)信号子载波调制识别算法

针对OFDM(正交频分复用)信号的子载波调制方式在高斯信道下的盲识别问题,提出一种基于高阶循环累积量调制识别方法。通过理论分析了高斯信道下子载波采用不同调制方式的OFDM信号的四阶循环累积量,并证明了只有当循环频率等于子载波频率时,OFDM信号的四阶循环累积量才不为零,由于不同调制方式的OFDM信号的四阶循环累积量值不同,因此将信号四阶循环累积量值作为特征量来区分信号的不同调制方式。该方法不需要任何的先验信息就能识别子载波调制方式,仿真表明该方法具有一定可行性。     

最小平方OFDM信道估计与信号检测的联合迭代算法

提出一种基于正交频分复用(OFDM)的联合最小平方(LS)信道估计与信号检测迭代算法.与一般的LS信道估计相比,该算法可大大提高估计的精度,而且通过时域低通滤波可有效地抑制加性白高斯噪声(AWGN)和载波间干扰(ICI)的影响,使OFDM系统在移动条件下很好地工作,并能给出很精确的信号检测结果.仿真结果表明,该算法具有很好的均方误差和误比特率性能.     

无循环前缀正交频分复用多址上行链路处理算法

提出了一种无循环前缀正交频分复用多址(OFDMA)上行链路发射信号帧结构,为消除因无循环前缀造成的正交频分复用(OFDM)符号块间干扰(IBI),接收端对接收信号进行时域过采样,对过采样后OFDM符号中无符号块间干扰部分采用最小均方误差(MMSE)算法进行信号检测.采用最大似然估计算法进行时间同步和频偏参数估计,利用伪随机(PN)序列的相关性对信道参数进行估计.仿真证明:本文提出的频偏信道参数估计算法具有良好的抗噪特性、衰落信道适应性和高的估计精度,而MMSE算法也具有较好的误比特率性能.     

基于高阶循环累积量的OFDM信号子载波调制识别算法

针对OFDM(正交频分复用)信号的子载波调制方式在高斯信道下的盲识别问题,提出一种基于高阶循环累积量调制识别方法。本文通过理论分析了高斯信道下子载波采用不同调制方式的OFDM信号的四阶循环累积量,并证明了只有当循环频率等于子载波频率时,OFDM信号的四阶循环累积量才不为零_[8],由于不同调制方式的OFDM信号的四阶循环累积量值不同,因此将信号四阶循环累积量值作为特征量来区分信号的不同调制方式。该方法不需要任何的先验信息就能识别子载波调制方式,仿真表明该方法具有一定可行性。     

正交频分复用系统中新的载波精同步算法

提出了一种利用正交频分复用(OFDM)系统的小区广播信道来进行载波同步的算法。减少了OFDM系统的导频所占用的资源。提高了系统的传输效率。仿真结果表明，该算法在加性高斯白噪声信道以及衰落信道下都具有较好的性能。     

OFDM蜂窝移动通信中一种自适应干扰抑制算法

针对基于正交频分复用(OFDM)的未来移动通信系统中的蜂窝覆盖所面临的下行小区间干扰问题,提出了一种基于子载波组的自适应干扰抑制算法.该算法根据干扰和信道情况,自适应调整子载波组空间波束方向、自适应选取传输性能较好的子载波组、自适应调整每个子载波组的调制阶数和扩频倍数,在满足数据传输误码率要求的同时,使数据传输速率最大.仿真结果显示:该算法很好地抑制了相邻小区的干扰,并自适应多径衰落信道(IMT2000步行A信道)的变化;当接收点空间信干比在-3dB以上变化时,该算法在保证误码率要求的同时,使数据传输速率最大.     

基于保护间隔相似特性的载波细同步算法

正交频分复用(OFDM)系统中的载波频率偏移将会导致载波间干扰,从而严重降低系统系能,因此精确的载波同步对于OFDM系统而言至关重要。该文提出了一种适用于时域正交频分复用数字传输(TDS-OFDM)系统的基于保护间隔相似特性的高精度载波细同步算法。分析和仿真结果表明,该算法不但具有很强的抗符号定时误差能力,且具有非常高的载波频偏估计精度,其归一化频偏估计方差在AWGN信道下由传统算法的10-8降低为10-13,同时该算法还大大降低了硬件实现的复杂度。     

基于FRFT_LFM信道探测的TDCS系统衰落信道抑制技术

利用分数傅里叶变换(FRFT)对线性调频信号(LFM)检测的优势,提出一种基于FRFT_LFM的变换域通信系统(TDCS)衰落信道探测技术;该技术利用FRFT算法对预先发射的LFM信号进行检测,以估计信道的衰落特征,并采用预均衡的方法对TDCS系统基函数幅度谱函数进行预修正,以提高TDCS系统对信道衰落特性的抑制能力.理论分析和仿真结果证明,FRFT_LFM技术可有效探测信道的衰落特性,基于预均衡的TDCS系统的信道衰落特征抑制性能明显提升.     

OFDM系统中不同调制方式抗多径干扰的性能分析

在带有循环保护间隔的OFDM中 ,对不同调制方式的抗多径干扰的性能进行了分析 ,并给出了仿真结果 .在无信道估计和有信道估计两种情况下 ,讨论了信干比对系统抗多径干扰性能的影响 .仿真结果表明 ,信道估计可以使保护间隔起作用的信干比门限值大大降低     

基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法

为解决当前OFDM网络信道噪声消除算法难以规避信道中的窄带莱斯噪声,且抗信道衰落能力不强,以及信道间普遍存在严重的频率干涉问题,提出了一种基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法.首先,根据各个传输子信道具有差异化的频率载波特性,将传输子信道等价为接收背景中的接收点,从而构建了超螺旋接收结构,有效消除不同传输子信道间存在的频率干扰特性,降低信道窄带莱斯噪声对信号预发射过程的衰落影响;随后,基于角度识别方式进行锐-钝识别,并结合拐点思想,采用序列重排技术,将待发射信号进行消波处理,并进行自旋精度提升,从而提高了其抗窄带莱斯噪声的性能.仿真实验表明:与常见的超高频精度自适应机制(UHF adaptive,UHFA)、共线度自旋精度提升机制(the degree of accuracy of collinear spin,DACS)相比,本文算法与理想状态下的OFDM功率谱密度曲线最为接近,具有更高的信号增益水平与更低的信道误码率.     

V-BLAST OFDM系统的信道估计方法

下一代宽带无线通信系统的核心技术MIMO-OFDM(Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing)能显著提高系统的容量,但要获得该技术所带来的性能优势,快速、准确的信道估计是关键。为降低V-BLAST OFDM(Vertical-Bell Laboratory Layered Space-Time Orthogonal Frequency Division Multi-plexing)系统中信道估计的运算复杂度和提高估计精度,提出了一种基于CAZAC(Constant Amplitude ZeroAuto Correlation)序列的信道估计方法。该方法避免了矩阵求逆运算,利用该序列良好的自相关性,通过相关运算可消除多发送天线信号间及多径信号间的相互干扰,并且明显抑制了噪声对估计性能的影响,使信道估计的性能得以显著提高。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法无需多径时延估计,较已知功率时延谱与未知功率时延谱的传统信道估计算法,可分别获得约1 dB和2 dB的性能增益。     

基于集成神经网络的信道估计方法研究

为解决噪声以及信号干扰等因素严重影响接收端信道估计的问题,提出一种基于集成神经网络的信道估计方法,利用多个改进后的神经网络来提取带噪导频信号与原始导频信号之间的非线性关系模型,根据其输出误差来计算差异度值,并结合差异度对其进行集成,得到训练完成的集成神经网络模型,通过集成神经网络模型来获取信道估计结果;与最小二乘(least squares,LS)估计方法相比,该方法不仅可以提高通信的可靠性,而且还能减少导频开销提高通信有效性;在不同的调制方式下,当误码率相同时,算法所需的信噪比LS算法均要更低;基于正交频分复用(orthogonal frequency division multiple,OFDM)通信系统进行仿真,结果证明,该方法具有优良的性能。     

基于被动时间反转-卷积神经网络的 OFDM水声通信系统研究

水声（Underwater Acoustic，UWA）信道的多径效应和多普勒效应造成正交频分复 用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）水声通信系统接收端符号间干扰和载 波间干扰，降低系统性能 . 构造一种新型的被动时间反转-卷积神经网络（Passive Time Reversal-Convolutional Neural Network，PTR-CNN），并将其应用于 OFDM 水声通信系统接收 端 . PTR-CNN 网络的构造包括两部分，首先，基于被动时间反转理论削弱多径增强主路径信 息能量；其次，将上述输出结果转换成二维矩阵，再输入卷积神经网络中进行信号检测，同时 对抗多径和多普勒效应带来的干扰；最后，网络输出直接恢复比特流 . 仿真和试验结果表明， 与目前主流信道估计和信号检测算法相比，所提方法能够提升系统的可靠性，在不同水声信 道环境测试中均具有较好的鲁棒性.     

基于OFDM可见光通信系统发送器研究

为提高可见光通信系统的传输速率, 利用OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)调制技术, 设计并实现了基于DSP(Digital Signal Process)处理器的可见光通信系统发送器。硬件系统主要由DSP电气平台、 D/A(Digital/Analog)转换电路与Bias-tee/LED(Light Emitting Devices)驱动电路构成。软件系统采用16PSK调制方式对OFDM子信道进行编码, 以增强系统的抗噪声能力, 使之不易受信道特性变化的影响。实验结果表明, 该发送器可实现OFDM数据帧发送, 在调制方式为16PSK、 IFFT(Inverse Fast Fourier Transform)计算为16阶基2快速傅里叶变换算法时, 发送端的有效数据传输速率为18 kbit/s。负载阻值越大, 发光二极管驱动电路OFDM输出信号的波形失真越小。将OFDM技术移植到可见光通信系统的研发中, 不仅能提高系统的数据传输速率, 同时还能有效抑制因信道衰落和延迟而引起的符号间干扰(ISI: Inter-Symbol Interference)及载波间干扰（ICI: Inter-Carrier Interference）。     

基于衰落信道传输的OFDM信号的信道估计

下一代移动无线通信系统的目标是实现无所不在的、高质量的、高速率的移动多媒体传输.但是为了实现这一目标,面临许多技术挑战.例如,移动无线通信信道面临的是十分恶劣的衰落特性,无线信道通常具有频率选择性而且是时变的,而且多径衰落信道其信道转移函数无论在时域还是频域都呈现出非均匀性.因此要在这样的传播条件下保持可以接受的传输质量,就必须采用各种技术措施来抵消衰落的不利影响.本文简要介绍了在衰落信道中传输OFDM信号的信道估计方法和算法,以及进行的仿真,通过仿真得出基于块插入型的有无反馈器的BER特性和基于梳插入型的低通滤波的BER特性.     

MIMO-OFDM系统中基于二维散布导频信道估计

MIMO—OFDM技术将OFDM与空时编码技术有机的结合在一起，能够大幅度的提高无线通信系统的信道客量和传输速率，并能有效的抵抗多径衰落、抑制干扰和噪声。本文详细讨论了在MIMO—OFDM系统中基于二维散布导频信道估计算法，并重点阐述了导频形式的选择准则，最后结合计算机仿真分别验证了算法的有效性。     

面向高速移动场景的OFDM系统信道估计综述

近年来,高速移动通信受到业界的广泛关注,其中接收机侧的信道估计直接决定了系统的通信质量。正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）以其高带宽效率和抗多径衰落的特性,在目前的无线通信中被广泛采用。综述了高速移动场景下OFDM系统信道估计方法;描述了OFDM的系统模型;分析了高速移动场景下信道的时间/频率选择性衰落特性（双选特性）和稀疏特性。基于深度学习和压缩感知的信道估计方法,其高精度和低复杂度被用于高速移动场景,该文分别对基于深度学习和压缩感知的信道估计算法进行了归纳、对比、分析,探讨了高速移动场景下信道估计的发展趋势。