MIMO-OFDM系统中基于CS-ESPRIT算法的多频偏盲估计

提出了一种基于接收信号循环平稳特性(CS)和基于旋转不变技术的参数估计方法(ESPRIT)的多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统多频偏盲估计算法。理论分析表明,算法无需训练序列或导频符号,可估计每对收发天线间频偏,适用于任意分布加性平稳噪声下的频偏估计。计算机仿真验证了算法在低信噪比下仍可取得稳定性能,并在传统单入单出(SISO)OFDM系统中也可获得较好的性能。     

多频带OFDM超宽带系统同步及信道估计算法

针对标准多频带正交频分复用超宽带系统,基于前导训练序列研究其同步及信道估计算法。相关检测用取中点来减小粗定时误差范围。细定时利用系统零保护间隔的特点找相邻窗口最小能量比,对频偏不敏感且抗多径干扰。对定时位置进行修正,避免了信息数据的丢失及符号间串扰。采用基带数字域跳频解跳的机制,使载波频偏的影响归结为与单频带系统一致,简化了同步算法。仿真表明,在较恶劣的信道条件下,残余定时误差仍很小,并由信道估计及均衡有效的吸收,频率同步及系统差错性能良好。     

基于导频符号的MIMO-OFDM系统多频偏估计算法

提出了一种基于导频符号的多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统多频偏估计算法.该算法设计了导频符号,并利用设计的导频符号在频域实现多频偏估计.理论分析证明了提出算法适用于低信噪比条件,并推导出了该多频偏估计算法理论上的估计精度.仿真结果验证了提出的算法在低信噪比无线多径信道条件下能够准确估计出各天线间的多个载波频偏.     

非数据辅助的OFDM系统联合同步算法设计

研究了正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中非数据辅助的同步问题,通过对OFDM时域信号延时相关函数进行分析,设计了一种非数据辅助且具有较低复杂度的联合采样频率、载波频率及符号定时同步算法。算法根据延时相关函数以OFDM符号率为周期的周期特性,首先从延时相关函数的模中提取OFDM符号的周期标记,通过对收端和发端在相同时间内的采样点数之比进行采样频率偏差(sampling frequency offset, SFO)估计;然后通过对延时相关函数的模进行分段平均,从中提取去除循环前缀(cyclicprefix,CP)的开始时刻,从而进行符号定时同步和载波频率偏差(carrier frequency offset, CFO)估计。仿真结果表明,算法性能受累积时间长度和CP长度影响较大,而受OFDM基带调制方式影响较小;与其他同类文献相比,本文的联合同步算法具有较低复杂度和较好的性能。     

基于相关性的FBMC OQAM信号的符号周期盲估计

针对滤波器组多载波(filter bank multi carrier, FBMC)信号的符号周期的盲估计问题,提出了自相关二阶矩和循环自相关算法。首先通过滤波器组多载波的交错正交幅度调制(FBMC offset quadrature amplitude modulation, FBMC OQAM)信号的自相关二阶矩特性,估计出该信号的符号周期;然后根据FBMC OQAM信号的循环自相关在循环频率α=0切面具有离散谱线特征进行符号周期估计;最后对符号周期估计算法进行性能比较。仿真结果表明,在低信噪比下,两种算法均能有效实现FBMC OQAM信号的符号周期估计。     

分布式MIMO-OFDM系统中的时频同步

针对分布式多输入多输出〖CD*2〗正交频分复用系统,提出一种新的训练序列及时频同步方案。在定时同步方面,它首先利用训练序列的时域共轭对称性完成粗定时同步,在此基础上进一步通过接收信号与本地时域训练序列移动相关完成细定时同步;在频率同步方面,它首先在时域利用接收信号相位差估计小数倍频偏,然后在频域利用训练序列良好的自相关性估计整数倍频偏。该方案不仅能够同时估计出各收发天线对之间的定时偏移和频率偏移,而且估计性能良好。     

利用时域相关的MIMO-OFDM信道估计算法

提出了一种适用于多入多出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计算法,详细说明了导频符号的特殊设计算法以及信道估计算法的原理,并对该算法的均方误差性能以及复杂度进行分析;该算法能够在信道多径时延信息准确已知或不准确时带来良好的估计精度,从而保证系统性能。将该算法应用于超三代-时分双工(B3G-TDD)系统中并在室外和室内环境下仿真,均方误差和系统误码率性能结果说明了该算法的有效性;该算法能够大大增强系统的鲁棒性。     

改进的子载波比特功率分配算法

针对多用户多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency divi-sion multiplexing,MIMO-OFDM)系统的自适应资源分配问题,对子载波比特功率两步分配(Two-Steps)和联合分配方法进行了比较,分析了收发天线数目对系统性能的影响.提出了一种改进的子载波比特功率算法,该算法基于两个用户可以同时在一个子载波上发送数据的子载波复用方法,将子载波和比特功率联合分配,对比特重新调整的迭代过程进行了改进.仿真结果表明,该算法在不影响系统误码性能的前提下降低了复杂度.     

一种基于训练序列的OFDM时频同步新算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing,OFDM)系统性能对同步偏差的敏感性,提出了一种新的基于训练序列的OFDM联合定时和频率同步算法。基于新设计的训练序列结构,提出了新的定时度量函数,同时推导了小数倍频偏估计算法。新定时同步算法有效地克服了传统算法中的定时缺陷,新频偏估计算法具有和Schmidl算法相同的估计方差。理论分析与仿真结果表明,新算法在多径信道下具有较好的鲁棒性。     

一种宽范围的最大似然载波频率同步算法

针对通信接收中的载波频率同步问题,提出一种改进的载波频差估计算法。分析了在常用的基于最大似然准则的频差估计方法中,估计范围受限的原因,针对性地提出了改进方法,利用一个基于频差粗估计的频率搬移方法扩展了估计范围,同时保持了L&R算法的估计精度优势。给出了改进算法的实现步骤,通过仿真实验证明了算法的有效性。     

OFDM系统中的一种有效频偏估计算法

通过设计一种特殊的训练序列,提出了一种新型的正交频分复用(OFDM)系统频偏估计算法。只需要一个训练序列,就可以有效地对整数倍与小数倍的频偏进行估计,并且还可以利用该特殊训练序列进行符号定时估计。仿真结果表明,与传统算法相比,提出的算法不仅减少了训练序列数目,而且提高了频偏估计精度。     

一种鲁棒的OFDM系统的定时算法

提出了一种新的定时同步的估计的方法。本同步方法采用了一种新的前导,可以避免Schmidl和Minn方法的不足,通过计算机仿真比较了三种方法的定时估计的均值和标准方差,结果表明文中算法的定时估计的均值与实际值一致,标准方差非常小。     

一种适用于车速无线信道的OFDM联合同步算法

提出了一种改进的适用于车速无线信道的OFDM联合同步算法。该算法首先利用一组特殊的时域正交PN序列进行联合定时同步和大频偏估计,并从理论上分析了大频偏估计之后的残留频偏范围;之后使用多个重复的短训练符号完成残留频偏估计。理论分析和仿真结果表明,改进的算法不但能解决无线信道下第一径不是最强径时的定时同步问题,而且在可能出现多个等功率路径的车速无线信道下具有更高的频偏捕获概率和更好的频偏估计性能。     

突发OFDM系统的精确定时估计及性能仿真

首先从理论上分析了载波频偏对基于互相关的精确定时估计算法性能的影响,然后提出一种对频偏不敏感且与训练符号结构无关的精确定时算法,并利用仿真分析了不同信道条件下定时测度函数在精确定时位置的均值、方差分布特性。将该算法应用于IEEE 802.16d系统中进行仿真,结果表明该算法能够克服载波频偏影响,且定时精度高。     

Bayesian integer frequency offset estimator for MIMO-OFDM systems

Carrier frequency offset （CFO） in MIMO-OFDM systems can be decoupled into two parts： fraction frequency offset （FFO） and integer frequency offset （IFO）. The problem of IFO estimation is addressed and a new IFO estimator based on the Bayesian philosophy is proposed. Also, it is shown that the Bayesian IFO estimator is optimal among all the IFO estimators. Furthermore, the Bayesian estimator can take advantage of oversampling so that better performance can be obtained. Finally, numerical results show the optimality of the Bayesian estimator and validate the theoretical analysis.     

基于同一训练序列的OFDM系统联合高效算法的研究

针对高速无线数据通信系统中的关键技术——正交频分复用,提出一种高效联合算法,即用同一组训练序列同时实现系统整数倍频偏同步、信道估计和降低峰均比。其主要方法是用训练序列实现系统的整数倍频偏同步和信道估计,同时用训练序列中的数据构成PTS算法的加权系数,以降低峰均比。仿真结果表明,该系统能用同一训练序列同时实现系统同步、信道估计和降低峰均比,与独立实现各功能相比,该算法不仅能够同时实现以上三种功能,而且由于利用一组训练序列,节省了资源,提高了系统的有效性。     

DSSS信号在低SNR下的同步捕获算法

同步捕获与信号识别是DSSS系统的关键技术。给出了一种频差与扩频码同步联合捕获的方法,提出了一种基于峰值窗口的噪声与干扰估计算法,基于此估计,在信号识别中采用了相对门限。还对该算法的虚警概率、漏检概率、误捕率性能进行了仿真,为其应用提供了依据。该方法针对二进制DSSS/MPSK系统,但同样也适用于多进制正交扩频系统。     

一种宽范围高精度的前向载波频偏估计算法

前向载波频偏估计算法的捕获范围和估计精度是一对矛盾.针对这一问题,提出一种低计算复杂度的宽范围高精度前向载波频偏估计算法.算法的基本思想是:首先,利用相邻码元判决点处的相位差粗略估计载波频偏,以便获得宽的捕获范围;然后,利用高时延自相关函数精细估计载波频偏,以便获得高的估计精度.详细描述了算法的数学表达,并对其性能进行了分析.最后的仿真数据证明,该算法对于载波频偏的宽范围高精度估计,确实具有较高的实用价值.