OFDM盲同步迭代算法

为了在OFDM系统中实现符号定时偏差（STO）和载波频率偏移（CFO）的精确同步,阐述了OFDM的基本原理,建立了SIMULINK系统仿真模型,研究了OFDM系统中的最大似然估计（ML）算法,并使用数据循环移位以及多符号联合估计技术对ML算法进行了改进,形成新的迭代算法。仿真结果显示,在AWGN信道中,该算法可以有效提高STO和CFO的估计性能。     

基于OFDM循环前缀同步算法的研究

OFDM中的同步问题是影响系统性能的重要因素。提出了一种新的ML(最大似然估计)改进算法,提高了同步估计的精度。     

基于循环前缀的OFDM同步算法分析及仿真

本文在对经典的基于循环前缀的ML算法的研究基础之上,对ML算法加以改进,通过对ML算法的改进使其在定时判决函数的最大值处比ML算法的曲线要尖锐,从而提高了定时估计。     

OFDM系统载频偏移估计算法的研究

载波频率偏移是OFDM系统实现的关键问题之一。分析了OFDM系统载频偏移估计的2种算法，即利用循环前缀和训练序列方法。它们均为最大似然估计方法。分别讨论了它们的基本思想、实现方法和仿真结果。可以看出基于循环前缀算法复杂度较小，精度不高，而基于训练序列的算法有较高的估计精度，但降纸了系统传输效率。     

一种OFDM系统中的频偏估计方法

OFDM系统中频偏估计方法是基于嵌入在数据帧中的循环前缀进行频偏估计,结果表明只利用一个符号的循环前缀误差较大,采取扩大符号范围,可以得到较满意的估计效果。提出一种将一个符号倒序后采取最大似然法进行估计。仿真结果表明,能显著提高精确度。     

OFDM系统载波频率同步算法的研究

OFDM(正交频分复用)作为一种高效的数据传输技术,具有良好的抗衰落能力,应用前景非常广阔,但是OFDM对同步偏差非常敏感,同步偏差的产生会使OFDM系统性能大大降低。在SchmidlCox算法的基础上,通过改进训练符号结构和频偏判决函数来完成频偏估计,给出了具体的改进算法,并对改进算法进行了仿真分析。结果表明,在相同条件下改进算法相对SchmidlCox算法提高了载波频偏估计的精度。     

基于IEEE802.16OFDM系统时间同步算法

目的提出一种基于IEEE802.16标准的OFDM系统时间同步算法。方法帧检测算法,接收数据进行分组后搜索相关最大值,当满足特定条件时判断新帧出现;时间精同步算法,循环移位后的长训练序列作为新序列,与移位后接收信号序列相关获得精确的符号起始位置。结果该算法克服了前后符号相关算法精度低,与本地序列相关算法受频偏影响大的缺点。结论在低信噪比和大载波频率偏差的情况下,其算法仍可实现高精度的符号时间同步。     

叠加训练序列OFDM系统的迭代最大似然信道估计

叠加训练序列正交频分复用系统具有频谱效率高的优点.传统的基于叠加训练序列的信道估计方法仅使用一阶统计量,受功率分配和噪声影响较大.文中利用训练序列与数据信号相加后发送并经历相同信道的特性,提出一种最大似然方法进行系统的信道估计.该方法将发送的数据信号视为高斯随机变量,由此建立关于信道参数的似然表达式,采用循环最小化技术对参数进行迭代求解并获得方差下界,最后对算法的收敛性进行了分析.仿真实验表明,文中方法同时利用了接收信号的一阶与二阶统计量,从而获得了更优的均方误差和误符号率性能.     

高精度的正交频分复用频率同步新算法

提出了一种基于 80 2 .1 1 a的适合于室内环境的频率同步算法 .它们分两步实现 :1在快速傅里叶变换 ( FFT)前作频率跟踪 ,估计小数倍频率偏移 ,估计范围 |ε| <ΔF;2经初步频率校正后在 FFT作频率捕获 ,估计整数倍频率偏移 ,估计范围在 [- 32ΔF,31ΔF].该算法简单 ,能准确地估计频率偏移量 .同时 ,在保证算法精度的情况下 ,增加了频率捕获的范围 ,解决了传统频率同步算法中算法复杂度和频偏估计范围的矛盾     

多径衰落信道下的正交频分复用符号同步算法

传统的基于循环前缀的正交频分复用同步最大似然算法,在多径衰落信道下,由于多径时延和多普勒频移的缘故,部分循环前缀受到码间干扰,相关运算的峰值不明显,而且具有峰值平顶效应,在不加优化的条件下,几乎不可以使用.现提出了一套改进方案,根据信噪比的高低和多径时延的大小,动态调整参与相关运算的循环前缀长度,并采用多点相关求均值的方法.仿真结果表明,该方案在信噪比低的高斯白噪声信道和多径衰落信道下,均可以得到尖锐的相关峰值,显著减少多径衰落信道下的峰值平顶效应,并且提高符号同步精度.     

Maximum Likelihood Estimation of Clock Synchronization Error in OFDM System

IntroductionForhigh ratedatatransmission ,robustnessofimpulsenoise,andfastfrequencyselectivefading ,orthogonalfrequencydivisionmultiplexingmodulationhasbeenadoptedfordigitalvideobroadcastingforterrestrial[1] andintegratedservicedigitalbroadcastingforterrestrial[2 ] ,respectively .However,ascomparedtosingle carriersystems,OFDMsystemsaremoresensitivetocarrierfrequencyoffsetandclocksynchronizationerror,onlytheperfectsynchronizationbetweenthetransmitterandreceivercanassuretheindependencybetweenea…     

一种改进的基于循环前缀的OFDM系统定时同步方法

同步是正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency-Division Multiplexing)系统研究的关键问题之一,本文主要研究了基于循环前缀(CP,Cyclic Prefix)的OFDM系统定时同步方法.传统的基于循环前缀的OFDM系统定时同步方法只局限于在一个符号内进行相关运算,同步效果不够理想,而且在多径信道存在的情况下循环前缀的长度大都比较长才能正确确定符号定时点,降低了传输效率.本文提出了一种扩展的多符号联合定时同步算法,仿真结果显示,改进后的方法提高了传输速率,在符号同步估计性能较原始方法有显著的提高.     

一种OFDM符号定时同步算法

研究各种符号定时同步算法在不同信道模型下的性能,针对Park算法中定时度量式要求训练帧中心对称的缺点,提出一种改进算法,该算法重新定义了定时度量式.理论分析和仿真结果表明,改进算法的同步精度略高于Park算法.     

一种改进的OFDM联合时间频率同步算法

提出了一种改进的OFDM联合时间频率同步算法,通过使用两组训练符号,该算法可以很好的完成突发或连续的OFDM通信系统的同步.其中,第一个训练符号用于估计小数频偏,并完成粗定时同步,第二个训练符号用于估计整数频偏,并进一步精确的调整定时同步位置.仿真结果表明,该算法具有更小的定时估计误差.     

基于正交频分复用的超宽带无线通信中的信道估计技术

与直接序列扩频的方案相比,基于多频带0FDM的UWB系统能更有效地捕获多径能量。关于传统窄带0FDM信道估计的研究很多,但UWB系统与窄带系统的信道特性有很大不同。通过分析MB—OFDM UWB无线通信的体系结构、信号和信道模型,对UWB信道条件下采用前导训练序列和导频子载波的LS估计和MMSE估计的性能进行了研究和比较,并讨论了估计误差随SNR变化的特性,从而给出了适用于室内短距离UWB无线通信的信道估计方法。     

—种改进的基于循环前缀的OFDM系统定时同步方法

同步是正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency-Division Multiplexing）系统研究的关键问题之一,本文主要研究了基于循环前缀（CP,Cyclic Prefix）的OFDM系统定时同步方法。传统的基于循环前缀的OFDM系统定时同步方法只局限于在一个符号内进行相关运算,同步效果不够理想,而且在多径信道存在的情况下循环前缀的长度大都比较长才能正确确定符号定时点,降低了传输效率。本文提出了一种扩展的多符号联合定时同步算法,仿真结果显示,改进后的方法提高了传输速率,在符号同步估计性能较原始方法有显著的提高。     

基于ZC序列的OFDM系统定时同步改进算法

为提高OFDM( Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 系统的定时同步精确度,提出了一种改进的基于ZC( Zadoff-Chu) 序列的定时同步算法。该算法将经典的Minn 算法序列的取反方法与Park 算法的序列共轭方法结合,利用良好自相关性且低互相关性的ZC 序列,替代原有的PN( Pseudo-Noise Sequence) 序列,构成新序列结构。改进算法在定时位置发生错误时,仍能保证系统精确进行定时同步。在加性高斯白噪声( AWGN:Additive White Gaussian Noise) 信道,子载波的数量是256,16QAM( Quadrature Amplitude Modulation) 调制和解调下,Matlab 仿真表明改进算法消除了Minn 算法和Park 算法中副峰对定时同步的影响,定时偏差与均方误差( MSE: Mean Square Error) 在信噪比－ 15 ～ 15 dB 内,较于Minn 算法和Park 算法更低,提高了定时精度。信噪比是15 dB 时,改进算法定时均方误差为4． 2 × 10 － 6 ,是估计性能最优状态。     

一种在OFDM系统中提高同步估计性能的方法

正交频分复用(OFDM)作为未来移动通信的主导技术,其同步仍是需要研究的重要课题.针对Schmidl&Cox同步算法在符号定时同步估计中的不准确性,提出对训练序列作符号同步相关运算的滑动窗口进行改进,仿真表明所提方法的有效性.