OFDM信号循环自相关分析及参数估计

针对无线电监测和认知无线电系统中正交频分复用(OFDM)信号参数估计这一重要问题,提出了用频域累积法算OFDM信号的循环自相关函数的数值计算方法.首先从理论上证明了加循环前缀的OFDM信号具有循环平稳性,并推导了OFDM信号的循环自相关函数表达式,对循环自相关函数的3维结构进行了分析.通过对OFDM信号进行数值仿真,验证了算法在低信噪比条件下,对OFDM信号的符号周期和有用符号时间参数的估计有较好的性能,实现了OFDM信号多个参数的盲估计.     

利用可变长度自相关算法的OFDM信号时域参数盲检测

OFDM信号循环前缀和有效数据末尾数据具有相关性,利用OFDM信号在时域上存在的相关性采用可变长度自相关算法进行时域参数盲估计,可以估计得到OFDM信号的子载波数。经理论分析和仿真验证,该算法有很高的识别效果。     

OFDM移动通信系统中的最大多普勒频移估计

为了估计移动正交频分复用(OFDM)系统中衰落信道下的多普勒干扰,提出了利用OFDM符号的循环前缀检测最大多普勒频移的方法.在已有的单载波系统多普勒估计算法的基础上,结合OFDM符号已有的循环前缀,通过计算循环前缀的归一化自相关函数,得到最大多普勒频移.在衰落信道下的计算机仿真结果表明,该算法可以准确地估计出最大多普勒频移.该方法只需利用OFDM符号的循环前缀,不需要其他辅助数据或者插入导频,可以方便地应用于现有OFDM系统中.     

基于认知无线电的超宽带信号频谱检测的研究

超宽带(UWB)系统会对窄带系统造成干扰,也会受到来自其他系统的强窄带干扰。将认知无线电频谱检测技术与UWB技术相结合,能使UWB和传统的窄带非认知无线设备实现共存并可提高UWB系统的性能。提出了超宽带认知无线电频谱感知基本原理,对现有的TH_PPM_UWB,PAM_DS_UWB,OFDM 3种UWB信号形式进行频谱分析,特别是引入应用在认知无线电中的循环相关检测对后2种信号进行了分析。仿真结果证明,该方法有良好的检测性能。     

基于循环前缀的OFDM信道估计新算法

OFDM具有抗频率选择性衰落、抗符号间干扰强、频谱利用率较高等优点,而被选用在高速无线通信系统中为其核心技术．OFDM系统的可靠信道估计是实现数据高速率传输的关键,针对OFDM信号结构的特点,通过直接分析循环前缀在信道卷积中的作用,利用循环前缀信号构造出一个高阶的循环Toeplitz矩阵,使用DFT运算代替矩阵求逆,大大降低计算复杂度,能快速、可靠的进行信道估计．     

一种基于多个循环频率的联合循环谱感知方法

认知无线电是提高频谱利用效率的一种有效途径,快速可靠地检测到主用户和频谱空穴是认知无线电实现的关键和前提.循环平稳检测是认知无线电中进行频谱空穴检测的可靠方法,可以在低信噪比时有效检测出授权用户是否存在.针对单循环检测不能充分利用信号所包含信息的缺点,提出了将Chair-Varshney数据融合准则的思想应用于循环频谱检测的改进算法,使用多个循环频率处的循环谱进行联合检测.仿真分析表明:改进算法充分利用了各单点循环频率上的循环谱信息,在低信噪比时有更好的检测性能.     

基于自适应OFDM技术的认知无线电频谱分配策略

根据认知无线电网络特点,提出一种基于自适应OFDM技术的认知无线电频谱分配策略,该方案通过自适应OFDM机制将无线频谱资源划分为若干自适应子载波,同时在子载波上采用频谱利用率高的MQAM调制方式.仿真结果表明,采用该方案提升了认知无线电网络中系统的频谱效用,同时由于自适应性的引入,使算法获得了较快的收敛性.     

基于部分检测相关的OFDM符号同步新算法

在DVB-T(D igitalTerrestrialV ideo B roadcasting)系统中,针对传统ML(M aximum L ikelihood)符号同步算法在多径信道中估计误差大,实现复杂度高的缺点,提出一种新的OFDM(O rthogonal Frequency D ivisionMu ltip lexing)盲符号同步算法———部分检测相关(PMC:Partial M easuring Correlation)算法。该算法基于OFDM信号的自相关性,通过检测OFDM部分循环前缀(CP:Cyc lic Prefix)的自相关结果估计符号同步。相对于传统的最大似然(ML)算法,PMC算法省去了保护间隙(G I:Guard Interval)检测模块,且相关运算量降低;同时,在多径信道下估计误差远小于传统ML算法。通过理论分析和计算机仿真说明了PMC盲符号同步算法的良好性能和低复杂度。     

基于改进离散傅里叶变换滤波器组的两步检测算法

认知无线电(cognitive radio,CR)在解决频谱资源匮乏问题和提高频谱资源利用率方面被寄予厚望。频谱感知的循环特征检测算法复杂度较高,而能量检测算法在信噪比比较低的情况下检测性能不理想;针对这种情况,在改进离散傅里叶变换(MDFT)滤波器组结构的多载波调制系统中,提出一种基于MDFT滤波器组调制的两步检测算法。该算法结合了循环特征检测较强的抗噪声干扰特性,以及能量检测算法复杂度低的优势。仿真结果表明:所给出的两步检测算法在较低信噪比时相对于MDFT能量检测、OFDM循环特征检测等其他算法,其检测性能有明显改善;同时MDFT循环特征检测算法可有效降低算法复杂度。     

高阶矩的衰落信道中OFDM信号检测算法

正交频分复用是一种具有很强抗多径干扰、码间干扰和窄带干扰以及很高频谱利用率的高效数据传输技术,已经得到广泛的应用;OFDM信号的自动识别和调制参数的估计是非协作通信和认知无线电中的关键问题。以基于高阶累计量的正交频分复用(OFDM)信号检测算法为研究对象,针对衰落信道将影响信号高阶统计特性的问题,提出一种适用于衰落信道环境中的基于高阶矩的OFDM信号检测算法,用以区别多载波信号(OFDM)与单载波信号(MFSK,MQAM);并通过数学推导和仿真数据验证了所提算法的可行性和衰落信号适应能力。