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。     

交替二进制偏移载波信号的多参数盲估计

针对恒包络交替二进制偏移载波(alternate binary offset carrier, AltBOC)信号调制方式复杂, 导致信号参数盲估计困难的问题, 提出一种基于频域累积的循环谱盲估计算法。首先根据信号模型求取AltBOC信号的循环自相关函数, 并将该循环自相关函数等效为16个子信号的循环自相关函数之和; 其次利用傅里叶变换分别对其循环谱进行表示, 并在此基础上进行频域累积, 最后利用信号在循环频率截面上的尖锐脉冲间隔规律估计AltBOC信号的伪码速率、副载波速率以及载频。仿真结果和理论分析表明, 该算法对AltBOC信号的多参数估计能得到较为精确的结果。     

基于OFDM的雷达通信一体化波形模糊函数分析

在采用OFDM信号实现雷达通信一体化中,通信调制信息会影响一体化波形的模糊函数。针对此问题,结合基于OFDM的雷达通信一体化信号模型,给出了模糊函数的具体形式;讨论了通信调制信息对一体化信号模糊函数的影响;进而提出对通信信息进行预调制的方法,使同一脉冲不同OFDM符号间所调制的通信信息尽可能地具有优良的非周期自相关和互相关特性。理论分析和仿真实验表明,所提方法能很好解决一体化波形模糊函数对通信调制信息敏感的问题。     

一种有效的STBC-OFDM联合信道估计解码算法

提出一种针对空时块码正交频分复用(STBC-OFDM)系统在信道不确知或时变情况下的低复杂度联合信道估计与解码算法.该算法推导的出发点是观察到STBC-OFDM系统中关于信道参数的最小二乘代价函数与只有线性处理的STBC解码最小二乘代价函数是等价的,从而可利用循环最小化迭代方法求解.在这两个代价函数求解各自参数过程中,可以充分利用OFDM的信号特征和STBC的正交结构特征,使计算量大为减少.在迭代过程中,信号先不考虑有限字符性质,而是取值任意的随机变量.估计出信号值后利用有限字符性质进行量化修正,避免了此类迭代算法中的穷举运算,从而降低了计算量,加速了算法收敛速度.仿真结果表明了该算法的有效性.     

基于伪随机序列前导码的OFDM系统帧同步算法

在正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing, OFDM）系统接收端,错误估计快速傅里叶变换窗口起始点会导致OFDM帧偏差,从而造成严重的符号间干扰（inter symbol interference, ISI）以及子载波间干扰（inter carrier interference, ICI）。首先建立一个带有帧同步的OFDM系统模型,然后通过理论推导得到帧偏差对OFDM系统的影响。利用伪随机序列自身较好的相关特性,设计了一种基于伪随机序列前导码的帧同步算法,并分析了3种基于循环前缀（cyclic prefix, CP）的传统帧同步算法。通过仿真实验,结果表明所提出的基于伪随机序列前导码的帧同步算法与传统算法相比,即使在较差的信道条件下,如在较低的信噪比或存在较大的载波频率偏移（carrier frequency offset, CFO）时,其帧偏差估计结果更为准确、稳定以及节省资源。     

基于多项式拟合的OFDM系统符号盲同步算法

提出了一种基于循环前缀的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统定时同步的低复杂度算法。算法利用相关函数的结构性质,可以消除冗余信息,直接针对相关函数的峰值位置进行求解。同时,通过多项式来拟合同步函数,从而在保证得到正确的信道时延估计值的同时有效降低算法时间复杂度。仿真结果证明,本文算法在平坦衰落信道和频率选择性衰落信道下均能保持良好的性能,并且计算所需时间远小于其他基于循环前缀的盲同步算法。     

IEEE802.11a接收机符号定时算法研究

IEEE802.11a是无线局域网中最重要的标准之一，它采用的是OFDM技术。由于IEEE802．11a系统特殊的前导信号，接收机可以利用IEEE802．11a前导信号的周期性而产生的自相关或者是接收信号和已知训练符号的互相关来进行符号定时估计。阐述了三种IEEE802．11a接收机的符号定时算法：一种是基于短训练序列的自相关符号定时算法；第二种是基于短训练序列的双自相关符号定时算法；第三种是基于长训练序列的互相关符号定时算法。通过仿真和性能分析比较说明了这三种符号定时算法的优缺点，这在实际应用中有很重要的意义。     

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。     

脉冲噪声下基于相关熵的OFDM时域参数估计

针对传统的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)时域参数估计方法在Alpha稳定分布噪声环境下性能退化的问题,该文提出了一种基于相关熵的时域参数估计新方法。相关熵是适用于非高斯信号处理的一种广义相关函数,用于表征随机变量的局部相似性。该方法利用OFDM信号时域结构具有局部相似性这一特点以及相关熵对脉冲噪声较好的抑制作用,完成Alpha稳定分布噪声下OFDM信号有用符号时间和符号周期这两个时域参数的估计。此外,为进一步提高强脉冲噪声下有用符号时间和符号周期的估计性能,该文利用累积法对相关熵进行了改进。仿真结果表明,在Alpha稳定分布噪声下,本文提出的基于相关熵的方法具有良好的估计性能,并且在强脉冲噪声下优于基于分数低阶统计量的方法。     

基于卷积神经网络的OFDM频谱感知方法

在认知无线电网络中,高效且准确的频谱感知是必不可少的一个环节。针对传统机器学习算法在频谱感知训练慢的难题,提出一种基于卷积神经网络的正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)频谱感知方法,将深度学习在图像处理上的优势应用到OFDM信号频谱感知中。该方法首先分析OFDM信号的循环自相关和频谱感知模型,对循环自相关进行归一化灰度处理,形成循环自相关灰度图;然后以LeNet-5网络为基础设计卷积神经网络分层地对训练数据进行学习,提取出更加抽象的特征;最后将测试数据输入到训练好的卷积神经网络模型,完成频谱感知。仿真实验表明,该方法能够完成OFDM信号的频谱感知,在低信噪比条件下具有较高的检测概率。     

多径衰落信道下MC-CDMA信号扩频序列周期盲估计

针对多径衰落信道下多载波码分多址(multi-carrier-code division multiple access,MC CDMA)信号扩频序列周期盲估计问题,提出自相关二阶矩和循环自相关两种算法。通过分析多径衰落信道条件下MC CDMA信号的自相关二阶矩,估计出MC-CDMA信号的扩频序列周期。通过分析多径衰落信道条件下MC-CDMA信号的循环自相关,估计出MC CDMA信号的扩频序列周期。最后在不同信道条件下分别对这两种算法进行仿真,并对两种算法的性能进行对比分析。理论和仿真实验表明,在较低信噪比下,循环自相关算法在估计MC-CDMA信号扩频序列周期时具有良好的性能,但自相关二阶矩算法比循环自相关算法计算复杂度低,易于实现。     

多径信道下ZP-OFDM信号的时域参数盲估计

针对低信噪比多径信道下,零前缀正交频分复用（zero prefix orthogonal frequency division multiplexing, ZP-OFDM）信号时域参数估计精度低的问题,提出了一种改进的ZP-OFDM信号时域参数盲估计方法。该方法首先计算信号的功率自相关函数,并利用小波消噪及平滑滤波对其进行预处理,通过检测峰峰值距离的方法完成符号总长度的估计。然后计算单位符号总长度数据的幅度平方值并对其进行小波分解与重构,设定门限提取一个零前缀估计值。最后通过多段数据联合估计确定最终的零前缀估计长度。仿真实验结果表明,在低信噪比多径信道条件下,提出ZP-OFDM信号的时域参数盲估计方法具有良好的估计性能。     

在正交频分复用系统中对多径信道进行估计

正变频分复用(OFDM)技术因能有效抑制信道畸变而在无线数据传输中受到广泛的关注。为了能够正确估计发射端的数据,信道的正确估计是非常重要的。将已有算法由单路发射推广为I/Q两路发射,采用复抽头系数的FIR滤波器来对信道建模,并用循环前缀作为训练序列对信道进行估计和均衡。仿真结果表明,当FIR信道没有深度衰减时,所提算法在相同的子载波和比原有方法传输效率提高一倍的情况下能有效地自动跟踪信道的变化;当信道有深度衰减时采用线性预编码的情况下,算法在比原有方法传输效率有较大提高的情况下也能有效地跟踪信道的变化。     

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。     

OFDM系统中一种基于训练引导的判决反馈均衡技术

针对OFDM系统,提出了一种基于训练引导的判决反馈均衡算法.算法中的信道估计以基于长训练序列的初始估计为基础,结合判决过程中所反映出的信道变化情况而综合得到.并将当前信道的预测值反馈回去,用以对接收的下一个数据符号进行均衡.通过仿真,测试了算法的误符号性能,并与常规的单一训练序列算法和基于导频的线性插值算法进行了比较.仿真结果表明,该算法可以很好的抵抗多径时延扩展和多普勒频移对接收信号的影响,均衡后的误符号性能较单一训练序列算法有3～4dB的性能改善,并能在最大多普勒频移高达275Hz范围内的高速移动环境下对信道衰落实施有效的估计和均衡.