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。     

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。     

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。     

瑞利衰落信道下MQAM信号的盲识别方法

针对MQAM信号识别难的问题,提出一种瑞利衰落信道条件下MQAM调制信号盲识别算法.该方法在不需要任何先验信息的情况下,利用瑞利衰落信道的特点,从信号的2阶、4阶和6阶累积量中提取的特征参数实现MQAM调制信号的识别.仿真结果表明：在信噪比为5dB下平均识别率能达到90%以上,与其他算法相比有更高的识别率和更强的抗噪声干扰能力,而且对相位抖动和频率偏差有很强的健壮性.     

基于累积量的通信信号调制样式类间识别

为了避免通信信号调制识别过程中的去载波、波形恢复和符号定时等预处理过程,该文将高阶累积量直接用于中频数字信号的识别。该算法通过估算信号功率对高阶累积量进行归一化,克服了信号幅度缩放的影响,从而使该算法不需要信号的任何先验知识。仿真证明高阶累积量对具有不同包络特征的信号具有良好的识别能力,并且在高信噪比时六阶累积量比四阶累积量的识别效果更好。     

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。     

多径衰落信道下MC-DS-CDMA系统性能分析

研究多径衰落信道下的MC-DS-CDMA系统性能,子载波采用RAKE和最大比合并(MRC)接收方式.分析与计算了接收信号中有用信号和各干扰分量的数学统计特性,并在此基础上推导了系统的误比特率(BER)公式.仿真中考虑了系统用户数量、信道衰落指数以及延时功率谱衰减系数等参数对系统BER的影响.对系统性能进行了仿真验证,结果表明:给出的结果具有通用性,改变信道衰落指数和功率延迟谱衰落系数,可得到不同衰落信道类型下的系统BER;用户数目和信道衰落指数对系统BER影响大,而多径功率衰落系数对其影响较小.     

一种快速时变信道下的单载波频域均衡算法

借鉴多载波系统中的迭代和判决反馈干扰消除算法,提出一种适用于快速时变信道的单载波频域均衡算法.通过线性均衡得到信号的初始估计,从接收信号中迭代消除由于快速衰落所引起的符号间干扰,基于最小均方误差准则进行频域均衡,并将信道时变所造成的符号间干扰视为等效噪声.仿真结果表明,所提出的算法能够有效降低快速时变信道下的误码平层.     

自适应Wiener反卷积滤波的OFDM接收算法

为改进正交频分复用(OFDM)系统在多径衰落信道下的解调性能,提出了基于自适应Wiener反卷积滤波反馈环路的接收算法,对多径衰落信道进行白化处理,使处理后的信道噪声接近于加性高斯噪声(AWGN)。该文推导了OFDM系统中反卷积滤波器抽头系数的估计算法及其在非时变和时变信道中的自适应迭代算法,并且讨论了系统中定时估计、载波频率估计和信道估计算法(它们都是在AWGN信道环境下的算法)的使用方法。仿真表明:该算法可以有效地降低多径衰落的影响,得到优良的解调性能。     

衰落信道中等增益分集用于调制分类

针对在Rayleigh和Rician慢衰落信道下的QAM信号的调制分类问题,提出一种新的基于等增益分集的调制分类算法。给出等增益分集用于调制分类的模型,对合并器输出信号的归一化四阶累积量进行估计作为分类特征,并推导了用于判决的等增益合并器输出信号的四阶累积量理论值。计算复杂度仅为N阶(N为样本个数),数值仿真实验结果以及与已有方法的比较证明了理论分析的正确性和算法的实用性。     

OFDM雷达信号模糊函数分析

为了解决正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号雷达波形设计的问题,推导了OFDM雷达信号的单周期模糊函数,给出了单周期模糊函数与调制码字序列的关系。讨论了多周期模糊函数,分析了其旁瓣特性,提出一种抑制OFDM信号雷达多普勒旁瓣的相参脉冲串处理方法。以Barker码作为调制码字序列,给出了仿真结果。与传统方法相比,该文的方法不需要对已调制信号进行计算,而直接由调制码字序列得到OFDM雷达信号的周期模糊特性。     

正交频分复用调制雷达高速弱目标检测算法

为提高正交频分复用(OFDM)调制雷达对高速弱目标的检测能力,提出了一种基于相参Radon变换的OFDM调制雷达高速弱目标检测算法。首先分析了高速弱目标回波信号模型以及对其进行长时间相参积累时出现的跨距离单元走动问题,然后采用相参Radon变换算法沿距离单元走动斜线对其进行长时间相参积累,并研究了其存在速度模糊情况时的参数估计方法。理论分析和仿真结果表明,该算法具有比非相参Radon变换和动目标检测(MTD)更优的低信噪比(SNR)背景下的目标检测性能,并能进行有效的参数估计。     

16-QAM调制的双偏振100-Gb/s码分复用-正交频分复用信号的产生和传输

基于码分复用-正交频分复用（CDM-OFDM）和光残留边带调制,提出并实验演示了一种直接探测的光通信系统。结果显示,在采用双边带调制时,CDM-OFDM信号相对于普通OFDM信号而言,具有更大的色散容忍度。通过采用16-QAM调制、偏振复用（PDM）以及光残留边带滤波,速率为100 Gb/s的PDM CDM-OFDM信号在标准单模光纤中成功传输了24.4 km。同时研究了CDM-OFDM信号的编码增益。仿真和实验首次证明,CDM-OFDM相对于普通OFDM调制,更适用于短距离光通信系统中。     

EMD算法应用于OFDM系统频偏估计的新方法

提出了一种利用经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）技术估计正交频分复用系统（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）频偏的新方法。传统的OFDM系统频偏估计算法通常需要获得多路混合信号,而新方法仅需要利用相关检测处理单路的OFDM信号,再通过EMD模态分解算法分离出各路子载波信息,即可估计出OFDM系统频偏。与传统的OFDM系统频偏估计方法相比,新方法不依赖源信号的统计特性和信道状态信息,不需要额外带宽,降低了系统的实现复杂度。仿真结果表明,该方法具有较高的频偏估计精度。     

信号畸变SLM算法降低OFDM系统PAPR

提出一种信号畸变SLM（selective mapping）算法来降低OFDM系统PAPR（peak-to-average power ratio）．传统SLM算法大大降低OFDM系统中高PAPR出现的概率，但并不能完全限制高PAPR信号的出现．信号畸变SLM算法在保持其余信号不变基础上，对高PAPR信号进行畸变，将系统PAPR控制在期望的范围之内．经过SLM算法处理后大大降低了高PAPR信号出现的概率，所以对高PAPR信号进行畸变在很好地控制了OFDM系统PAPR的同时，并不会影响系统其余性能．仿真结果验证了新方法的有效性．     

OFDM无线LAN系统限幅峰平比降低技术

为了减小OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)无线LAN(Local Area Net)系统信号的峰平比,利用信号限幅滤波技术,提出了一种适用于无线LAN系统的峰平比降低调制器实现方案,给出了其实现算法及限幅因子的调节策略;并利用计算机仿真对该系统的峰平比、功率谱和误码率性能进行了分析,仿真结果表明,限幅滤波技术可以有效地改善无线LAN系统OFDM信号的高峰平比特性.     

超宽带通信压缩感知信道估计与信号检测方法

针对超宽带信号在采样速率过高时难以采样的问题,利用信号稀疏性提出一种基于压缩感知的信道估计和信号检测算法(CS算法).将信号重复送入随机滤波器后发送,对接收信号进行欠采样,利用调制信号、滤波器、信道的圆周卷积关系建立压缩感知的数学模型,从而可采用基追踪算法实现信道估计和信号检测.仿真结果表明,CS算法所需的采样数据量仅为最小二乘算法的1/3或更少,而在中等信噪比(15~25 dB)的情况下,估计性能可以提高约4.5 dB,且可以准确检测出原始信号.     

基于时域过采样的OFDM载波频偏估计算法

为了解决OFDM系统中载波频偏导致载波间干扰从而引起系统性能下降的问题，分析了OFDM信号的特点，采用滑动窗检测的方法，给出了一种基于时域过采样的载波频偏估计算法．理论分析和仿真结果表明，与采用循环前缀的载波频偏估计算法相比，该算法估计精度高，抗噪声和抗多径衰落性能有明显改善．