IQ不平衡OFDM系统两种逼近最大似然性能的亚最大似然补偿算法

发布时间：2018-04-09 16:51

  本文选题：正交频分复用(OFDM)　切入点：IQ不平衡　出处：《高技术通讯》2014年09期

【摘要】：针对在同相正交IQ不平衡的正交频分复用(OFDM)系统中用传统的最大似然(ML)补偿算法需要二维复向量的搜索,从而导致计算复杂度较高的问题,提出了两种逼近ML算法性能的补偿算法,即一维实向量迭代搜索算法和二维实向量迭代搜索算法,它们通过在空间中迭代搜索一维或二维实向量来降低计算复杂度。仿真结果表明,上述改进的亚ML补偿算法的性能优于现有的频域和时域最小二乘补偿方法,逼近ML算法,其计算复杂度明显低于传统的ML算法,误比特性能与ML算法相当。
[Abstract]:In OFDM (orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)) systems with in-phase quadrature IQ imbalance, the traditional maximum likelihood MLS compensation algorithm requires the search of two-dimensional complex vectors, which leads to the problem of high computational complexity.This paper presents two compensation algorithms for the performance of approximation ML algorithm, namely, one-dimensional real vector iterative search algorithm and two-dimensional real vector iterative search algorithm, which can reduce the computational complexity by iterating to search one or two dimensional real vectors in space.The simulation results show that the performance of the improved subML compensation algorithm is better than that of the existing frequency-domain and time-domain least square compensation methods. The computational complexity of the proposed algorithm is obviously lower than that of the traditional ML algorithm, and the bit error performance is equivalent to that of the ML algorithm.
【作者单位】： 南京理工大学电子工程与光电技术学院;东南大学移动通信国家重点实验室;南京理工大学近程高速目标探测技术国防重点学科实验室;北京交通大学电子与信息学院;
【基金】：国家自然科学基金(61271230,61472190) 中央高校基本科研业务费专项资金(30920130122004) 东南大学移动通信国家重点实验室(2013D02)资助项目
【分类号】：TN929.53

【参考文献】

相关期刊论文 前1条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：1727300