MC-CDMA及MC-DS-CDMA信号的参数估计

发布时间：2017-11-02 18:03

  本文关键词：MC-CDMA及MC-DS-CDMA信号的参数估计

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【摘要】：多载波CDMA充分保留了码分多址(Code Division Multiple Access,CDMA)和正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)各自的优点,具有截获率低、抗衰落能力强、频谱利用率高、大容量等优点。多载波CDMA共有3种组合方式:多载波码分多址(Multi-Carrier Code Division Multiple Access,MC-CDMA),多载波直扩码分多址(Multi-Carrier Direct Sequence Spread Spectrum Code Division Multiple Access,MC-DS-CDMA)和多音频码分多址(MultiTone Code Division Multiple Access,MT-CDMA)。多载波CDMA技术可广泛应用于移动通信、无线局域网、超宽带通信等系统,并提供多种业务类型,其中MC-CDMA是一种B4G的技术。本文以MC-CDMA和MC-DS-CDMA信号为研究对象,通过利用CDMA和OFDM信号的相关算法和性质,在非协作通信环境中提取它们的信号特征。具体研究如下:(1)针对MC-DS-CDMA信号伪码周期估计的问题,本文研究了功率谱二次处理算法。该算法利用MC-DS-CDMA信号子载波间以及不同用户扩频码间的正交性特点,在接收端对该信号求两次功率谱后,取模平方,通过搜索二次谱上的脉冲尖峰并检测间距,可得MC-DS-CDMA信号的伪码周期。(2)针对MC-CDMA信号的符号周期,有用数据周期,以及码片周期等参数估计的问题,本文研究了改进型的循环自相关算法。通过在接收端对MC-CDMA信号求自相关函数,取傅氏变换,并在频域累积,可以估计以上多个参数。同时,根据MC-CDMA信号自身的特点,对于符号周期的估计进行了累加平均算法的研究,将三维图中平行于时延轴的谱线累加平均,可有效估计出该参数。另外,循环自相关算法可作为一种调制识别方法来区分OFDM和MC-CDMA信号。(3)利用奇异值分解法作为MC-CDMA和MC-DS-CDMA信号调制识别算法的同时,估计MC-CDMA信号的伪码序列。对接收信号去循环前缀后,根据伪码周期长度构造N?M阶的矩阵(N为子载波个数,取M为N的整数倍),对其做FFT变换,构造自相关矩阵并做奇异值分解,根据奇异值个数的不同来区分信号。判断出MC-CDMA信号后,在用户功率差别较大情况下,进而根据左奇异向量实现对MC-CDMA信号的伪码序列盲估计。
【关键词】：码分多址 正交频分复用 多载波码分多址 多载波直扩码分多址 盲估计
【学位授予单位】：重庆邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.23
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-11
• 第一章 绪论11-20
• 1.1 研究背景及意义11-14
• 1.2 国内外有关参数估计的研究现状14-18
• 1.3 论文结构及主要工作18-20
• 第二章 MC-CDMA及MC-DS-CDMA原理20-33
• 2.1 引言20
• 2.2 CDMA原理20-25
• 2.2.1 扩频技术基本原理20-22
• 2.2.2 常见的扩频信号模型22-25
• 2.3 OFDM原理25-30
• 2.4 MC-CDMA原理30-31
• 2.5 MC-DS-CDMA原理31-32
• 2.6 本章小结32-33
• 第三章 MC-DS-CDMA信号的伪码周期盲估计33-44
• 3.1 引言33
• 3.2 MC-DS-CDMA信号模型33-34
• 3.3 基于二次谱法的MC-DS-CDMA信号的理论分析34-38
• 3.4 仿真实验38-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第四章 基于循环自相关算法的MC-CDMA信号的参数估计44-59
• 4.1 引言44-45
• 4.2 MC-CDMA信号模型45-47
• 4.3 MC-CDMA理论分析47-50
• 4.3.1 MC-CDMA信号的自相关47-48
• 4.3.2 MC-CDMA信号的循环自相关48-50
• 4.4 仿真实验50-58
• 4.5 本章小结58-59
• 第五章 MC-CDMA信号的调制识别及伪码序列估计59-72
• 5.1 引言59
• 5.2 基于奇异值分解的多载波信号的调制识别及伪码序列估计59-64
• 5.2.1 MC-CDMA及MC-DS-CDMA信号的调制识别59-61
• 5.2.2 MC-CDMA信号的伪码序列估计61-63
• 5.2.3 算法步骤63-64
• 5.3 仿真实验64-71
• 5.4 本章小结71-72
• 第六章 总结与展望72-74
• 6.1 总结72
• 6.2 展望72-74
• 致谢74-75
• 参考文献75-81
• 附录A81-82
• 附录B82-84
• 攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果84

【参考文献】

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本文编号：1132544