基于符号峰态的OFDM信号参数盲估计方法

发布时间：2019-11-11 19:56

【摘要】：针对传统的OFDM信号参数估计方法在短循环前缀条件下存在估计准确率不高、所需OFDM符号数过多等问题,提出了一种基于符号峰态的OFDM信号参数盲估计方法。首先利用OFDM信号相关参数样本区间内的预估值对接收信号进行解调,然后根据解调出的OFDM基带符号构造符号峰态特征函数,最后从理论上证明了可通过检测符号峰态的最小值实现OFDM信号循环前缀长度和有效符号长度的联合估计。实验仿真结果表明,该算法克服了传统方法难以估计短循环前缀OFDM信号参数的缺陷,仅用较少的OFDM符号数就可以实现短循环前缀OFDM信号的参数估计,并且其估计性能优于传统方法。
【图文】：

长度比例,循环前缀,幅度谱,自相关函数

计方法并未利用信号的相关性，因此不受循环前缀长度比例和符号数的约束，这是本文方法相比传统方法的明显优势。３．２和３．３节将从ＯＦＤＭ循环前缀长度比例和ＯＦＤＭ符号数两个方面对传统方法和本文方法的影响进行比较和分析。（ａ）循环前缀长度比例为１／４时信号自相关函数幅度谱（ｂ）循环前缀长度比例为１／８时信号自相关函数幅度谱（ｃ）循环前缀长度比例为１／１６时信号自相关函数幅度谱（ｄ）循环前缀长度比例为１／３２时信号自相关函数幅度谱图１不同循环前缀长度比例下的自相关函数幅度谱３．２不同信噪比条件下的估计正确率为检验本文算法对循环前缀长度比例较小的ＯＦＤＭ信号参数估计的鲁棒性，在不同信噪比条件下分别仿真出循环前缀长度占有效符号长度比例的１４，１８，１１６，１３２４种模式下ＯＦＤＭ信号参数的估计正确率。信噪比变化范围为－１０～３０ｄＢ，步长为５ｄＢ，在每个信噪比点上进行１０００次蒙特卡洛仿真实验，并与传统的自相关函数法估计ＯＦＤＭ信号参数来进行对比，仿真曲线如图２所示。从图２（ａ）中可以看出，在循环前缀长度比例为１４时两种算法的估计性能无明显差别，在信噪比达到５ｄＢ时两种算法的估计正确率均能达到９０％以上；但在信噪比小于－５ｄＢ时，自相关函数法的估计正确率小于２０％，而本文算法的估计正确率则可达到１００％。从图２（ｂ）中可以看出，本文算法的估计正确率在信噪比为－５ｄＢ时已接近１００％，而自相关函数法的估计正确率则急剧下降，虽然估计正确率随着信噪比的增加而上升，但在信

长度比例,循环前缀,估计性能

出，循环前缀长度比例为１１６时，本文算法的估计正确率在信噪比为０ｄＢ时可达到１００％，而自相关函数法的估计正确率在信噪比达到３０ｄＢ时已经下降至２０％，无法正确估计出循环前缀长度和有效符号长度，这种情况下本文算法的估计性能要明显优于自相关函数法；而当循环前缀长度比例为１３２时，本文算法的估计正确率在信噪比为０ｄＢ时仍然可以达到１００％，，而此时自相关函数法的估计正确率已经很低，不再适用此条件下的参数估计。（ａ）循环前缀长度比例为１／４时两种方法的估计性能（ｂ）循环前缀长度比例为１／８时两种方法的估计性能（ｃ）循环前缀长度比例为１／１６时两种方法的估计性能（ｄ）循环前缀长度比例为１／３２时两种方法的估计性能图２不同循环前缀长度比例下两种方法的估计性能３．３不同ＯＦＤＭ符号数条件下的估计正确率在本节实验中，为考察ＯＦＤＭ符号数对估计性能的影响，在信噪比为１０ｄＢ的条件下分别仿真出循环前缀长度占２１０计算机科学２０１７年

【参考文献】