基于双支持向量回归机的OFDM系统子载波盲均衡算法研究

发布时间：2017-04-09 15:12

  本文关键词：基于双支持向量回归机的OFDM系统子载波盲均衡算法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：正交频分复用(OFDM)技术能够有效地对抗频率选择性衰落并提高频谱利用率,OFDM系统通过添加循环前缀(CP)可在一定程度上抑制码间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI),但当CP长度小于多径衰落信道的最大脉冲响应长度时,系统性能将会严重下降,需要采用信道均衡技术补偿信道影响以抵消ISI和ICI。传统的时域均衡(TEQ)方法对系统的所有子载波使用相同的均衡器,由于各子载波经历不同的衰落,对某个具体的子载波而言,这种均衡结构并非最优。子载波均衡(PTEQ)方法在每个子载波中插入一个频域均衡器(FEQ),对每个子载波分别均衡,相比于TEQ方法,可以获得更好的系统性能。盲均衡是一种不需要训练序列的自适应均衡技术,仅仅利用原始序列的统计特性恢复传输信号,可有效提高频谱利用率。本文主要针对OFDM系统的子载波盲均衡问题展开研究。本文首先介绍了OFDM系统以及盲均衡技术的基本理论,详细分析了OFDM系统子载波均衡器的结构及数学表述,概述了两种传统的OFDM系统子载波盲均衡算法:基于常模算法的OFDM系统子载波盲均衡算法(PT-CMA)和基于多模算法的OFDM系统子载波盲均衡算法(PT-MMA),并详细阐述了基于支持向量回归机的OFDM系统子载波盲均衡算法(PT-SVR)。基于上述基础,本文首次提出并推导了基于双支持向量回归机的OFDM系统子载波盲均衡算法(PT-TSVR),该算法结合信号的高阶统计(HOS)特性,将传统的Sato’s和Godard’s误差函数包含在TSVR的惩罚项里,以构造其代价函数,并采用迭代重加权最小二乘(IRWLS)法快速求解均衡器系数;此外,针对HOS类盲误差函数在均衡多模信号时呈现较大剩余误差的问题,采用双模式均衡方案,一旦PT-TSVR盲均衡算法使得眼图张开,系统自动转换为判决引导(DD)算法。仿真实验表明,PT-TSVR盲均衡算法与传统的PT-CMA、PT-MMA盲均衡算法相比,误码率(BER)明显降低,与PT-SVR盲均衡算法相比,BER也有所改善;采用PT-TSVR+DD双模式均衡方案,可进一步降低系统的BER。
【关键词】：OFDM系统 子载波均衡 盲均衡 双支持向量回归机
【学位授予单位】：兰州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.5
【目录】：

• 中文摘要3-5
• Abstract5-10
• 第一章 引言10-15
• 1.1 选题背景及研究意义10-11
• 1.2 国内外研究现状11-13
• 1.3 本文的主要内容和结构13-15
• 第二章 无线信道与OFDM系统原理15-24
• 2.1 无线信道特征15-18
• 2.1.1 大尺度衰落16
• 2.1.2 小尺度衰落16-18
• 2.2 无线多径衰落信道模型18-19
• 2.2.1 瑞利衰落信道模型18
• 2.2.2 莱斯衰落信道模型18-19
• 2.2.3 复合信道模型19
• 2.3 OFDM系统原理19-22
• 2.3.1 OFDM系统模型分析20
• 2.3.2 OFDM系统的数学表示20-21
• 2.3.3 保护间隔与循环前缀21-22
• 2.3.4 OFDM技术的优势和不足22
• 2.4 本章小结22-24
• 第三章 OFDM系统的子载波盲均衡算法24-36
• 3.1 盲均衡技术概述24-28
• 3.1.1 信道均衡的概念和基础24
• 3.1.2 盲均衡的基本原理24-25
• 3.1.3 盲均衡的均衡准则25-27
• 3.1.4 盲均衡算法分类27-28
• 3.2 OFDM系统的子载波均衡器(PTEQ)28-31
• 3.2.1 OFDM系统子载波均衡的数学表示28-31
• 3.2.2 子载波均衡方法的优缺点31
• 3.3 两种传统的OFDM系统子载波盲均衡算法31-35
• 3.3.1 基于常模算法的OFDM系统子载波盲均衡算法31-32
• 3.3.2 基于多模算法的OFDM系统子载波盲均衡算法32-33
• 3.3.3 仿真实验分析33-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 基于支持向量回归机的OFDM系统36
• 子载波盲均衡算法36-44
• 4.1 支持向量回归机理论概述36-37
• 4.2 基于支持向量回归机的OFDM系统子载波盲均衡算法37-41
• 4.2.1 基于IRWLS求解的支持向量回归机子载波均衡算法37-39
• 4.2.2 基于支持向量回归机的子载波盲均衡算法39-41
• 4.3 仿真实验41-43
• 4.4 本章小结43-44
• 第五章 基于双支持向量回归机的OFDM系统44-58
• 子载波盲均衡算法44-58
• 5.1 双支持向量回归机理论概述44-45
• 5.2 基于双支持向量回归机的OFDM系统子载波盲均衡算法45-50
• 5.2.1 基于IRWLS求解的双支持向量回归机子载波均衡算法45-48
• 5.2.2 基于双支持向量回归机的子载波盲均衡算法48-49
• 5.2.3 基于双支持向量回归机与判决引导的双模式子载波盲均衡算法49-50
• 5.3 仿真实验分析50-57
• 5.3.1 实验环境及参数设置50-51
• 5.3.2 基于双支持向量回归机的子载波盲均衡算法性能分析51-53
• 5.3.3 PT-TSVR盲均衡算法与其他算法的性能对比53-55
• 5.3.4 双模式子载波盲均衡算法性能分析55-57
• 5.4 本章小结57-58
• 第六章 总结与展望58-60
• 参考文献60-64
• 在学期间的研究成果64-65
• 致谢65

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