地空OFDM系统稀疏信道估计关键技术研究
发布时间:2021-09-27 20:37
地空通信系统是无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的重要组成部分,实现机上任务载荷与地面控制站之间的信息交互,宽带化是其发展的趋势之一。而正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)作为新一代无线移动通信系统的核心技术之一,能够有效应对无线信道的频率选择性衰落,并且频率利用率高,可以满足当前无人机地空下行链路大容量数据传输的需求。无人机地空信道不仅具有频率选择性衰落特性,而且随着飞行状态和周围环境的变化,又具有时变特性,这种时间频率双选择性衰落,严重影响了信号的传输。因此,对于完成相干解调和保证信号传输质量而言,信道估计是必需的。目前,针对无线OFDM系统高速移动环境下的信道估计已有一些研究成果。然而,传统的频域信道估计方法,在大时延场景下,需要导频数量很多,降低了系统传输速率。近年来提出的基于压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论的信道估计方法,尽管可以在很大程度上节省导频开销,但在导频设计、子载波间干扰(Inter-Carrier Interference,ICI)消...
【文章来源】:西北工业大学陕西省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】:158 页
【学位级别】:博士
【部分图文】:
‐1影响OFDM系统性能的各因素及解决办法可见,只有接收端获得信道特征后,才能有效地克服干扰和失真
图 2-1 OFDM 系统传输模型载波频率和定时理想同步的情况下,y[n]与 x[n]的关系如下:10[ ] [ , ] [ ] [ ]Lly n h n l x n l w n == ∑ +(,l] 为离散信道冲激响应,如公式(2-3)所定义,w[n]为第 n 个采样时
图 2-7 无人机地空信道多径传输示意图径信道传播后,接收端接收到的信号由多个多径分量构成,并且都有到不同程度上的衰减、时延和相移。如果当两条路径的到达的门限值时,就认为这两条路径是可分的,否则认为是同一条路为系统的时域采样间隔,在实际信道测量中,通常为纳秒级[84]。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于Ricean因子的无人机自适应MIMO通信方案[J]. 陈瑞瑞,张海林. 武汉大学学报(工学版). 2017(03)
[2]基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计导频优化算法[J]. 薛艳明,彭云柯,高飞. 北京理工大学学报. 2017(05)
[3]基于GOMP及其改进的OFDM系统稀疏信道估计[J]. 高飞,彭云柯,薛艳明. 北京理工大学学报. 2016(09)
[4]采用时域联合稀疏恢复的多输入多输出水声信道压缩感知估计[J]. 周跃海,吴燕艺,陈东升,童峰. 电子与信息学报. 2016(08)
[5]水声多输入多输出信道的分布式压缩感知估计[J]. 周跃海,伍飞云,童峰. 声学学报. 2015(04)
[6]水声正交频分多址上行通信稀疏信道估计与导频优化[J]. 马璐,刘凇佐,乔钢. 物理学报. 2015(15)
[7]高速铁路中基于组导频的OFDM系统时变信道估计算法[J]. 蔡明,曾嵘. 铁道学报. 2015(05)
[8]一种新的基于导频簇的OFDM系统信道估计[J]. 夏灵明,袁伟娜,朱煜. 铁道学报. 2014(10)
[9]基于联合稀疏模型的OFDM压缩感知信道估计[J]. 郭文彬,李春波,雷迪,王文博. 北京邮电大学学报. 2014(03)
[10]无人机遥感系统的研究进展与应用前景[J]. 李德仁,李明. 武汉大学学报(信息科学版). 2014(05)
博士论文
[1]基于压缩感知的大规模MIMO信道估计技术研究[D]. 南杨.北京交通大学 2017
[2]星地混合OFDM通信系统压缩感知信道估计方法[D]. 王涵.哈尔滨工业大学 2015
[3]OFDM系统时域信道预测算法研究[D]. 吕长伟.北京理工大学 2015
[4]OFDM系统时变信道估计算法研究[D]. 郭起霖.北京邮电大学 2013
[5]OFDM遥测中同步技术的研究[D]. 赵海龙.中国工程物理研究院 2012
本文编号:3410576
【文章来源】:西北工业大学陕西省 211工程院校 985工程院校
【文章页数】:158 页
【学位级别】:博士
【部分图文】:
‐1影响OFDM系统性能的各因素及解决办法可见,只有接收端获得信道特征后,才能有效地克服干扰和失真
图 2-1 OFDM 系统传输模型载波频率和定时理想同步的情况下,y[n]与 x[n]的关系如下:10[ ] [ , ] [ ] [ ]Lly n h n l x n l w n == ∑ +(,l] 为离散信道冲激响应,如公式(2-3)所定义,w[n]为第 n 个采样时
图 2-7 无人机地空信道多径传输示意图径信道传播后,接收端接收到的信号由多个多径分量构成,并且都有到不同程度上的衰减、时延和相移。如果当两条路径的到达的门限值时,就认为这两条路径是可分的,否则认为是同一条路为系统的时域采样间隔,在实际信道测量中,通常为纳秒级[84]。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于Ricean因子的无人机自适应MIMO通信方案[J]. 陈瑞瑞,张海林. 武汉大学学报(工学版). 2017(03)
[2]基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计导频优化算法[J]. 薛艳明,彭云柯,高飞. 北京理工大学学报. 2017(05)
[3]基于GOMP及其改进的OFDM系统稀疏信道估计[J]. 高飞,彭云柯,薛艳明. 北京理工大学学报. 2016(09)
[4]采用时域联合稀疏恢复的多输入多输出水声信道压缩感知估计[J]. 周跃海,吴燕艺,陈东升,童峰. 电子与信息学报. 2016(08)
[5]水声多输入多输出信道的分布式压缩感知估计[J]. 周跃海,伍飞云,童峰. 声学学报. 2015(04)
[6]水声正交频分多址上行通信稀疏信道估计与导频优化[J]. 马璐,刘凇佐,乔钢. 物理学报. 2015(15)
[7]高速铁路中基于组导频的OFDM系统时变信道估计算法[J]. 蔡明,曾嵘. 铁道学报. 2015(05)
[8]一种新的基于导频簇的OFDM系统信道估计[J]. 夏灵明,袁伟娜,朱煜. 铁道学报. 2014(10)
[9]基于联合稀疏模型的OFDM压缩感知信道估计[J]. 郭文彬,李春波,雷迪,王文博. 北京邮电大学学报. 2014(03)
[10]无人机遥感系统的研究进展与应用前景[J]. 李德仁,李明. 武汉大学学报(信息科学版). 2014(05)
博士论文
[1]基于压缩感知的大规模MIMO信道估计技术研究[D]. 南杨.北京交通大学 2017
[2]星地混合OFDM通信系统压缩感知信道估计方法[D]. 王涵.哈尔滨工业大学 2015
[3]OFDM系统时域信道预测算法研究[D]. 吕长伟.北京理工大学 2015
[4]OFDM系统时变信道估计算法研究[D]. 郭起霖.北京邮电大学 2013
[5]OFDM遥测中同步技术的研究[D]. 赵海龙.中国工程物理研究院 2012
本文编号:3410576
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/3410576.html