基于Zadoff-Chu序列的OFDM信道估计

发布时间：2017-06-09 02:03

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【摘要】：对于OFDM通信系统,在接收端可以通过信道估计从而对接收信号进行均衡以解调出原始信号。传统的信道估计方法大多针对的是密集型信道,对于稀疏信道,没有充分利用稀疏信道的特性来进行信道估计。基于压缩感知的信道估计算法是针对稀疏信道提出的比较新颖的方法,它们的估计精确度很高,但计算复杂度也很高,且需预知信道稀疏度。MIMO-OFDM虽然可以获得更高的频谱效率,但传统的MIMO-OFDM信道估计中导频开销与发送天线个数成倍增长,即在一个发射天线上作为导频的子载波位置在其它天线上只能空置,这大大削弱了MIMO系统的频谱效率。本论文主要研究稀疏信道下OFDM信道估计,主要工作概括如下:1.在分析和总结现有信道估计算法的基础上,利用Zadoff-Chu序列的循环移位特性和信道的稀疏特性,研究一种基于Zadoff-Chu序列的OFDM信道估计算法。通过仿真验证,新算法比传统的最小二乘信道估计算法获得更好的估计性能,与基于压缩感知的匹配追踪算法的性能相近但复杂更低。2.在信道稀疏度未知的情况下,对上述算法进行自适应设计,研究一种基于Zadoff-Chu序列的自适应信道估计算法,仿真结果显示该算法在性能与复杂度上获得较好的折衷。3.在MIMO-OFDM中,各个天线采用不同的Zadoff-Chu序列作为训练序列进行时域信道估计,利用Zadoff-Chu序列的低互相关性进行天线之间的区分,从而节约信道估计训练序列的开销。仿真结果表明该算法具有较优的估计性能和较低的复杂度,提升了MIMO-OFDM系统信道估计的性能。
【关键词】：OFDM 信道估计 Zadoff-Chu MIMO
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.53
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 OFDM系统的信道估计发展历程10-12
• 1.3 Zadoff-chu序列在通信中的应用12-13
• 1.4 本文的研究内容及章节安排13-14
• 第二章 OFDM信道估计技术14-23
• 2.1 无线信道概述14-16
• 2.2 OFDM系统简介16-17
• 2.3 OFDM信道估计方法17-22
• 2.3.1 辅助数据分配机制17-18
• 2.3.2 最小二乘法18-19
• 2.3.3 最小均方误差估计方法19-20
• 2.3.4 匹配追踪信道估计算法20-22
• 2.3.5 估计算法性能指标22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 基于Zadoff-Chu序列的OFDM信道估计23-52
• 3.1 Zadoff-Chu序列23-25
• 3.2 基于Zadoff-Chu序列的信道估计25-42
• 3.2.1 问题模型26-27
• 3.2.2 算法描述27-29
• 3.2.3 仿真结果与分析29-42
• 3.3 基于Zadoff-Chu序列的自适应信道估计42-50
• 3.3.1 算法描述42-45
• 3.3.2 仿真结果与分析45-50
• 3.4 本章小结50-52
• 第四章 基于Zadoff-Chu序列的MIMO-OFDM信道估计52-64
• 4.1 MIMO-OFDM系统52-54
• 4.1.1 MIMO-OFDM系统架构52-53
• 4.1.2 Alamouti空时编码53-54
• 4.2 MIMO-OFDM系统信道估计导频机制54-57
• 4.2.1 导频分配方案54-56
• 4.2.2 导频符号选择56-57
• 4.3 基于Zadoff-Chu序列的信道估计57-62
• 4.3.1 问题模型58-59
• 4.3.2 算法描述59-60
• 4.3.3 仿真结果与分析60-62
• 4.4 本章小结62-64
• 总结与展望64-66
• 1. SISO-OFDM系统信道估计64-65
• 2. MIMO-OFDM系统信道估计65-66
• 参考文献66-72
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果72-73
• 致谢73-74
• 答辩委员会对论文的评定意见74

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本文编号：434181