NC-OFDM系统的信道估计技术研究
本文关键词:NC-OFDM系统的信道估计技术研究
更多相关文章: 非连续正交频分复用 信道估计 软信息 信噪比估计
【摘要】:非连续正交频分复用(Non-Contiguous Orthogonal Frequency Division Mutilplexing,NC-OFDM)作为基于OFDM技术的一种物理底层数据传输解决方案,在认知无线电或干扰环境中得到了广泛应用。在无线传输环境中,信道往往是时变的,而且多径信道造成的多径衰落会导致信号幅度衰减和相位畸变,这会对系统接收信号造成严重影响。信道估计是为了降低多径信道衰落的影响,估计出信道的时域或频域响应,对接收到的数据进行恢复,以提高接收性能。信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)是通信系统的一个重要指标,准确的估计具有重大意义。本文主要研究在NC-OFDM系统中的信道估计算法和信噪比估计算法,主要分为三个部分:第一部分为第一章,主要介绍本文研究内容的背景和意义以及NC-OFDM系统信道估计算法和信噪比估计算法的研究发展现状,并介绍主要研究内容和结构安排。第二部分为第二、三、四章,为本文研究的主要内容。第二章主要研究了NC-OFDM系统中基于导频辅助的信道估计算法,并在无干扰和干扰环境中进行了仿真性能分析。首先介绍了NC-OFDM系统原理,给出了系统帧结构、系统参数和导频图案设计,根据系统特性,选择块状导频图案;然后研究了NC-OFDM系统中基于导频辅助的不同信道估计实现方法以及内插方法;最后进行了仿真分析。仿真结果表明:采用BPSK调制、1/3码率Turbo码的NCOFDM系统中,在无干扰的LTE典型衰落信道下,当系统误比特率为510-时,线性最小均方误差(Linear Minimum Mean-Squared Error,LMMSE)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)算法性能接近,比理想估计差0.7dB左右,并优于最小二乘(Least Squares,LS)算法约2.7dB,但复杂度远大于LS算法;在部分频带噪声干扰和单音干扰环境及LTE信道中,与无干扰结果很类似,但由于干扰频谱的泄露,性能比无干扰环境约差0.2dB;在本论文研究的NC-OFDM系统中,线性内插比其他高阶内插具有更好的性能。第三章主要研究了NC-OFDM系统中基于Turbo译码软信息的迭代信道估计算法,并进行了仿真性能分析。首先重新设计了迭代接收机结构;然后研究了NCOFDM系统中基于Turbo译码软信息的迭代信道估计中的迭代次数、软信息置信度和迭代加权系数对估计性能的影响;最后进行了仿真分析。仿真结果表明,迭代5至8次之后,误码率性能增益趋于饱和;软信息置信度门限需要设置较大的值,以避免译码错误传播;迭代加权系数需要选择合适的值,以达到最佳的迭代增益。本文在选定置信度门限0.99和迭代加权系数0.03条件下,仿真迭代5至8次后,当系统误比特率为510-时,在无干扰环境的LTE信道中,迭代增益约为0.5dB;在部分频带噪声干扰和单音干扰环境及LTE信道中,迭代增益约为0.4dB。第四章主要研究了NC-OFDM系统中的信噪比估计算法,并进行了仿真性能分析。主要研究了基于导频辅助的两种基于相邻子载波的Boumard SNR估计算法与基于相同子载波的Ren SNR估计算法,以及非数据辅助的基于空白子载波的SNR估计算法,并进行了仿真分析。仿真结果表明,加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)信道中,四种SNR估计算法估计结果准确;在LTE衰落信道下,当SNR较大时(大于10dB),基于导频辅助的SNR估计算法估计结果会低于实际值;低SNR范围内,在无干扰环境下,四种SNR估计算法估计结果较为准确;在部分频带噪声干扰环境下,由于频谱泄露导致信号功率估计偏大,导致SNR估计偏高;在单音干扰环境下,由于干扰抑制导致信号功率估计偏低,空白子载波算法SNR估计偏低约0.5dB。第三部分为第五章,对本文的研究工作了做了概括性的总结,并指出下一步研究的方向。
【关键词】:非连续正交频分复用 信道估计 软信息 信噪比估计
【学位授予单位】:电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TN92
【目录】:
- 摘要5-7
- ABSTRACT7-15
- 缩略词15-17
- 主要数学符号表17-18
- 第一章 绪论18-26
- 1.1 课题研究背景及意义19-22
- 1.2 NC-OFDM系统中信道估计算法研究现状及发展趋势22-24
- 1.2.1 基于导频辅助的NC-OFDM系统信道估计技术22-23
- 1.2.2 NC-OFDM系统中盲或半盲信道估计技术23
- 1.2.3 NC-OFDM系统中的迭代信道估计技术23-24
- 1.3 NC-OFDM系统中信噪比估计算法研究现状及发展趋势24
- 1.4 论文主要研究内容及结构安排24-26
- 第二章 基于导频辅助的NC-OFDM系统信道估计算法26-51
- 2.1 NC-OFDM系统设计26-32
- 2.1.1 移动无线衰落信道模型26-28
- 2.1.2 NC-OFDM系统原理28-29
- 2.1.3 帧结构设计29-30
- 2.1.4 导频图案设计30-31
- 2.1.5 NC-OFDM系统参数设计31-32
- 2.2 PSAM信道估计算法32-38
- 2.2.1 理想信道估计算法33-34
- 2.2.2 LS信道估计算法34-35
- 2.2.3 MMSE信道估计算法35-36
- 2.2.4 LMMSE信道估计算法36
- 2.2.5 SVD信道估计算法36-38
- 2.3 内插算法38-39
- 2.3.1 直线内插38
- 2.3.2 线性内插38
- 2.3.3 二阶内插38-39
- 2.3.4 Cubic内插39
- 2.4 仿真结果分析39-49
- 2.4.1 无干扰环境(连续子载波)下仿真结果分析40-44
- 2.4.1.1 PSAM信道估计算法仿真结果40-43
- 2.4.1.2 内插算法仿真结果43-44
- 2.4.2 干扰环境(非连续子载波)下信道估计仿真结果分析44-49
- 2.4.2.1 部分频带噪声干扰44-47
- 2.4.2.2 单音干扰47-49
- 2.5 本章小结49-51
- 第三章 基于TURBO译码软信息的NC-OFDM系统迭代信道估计算法51-64
- 3.1 迭代信道估计系统设计51-54
- 3.1.1 Turbo码简介51-53
- 3.1.2 Turbo译码软信息迭代信道估计接收端设计53-54
- 3.2 TURBO译码软信息迭代信道估计算法54-57
- 3.2.1 初始信道估计54
- 3.2.2 软信息的提取54-56
- 3.2.3 信号重构与迭代信道估计56-57
- 3.3 仿真结果分析57-63
- 3.3.1 不同软信息置信度门限下的系统性能58-59
- 3.3.2 不同迭代加权系数下的系统性能59-60
- 3.3.3 无干扰环境下(连续子载波)仿真结果分析60-62
- 3.3.4 干扰环境下(非连续子载波)仿真结果分析62-63
- 3.4 本章小结63-64
- 第四章 NC-OFDM系统中信噪比估计算法64-77
- 4.1 基于相邻子载波的信噪比估计算法64-65
- 4.2 基于相同子载波的信噪比估计算法65-66
- 4.3 基于空白子载波的信噪比估计算法66-67
- 4.4 仿真结果分析67-76
- 4.4.1 无干扰环境(连续子载波)下仿真结果分析67-70
- 4.4.2 干扰环境(非连续子载波)下仿真结果分析70-75
- 4.4.2.1 部分频带噪声干扰70-73
- 4.4.2.2 单音干扰73-75
- 4.4.3 SNR估计对系统信道估计算法性能影响仿真分析75-76
- 4.5 本章小结76-77
- 第五章 全文总结及展望77-79
- 5.1 全文总结77
- 5.2 下一步研究方向77-79
- 致谢79-80
- 参考文献80-85
- 攻读硕士学位期间的研究成果85-86
- 附件86-88
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 吕子兴;张文杰;郭永;;多径情况下的信道估计算法[J];电子科技;2009年11期
2 许鹏;汪晋宽;祁峰;;改进的高效MIMO-OFDM系统EM信道估计算法[J];通信学报;2011年01期
3 吴进;;一种改进的直接判决信道估计算法研究[J];电视技术;2012年01期
4 杨知行,王军,潘长勇,杨林;地面数字电视广播的信道估计算法[J];电子学报;2002年09期
5 宋晓勤;胡爱群;李克;薛强;;用于多小区联合检测的高精度信道估计算法[J];通信学报;2008年02期
6 叶凌敏;仇洪冰;;MB-OFDM UWB系统中的信道估计算法研究[J];计算机仿真;2009年01期
7 林宏志;朱光喜;王德胜;苏钢;;正交频分复用系统中脉冲成型信道估计算法[J];华中科技大学学报(自然科学版);2009年02期
8 焦东立;朱立东;;一种基于压缩感知的信道估计算法[J];空间电子技术;2011年03期
9 韩艳春;刘红云;钟雪锋;;一种新的低复杂度信道估计算法[J];电讯技术;2012年04期
10 施荣华;蒋泽艳;彭春华;王国才;;一种时频结合的中导码信道估计算法[J];计算机应用研究;2013年06期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
1 陈玉静;黄帅;;一种基于频域的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计算法[A];中国电子学会第十六届信息论学术年会论文集[C];2009年
2 胡观华;李有明;;DSL中低复杂度的盲串音信道估计算法[A];浙江省电子学会2009学术年会论文集[C];2009年
3 丁旭;张韵农;李丹;;基于MIMO-OFDM系统的信道估计算法综述[A];全国第21届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2010)暨全国第2届安全关键技术与应用学术会议论文集[C];2010年
4 王建明;赵春明;;智能天线中一种改进的自适应信道估计算法[A];2002’中国通信学会无线及移动通信委员会学术年会论文集[C];2002年
5 万蒙;;基于OFDM系统的信道估计算法的研究[A];2009年研究生学术交流会通信与信息技术论文集[C];2009年
6 杨静;李洋;刘丹谱;;最大似然信道估计算法在UWB系统中的性能分析[A];第九届全国青年通信学术会议论文集[C];2004年
7 高云;李晓松;刘文京;李绍胜;;一种改进的OFDM系统信道估计算法[A];全国第一届信号处理学术会议暨中国高科技产业化研究会信号处理分会筹备工作委员会第三次工作会议专刊[C];2007年
8 李志红;贺立红;吴建华;;宽带无线MIMO-OFDM系统信道估计算法研究[A];2008中国仪器仪表与测控技术进展大会论文集(Ⅲ)[C];2008年
9 黄帅;朱卫平;孟庆民;;单载波块传输系统中稀疏信道估计算法研究[A];2009年通信理论与信号处理学术年会论文集[C];2009年
10 张庆武;朱卫平;;无信号扰动误差的MIMO盲信道估计算法[A];第十四届全国信号处理学术年会(CCSP-2009)论文集[C];2009年
中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 杨永立;OFDM系统非参数信道估计算法研究[D];华中科技大学;2009年
2 许鹏;适用于MIMO-OFDM系统的信道估计算法研究[D];东北大学;2011年
3 刘俊琳;OFDM系统高效接收方法的研究[D];中国科学技术大学;2006年
4 于华楠;基于压缩传感的无线通信系统信道估计研究[D];吉林大学;2012年
5 郭起霖;OFDM系统时变信道估计算法研究[D];北京邮电大学;2013年
6 赵俊义;MIMO-OFDM无线通信系统信道估计算法研究[D];哈尔滨工业大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 姜凯;基于门限处理的信道估计算法研究[D];天津理工大学;2013年
2 汪亚;MIMO-OFDM系统信道估计算法研究[D];西南交通大学;2015年
3 黄友丹;高移动环境下LTE上行信道估计仿真及DSP实现[D];西南交通大学;2015年
4 朱斌;高移动场景下OFDM系统信道估计技术仿真与DSP实现[D];西南交通大学;2015年
5 徐凤阳;Massive MIMO系统信道估计与检测技术研究[D];北京交通大学;2016年
6 李竞龙;TD-LTE系统信道估计算法研究[D];武汉邮电科学研究院;2015年
7 田春堂;OFDM系统中基于改进阈值的信道估计算法的研究[D];东北大学;2014年
8 孟巍;基于DTMB系统中抑制长回波信道估计算法优化及硬件实现[D];复旦大学;2014年
9 王丛慧;低压电力线OFDM通信系统信道估计技术的研究[D];燕山大学;2016年
10 高新利;基于压缩感知的无线信道估计算法研究[D];郑州大学;2016年
,本文编号:608376
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/xinxigongchenglunwen/608376.html