【摘要】：隨著無人駕駛、人工智能和4G通信技術的日益成熟,車聯(lián)網已經成為未來科技發(fā)展的研究熱點,而車車通信作為車聯(lián)網的中樞神經,在應對無線信道的開放性和時變性方面,主要面臨兩大挑戰(zhàn):一方面,高樓林立的市區(qū)富散射傳輸環(huán)境導致的多徑效應,易引發(fā)信道頻率選擇性衰落;另一方面,高速移動環(huán)境下的多普勒效應使正交頻分復用(OFDM)系統(tǒng)的載波頻率發(fā)生偏移,子載波間正交性遭到破壞,會產生嚴重的載波間干擾。針對上述問題,本文主要工作如下:(1)根據實際中繼場景中三車的運動狀態(tài),研究V2V通信的無線信道特性,對協(xié)作通信模型中多徑效應和多普勒效應進行了深入的分析,仿真結果表明源節(jié)點到中繼節(jié)點為頻率選擇性信道時中繼系統(tǒng)性能最差。(2)在深入研究OFDM對抗多徑效應原理的基礎上,根據車車中繼運動模型,搭建一個完整的OFDM仿真系統(tǒng),包括發(fā)射信號流程、信道和接收信號流程三部分。通過仿真分析當時延擴展小于循環(huán)前綴時OFDM對抗頻率選擇性衰落的性能,并比較了不同幀長度、調制方式、信道估計方式以及車速下的系統(tǒng)性能。(3)在分析協(xié)作場景中多普勒頻移對OFDM系統(tǒng)影響的基礎上,指出基于長短序列的頻偏估計算法及Park算法的不足,針對Park算法定時函數在N4和3N4處存在副峰的現象,在時域提出一種基于PN序列的改進訓練符號結構,有效地解決了Park算法定時不準確的問題。(4)針對Park算法頻偏估計范圍小,且頻域訓練序列難以實現的問題,在頻域提出一種改進算法。該算法設計了新的定時函數,訓練序列在頻域為基于ZC序列的偽隨機實數,時域為共軛對稱結構。在頻域基于ZC序列的自相關性做整數倍頻偏估計,時域基于循環(huán)前綴做小數倍頻偏估計,并通過實驗驗證了該算法的性能。
【圖文】：

圖 2.1 實際中繼場景的簡化模型如圖 2.2 所示。三車分別用源節(jié)點（Source node，，S node, R）和目的節(jié)點（Destination node, D）表示。這里采
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：U495;TN929.53

【參考文獻】

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本文編號：2678472