本文選題：正交頻分復用(OFDM)　切入點：IQ不平衡　出處：《高技術通訊》2014年09期

【摘要】：針對在同相正交IQ不平衡的正交頻分復用(OFDM)系統(tǒng)中用傳統(tǒng)的最大似然(ML)補償算法需要二維復向量的搜索,從而導致計算復雜度較高的問題,提出了兩種逼近ML算法性能的補償算法,即一維實向量迭代搜索算法和二維實向量迭代搜索算法,它們通過在空間中迭代搜索一維或二維實向量來降低計算復雜度。仿真結果表明,上述改進的亞ML補償算法的性能優(yōu)于現(xiàn)有的頻域和時域最小二乘補償方法,逼近ML算法,其計算復雜度明顯低于傳統(tǒng)的ML算法,誤比特性能與ML算法相當。
[Abstract]:In OFDM (orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)) systems with in-phase quadrature IQ imbalance, the traditional maximum likelihood MLS compensation algorithm requires the search of two-dimensional complex vectors, which leads to the problem of high computational complexity.This paper presents two compensation algorithms for the performance of approximation ML algorithm, namely, one-dimensional real vector iterative search algorithm and two-dimensional real vector iterative search algorithm, which can reduce the computational complexity by iterating to search one or two dimensional real vectors in space.The simulation results show that the performance of the improved subML compensation algorithm is better than that of the existing frequency-domain and time-domain least square compensation methods. The computational complexity of the proposed algorithm is obviously lower than that of the traditional ML algorithm, and the bit error performance is equivalent to that of the ML algorithm.
【作者單位】： 南京理工大學電子工程與光電技術學院;東南大學移動通信國家重點實驗室;南京理工大學近程高速目標探測技術國防重點學科實驗室;北京交通大學電子與信息學院;
【基金】：國家自然科學基金(61271230,61472190) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(30920130122004) 東南大學移動通信國家重點實驗室(2013D02)資助項目
【分類號】：TN929.53

【參考文獻】

相關期刊論文 前1條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1727300