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基于馬氏距離的相位噪聲抑制算法

發(fā)布時(shí)間:2018-01-14 01:05

  本文關(guān)鍵詞:基于馬氏距離的相位噪聲抑制算法 出處:《華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版)》2017年04期  論文類(lèi)型:期刊論文


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【摘要】:針對(duì)未來(lái)長(zhǎng)期演進(jìn)上行鏈路中單載波頻分多址(SC-FDMA)系統(tǒng)對(duì)相位噪聲敏感的特性,提出基于馬氏距離的殘余相位噪聲抑制算法.使用SC-FDMA系統(tǒng)中的導(dǎo)頻序列對(duì)相位噪聲進(jìn)行初步估計(jì)補(bǔ)償之后,殘余的相位噪聲服從高斯分布.該算法利用殘余相位噪聲的統(tǒng)計(jì)分布信息來(lái)計(jì)算接收符號(hào)到各個(gè)星座符號(hào)之間的馬氏距離,再選取馬氏距離取得最小值時(shí)對(duì)應(yīng)的星座符號(hào)作為發(fā)送符號(hào)的估計(jì).仿真結(jié)果表明:該算法能很好地消除殘余相位噪聲的影響,降低接收端恢復(fù)數(shù)據(jù)的誤符號(hào)率,提高系統(tǒng)性能.
[Abstract]:Aiming at the phase noise sensitivity of single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) system in the future long-term evolution uplink. A residual phase noise suppression algorithm based on Markov distance is proposed. The pilot sequence in SC-FDMA system is used to estimate and compensate the phase noise. The residual phase noise is distributed from Gao Si. The algorithm uses the statistical distribution information of residual phase noise to calculate the Markov distance between the received symbols and the symbols of each constellation. Then the corresponding constellation symbols when the Markov distance is obtained are selected as the estimation of the transmission symbol. The simulation results show that the algorithm can eliminate the influence of residual phase noise very well. The system performance is improved by reducing the symbol error rate of the recovery data at the receiving end.
【作者單位】: 西安電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院;西安電子科技大學(xué)綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金重大計(jì)劃培育資助項(xiàng)目(91538105) 國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃資助項(xiàng)目(2014CB340206) 空間測(cè)控通信創(chuàng)新探索基金資助項(xiàng)目(201504A)
【分類(lèi)號(hào)】:TN929.5
【正文快照】: 未來(lái)長(zhǎng)期演進(jìn)(long term evolution,LTE)上行鏈路的單載波-頻分多址(single carrier-fre-quency division multiple access,SC-FDMA)傳輸系統(tǒng)針對(duì)有限帶寬內(nèi)信息傳輸速率急劇增長(zhǎng)的需求,提出通過(guò)采用高階調(diào)制的方法來(lái)提高系統(tǒng)的頻譜效率[1].采用高階調(diào)制的SC-FDMA系統(tǒng)對(duì)其各子

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào):1421326

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