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基于雙支持向量回歸機的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法研究

發(fā)布時間:2017-04-09 15:12

  本文關鍵詞:基于雙支持向量回歸機的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:正交頻分復用(OFDM)技術(shù)能夠有效地對抗頻率選擇性衰落并提高頻譜利用率,OFDM系統(tǒng)通過添加循環(huán)前綴(CP)可在一定程度上抑制碼間干擾(ISI)和載波間干擾(ICI),但當CP長度小于多徑衰落信道的最大脈沖響應長度時,系統(tǒng)性能將會嚴重下降,需要采用信道均衡技術(shù)補償信道影響以抵消ISI和ICI。傳統(tǒng)的時域均衡(TEQ)方法對系統(tǒng)的所有子載波使用相同的均衡器,由于各子載波經(jīng)歷不同的衰落,對某個具體的子載波而言,這種均衡結(jié)構(gòu)并非最優(yōu)。子載波均衡(PTEQ)方法在每個子載波中插入一個頻域均衡器(FEQ),對每個子載波分別均衡,相比于TEQ方法,可以獲得更好的系統(tǒng)性能。盲均衡是一種不需要訓練序列的自適應均衡技術(shù),僅僅利用原始序列的統(tǒng)計特性恢復傳輸信號,可有效提高頻譜利用率。本文主要針對OFDM系統(tǒng)的子載波盲均衡問題展開研究。本文首先介紹了OFDM系統(tǒng)以及盲均衡技術(shù)的基本理論,詳細分析了OFDM系統(tǒng)子載波均衡器的結(jié)構(gòu)及數(shù)學表述,概述了兩種傳統(tǒng)的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法:基于常模算法的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法(PT-CMA)和基于多模算法的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法(PT-MMA),并詳細闡述了基于支持向量回歸機的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法(PT-SVR)。基于上述基礎,本文首次提出并推導了基于雙支持向量回歸機的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法(PT-TSVR),該算法結(jié)合信號的高階統(tǒng)計(HOS)特性,將傳統(tǒng)的Sato’s和Godard’s誤差函數(shù)包含在TSVR的懲罰項里,以構(gòu)造其代價函數(shù),并采用迭代重加權(quán)最小二乘(IRWLS)法快速求解均衡器系數(shù);此外,針對HOS類盲誤差函數(shù)在均衡多模信號時呈現(xiàn)較大剩余誤差的問題,采用雙模式均衡方案,一旦PT-TSVR盲均衡算法使得眼圖張開,系統(tǒng)自動轉(zhuǎn)換為判決引導(DD)算法。仿真實驗表明,PT-TSVR盲均衡算法與傳統(tǒng)的PT-CMA、PT-MMA盲均衡算法相比,誤碼率(BER)明顯降低,與PT-SVR盲均衡算法相比,BER也有所改善;采用PT-TSVR+DD雙模式均衡方案,可進一步降低系統(tǒng)的BER。
【關鍵詞】:OFDM系統(tǒng) 子載波均衡 盲均衡 雙支持向量回歸機
【學位授予單位】:蘭州大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TN911.5
【目錄】:
  • 中文摘要3-5
  • Abstract5-10
  • 第一章 引言10-15
  • 1.1 選題背景及研究意義10-11
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
  • 1.3 本文的主要內(nèi)容和結(jié)構(gòu)13-15
  • 第二章 無線信道與OFDM系統(tǒng)原理15-24
  • 2.1 無線信道特征15-18
  • 2.1.1 大尺度衰落16
  • 2.1.2 小尺度衰落16-18
  • 2.2 無線多徑衰落信道模型18-19
  • 2.2.1 瑞利衰落信道模型18
  • 2.2.2 萊斯衰落信道模型18-19
  • 2.2.3 復合信道模型19
  • 2.3 OFDM系統(tǒng)原理19-22
  • 2.3.1 OFDM系統(tǒng)模型分析20
  • 2.3.2 OFDM系統(tǒng)的數(shù)學表示20-21
  • 2.3.3 保護間隔與循環(huán)前綴21-22
  • 2.3.4 OFDM技術(shù)的優(yōu)勢和不足22
  • 2.4 本章小結(jié)22-24
  • 第三章 OFDM系統(tǒng)的子載波盲均衡算法24-36
  • 3.1 盲均衡技術(shù)概述24-28
  • 3.1.1 信道均衡的概念和基礎24
  • 3.1.2 盲均衡的基本原理24-25
  • 3.1.3 盲均衡的均衡準則25-27
  • 3.1.4 盲均衡算法分類27-28
  • 3.2 OFDM系統(tǒng)的子載波均衡器(PTEQ)28-31
  • 3.2.1 OFDM系統(tǒng)子載波均衡的數(shù)學表示28-31
  • 3.2.2 子載波均衡方法的優(yōu)缺點31
  • 3.3 兩種傳統(tǒng)的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法31-35
  • 3.3.1 基于常模算法的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法31-32
  • 3.3.2 基于多模算法的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法32-33
  • 3.3.3 仿真實驗分析33-35
  • 3.4 本章小結(jié)35-36
  • 第四章 基于支持向量回歸機的OFDM系統(tǒng)36
  • 子載波盲均衡算法36-44
  • 4.1 支持向量回歸機理論概述36-37
  • 4.2 基于支持向量回歸機的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法37-41
  • 4.2.1 基于IRWLS求解的支持向量回歸機子載波均衡算法37-39
  • 4.2.2 基于支持向量回歸機的子載波盲均衡算法39-41
  • 4.3 仿真實驗41-43
  • 4.4 本章小結(jié)43-44
  • 第五章 基于雙支持向量回歸機的OFDM系統(tǒng)44-58
  • 子載波盲均衡算法44-58
  • 5.1 雙支持向量回歸機理論概述44-45
  • 5.2 基于雙支持向量回歸機的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法45-50
  • 5.2.1 基于IRWLS求解的雙支持向量回歸機子載波均衡算法45-48
  • 5.2.2 基于雙支持向量回歸機的子載波盲均衡算法48-49
  • 5.2.3 基于雙支持向量回歸機與判決引導的雙模式子載波盲均衡算法49-50
  • 5.3 仿真實驗分析50-57
  • 5.3.1 實驗環(huán)境及參數(shù)設置50-51
  • 5.3.2 基于雙支持向量回歸機的子載波盲均衡算法性能分析51-53
  • 5.3.3 PT-TSVR盲均衡算法與其他算法的性能對比53-55
  • 5.3.4 雙模式子載波盲均衡算法性能分析55-57
  • 5.4 本章小結(jié)57-58
  • 第六章 總結(jié)與展望58-60
  • 參考文獻60-64
  • 在學期間的研究成果64-65
  • 致謝65

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  本文關鍵詞:基于雙支持向量回歸機的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:295528

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