本文關(guān)鍵詞：基于雙支持向量回歸機(jī)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(fù)用(OFDM)技術(shù)能夠有效地對(duì)抗頻率選擇性衰落并提高頻譜利用率,OFDM系統(tǒng)通過(guò)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(dāng)CP長(zhǎng)度小于多徑衰落信道的最大脈沖響應(yīng)長(zhǎng)度時(shí),系統(tǒng)性能將會(huì)嚴(yán)重下降,需要采用信道均衡技術(shù)補(bǔ)償信道影響以抵消ISI和ICI。傳統(tǒng)的時(shí)域均衡(TEQ)方法對(duì)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(duì)某個(gè)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(gè)子載波中插入一個(gè)頻域均衡器(FEQ),對(duì)每個(gè)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(xùn)練序列的自適應(yīng)均衡技術(shù),僅僅利用原始序列的統(tǒng)計(jì)特性恢復(fù)傳輸信號(hào),可有效提高頻譜利用率。本文主要針對(duì)OFDM系統(tǒng)的子載波盲均衡問(wèn)題展開(kāi)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(xì)分析了OFDM系統(tǒng)子載波均衡器的結(jié)構(gòu)及數(shù)學(xué)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(xì)闡述了基于支持向量回歸機(jī)的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法(PT-SVR)�；谏鲜龌A(chǔ),本文首次提出并推導(dǎo)了基于雙支持向量回歸機(jī)的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法(PT-TSVR),該算法結(jié)合信號(hào)的高階統(tǒng)計(jì)(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(xiàng)里,以構(gòu)造其代價(jià)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(duì)HOS類(lèi)盲誤差函數(shù)在均衡多模信號(hào)時(shí)呈現(xiàn)較大剩余誤差的問(wèn)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(kāi),系統(tǒng)自動(dòng)轉(zhuǎn)換為判決引導(dǎo)(DD)算法。仿真實(shí)驗(yàn)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(jìn)一步降低系統(tǒng)的BER。
【關(guān)鍵詞】：OFDM系統(tǒng) 子載波均衡 盲均衡 雙支持向量回歸機(jī)
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：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(guó)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(wú)線信道與OFDM系統(tǒng)原理15-24
• 2.1 無(wú)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(wú)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(fù)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(xué)表示20-21
• 2.3.3 保護(hù)間隔與循環(huán)前綴21-22
• 2.3.4 OFDM技術(shù)的優(yōu)勢(shì)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(chǔ)24
• 3.1.2 盲均衡的基本原理24-25
• 3.1.3 盲均衡的均衡準(zhǔn)則25-27
• 3.1.4 盲均衡算法分類(lèi)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(xué)表示28-31
• 3.2.2 子載波均衡方法的優(yōu)缺點(diǎn)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(shí)驗(yàn)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(jī)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(jī)理論概述36-37
• 4.2 基于支持向量回歸機(jī)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(jī)子載波均衡算法37-39
• 4.2.2 基于支持向量回歸機(jī)的子載波盲均衡算法39-41
• 4.3 仿真實(shí)驗(yàn)41-43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 第五章 基于雙支持向量回歸機(jī)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(jī)理論概述44-45
• 5.2 基于雙支持向量回歸機(jī)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(jī)子載波均衡算法45-48
• 5.2.2 基于雙支持向量回歸機(jī)的子載波盲均衡算法48-49
• 5.2.3 基于雙支持向量回歸機(jī)與判決引導(dǎo)的雙模式子載波盲均衡算法49-50
• 5.3 仿真實(shí)驗(yàn)分析50-57
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境及參數(shù)設(shè)置50-51
• 5.3.2 基于雙支持向量回歸機(jī)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(duì)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(xiàn)60-64
• 在學(xué)期間的研究成果64-65
• 致謝65

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 唐軍;李振邦;李樂(lè)民;;盲均衡算法的研究[J];通信技術(shù);1992年03期

2 歐陽(yáng)喜,葛臨東;一種新的基于誤差切換的盲均衡算法[J];數(shù)字通信;2000年02期

3 王峰,趙俊渭,李桂娟,馬忠誠(chéng);一種常數(shù)模與判決導(dǎo)引相結(jié)合的盲均衡算法研究[J];通信學(xué)報(bào);2002年06期

4 劉琚,代凌云;一種新的基于多模誤差切換的盲均衡算法[J];數(shù)據(jù)采集與處理;2004年02期

5 孫麗君,孫超;一種適用于淺海信道的盲均衡算法研究[J];西北工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào);2005年02期

6 沈希忠,許海翔,史習(xí)智;具有約束學(xué)習(xí)速率的頻域盲均衡算法[J];電子學(xué)報(bào);2005年04期

7 潘立軍;劉澤民;;兩種改進(jìn)的盲均衡算法[J];電路與系統(tǒng)學(xué)報(bào);2006年02期

8 張曉琴;白煜;張彬彬;張立毅;王華奎;;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制的變步長(zhǎng)盲均衡算法[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2006年12期

9 肖瑛;李振興;董玉華;;變步長(zhǎng)常數(shù)模盲均衡算法研究[J];通信技術(shù);2008年05期

10 劉洋;王斌;張剛;;一種改進(jìn)的多模高性能盲均衡算法[J];信息工程大學(xué)學(xué)報(bào);2008年02期

中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李麗;楊樂(lè)平;;一種新的盲均衡算法的研究[A];第九屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-99）論文集[C];1999年

2 劉郁林;彭啟琮;;一種基于特征恢復(fù)的自適應(yīng)直接盲均衡算法[A];第十屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-2001）論文集[C];2001年

3 朱婷婷;王英民;;一種適用于稀疏水聲信道的改進(jìn)型盲均衡算法[A];第十三屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-2007）論文集[C];2007年

4 夏威;林水生;吳廣玉;;一種高速率基帶正交盲均衡算法[A];中國(guó)通信集成電路技術(shù)與應(yīng)用研討會(huì)論文集[C];2004年

5 吳業(yè)進(jìn);陳鋮;劉鋒;;一種計(jì)算有效的盲均衡算法[A];2007通信理論與技術(shù)新發(fā)展——第十二屆全國(guó)青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（上冊(cè)）[C];2007年

6 肖瑛;李振興;劉國(guó)枝;張琳波;;雙模式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法研究[A];第十二屆全國(guó)信號(hào)處理學(xué)術(shù)年會(huì)（CCSP-2005）論文集[C];2005年

7 孫靜;郭業(yè)才;;基于混沌優(yōu)化的正交小波多模盲均衡算法[A];中國(guó)聲學(xué)學(xué)會(huì)水聲學(xué)分會(huì)2011年全國(guó)水聲學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2011年

8 劉永;張立毅;;基于遺傳神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法的研究[A];2006中國(guó)西部青年通信學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2006年

9 王華;程海青;張立毅;;基于對(duì)角反饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法的改進(jìn)[A];第六屆全國(guó)信息獲取與處理學(xué)術(shù)會(huì)議論文集（3）[C];2008年

10 王欣;酆廣增;;常模盲均衡算法：消除常相位偏移和多普勒頻移引起的相位模糊[A];2007年中國(guó)通信學(xué)會(huì)“移動(dòng)增值業(yè)務(wù)與應(yīng)用”學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C];2007年

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

1 張曉琴;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法的研究[D];太原理工大學(xué);2008年

2 張成榆;基于PDF盲均衡算法和修正恒模算法的研究[D];大連海事大學(xué);2010年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 張冰龍;基于自適應(yīng)雙鏈DNA遺傳優(yōu)化的盲均衡算法[D];南京信息工程大學(xué);2015年

2 符艷平;基于雙支持向量回歸機(jī)的盲均衡算法研究[D];蘭州大學(xué);2015年

3 李威;盲均衡算法的關(guān)鍵技術(shù)研究及其在抗多徑干擾中的應(yīng)用[D];電子科技大學(xué);2015年

4 李平;基于FPGA的抗多徑干擾遙測(cè)接收系統(tǒng)的研究與設(shè)計(jì)[D];電子科技大學(xué);2015年

5 梁中法;高階QAM信號(hào)盲均衡算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2014年

6 朱裕莎;水聲信道半盲均衡算法研究[D];中北大學(xué);2016年

7 陳沫寒;基于雙支持向量回歸機(jī)的OFDM系統(tǒng)子載波盲均衡算法研究[D];蘭州大學(xué);2016年

8 王振朋;基于支持向量回歸機(jī)的盲均衡算法的研究[D];太原理工大學(xué);2010年

9 張曉琴;基于高階譜理論盲均衡算法的研究[D];太原理工大學(xué);2003年

10 康艷旗;基于多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)盲均衡算法的研究[D];太原理工大學(xué);2007年

  本文關(guān)鍵詞：基于雙支持向量回歸機(jī)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(hào)：295528