本文關(guān)鍵詞：EMD-ICA算法在OFDM通信系統(tǒng)中應(yīng)用研究

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【摘要】：正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)實質(zhì)上是一種多載波并行傳輸技術(shù)方案,OFDM作為高效的無線傳輸技術(shù),由于其強抗干擾性能與高頻譜效率已被很多無線通信系統(tǒng)采納。本文提出了利用EMD(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法實現(xiàn)單通道OFDM系統(tǒng)頻偏(Carrier Frequency Offset,CFO)估計的新方法,同時針對EMD分離出現(xiàn)的模態(tài)混疊問題,通過聯(lián)合獨立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)方法消除模態(tài)混疊,開展了EMD-ICA聯(lián)合算法在OFDM通信系統(tǒng)中的研究工作。最后實現(xiàn)了基于EMD-ICA算法的CFO估計方案。本文的研究工作主要包括以下內(nèi)容:首先,給出本文研究背景及意義,并對OFDM的基本模型與調(diào)制解調(diào)過程給予闡述,介紹了其優(yōu)缺點,通過大量文獻深入了解了OFDM系統(tǒng)頻偏估計及EMD-ICA融合算法的最新研究現(xiàn)狀。其次,根據(jù)無線信道衰落特性與多普勒頻移帶來的影響,分析了OFDM同步誤差產(chǎn)生的ICI干擾問題,且定量分析了由CFO導(dǎo)致的同步偏差影響OFDM系統(tǒng)性能的問題,本文在詳細(xì)對比了幾類傳統(tǒng)CFO估計算法的基礎(chǔ)上,提出了基于EMD及ICA技術(shù)的OFDM系統(tǒng)研究方案。再次,介紹了時頻分析和EMD建模方法,給出了其Hilbert變換的原理及EMD主要特性,并總結(jié)了消除EMD混疊效應(yīng)的方法。同時以相關(guān)檢測的單通道OFDM模型為依據(jù),提出EMD算法應(yīng)用于OFDM系統(tǒng)頻偏估計的新方法,仿真結(jié)果表明該方法相比于傳統(tǒng)的CFO估計算法,不需要額外的訓(xùn)練序列,可以提高頻譜利用率,降低了系統(tǒng)實現(xiàn)的難度。最后,利用ICA方法消除模態(tài)混疊的新方法,研究了采用EMD-ICA算法實現(xiàn)OFDM系統(tǒng)CFO估計的方法,改善了由模態(tài)混疊導(dǎo)致的隨載波數(shù)增加CFO估計性能下降的問題,進一步提高了CFO估計精度,然后通過多路仿真性能評價,驗證了該方法的可行性與有效性,為OFDM系統(tǒng)同步技術(shù)的研究與實現(xiàn)提供了一種新思路,具有一定的理論與實際應(yīng)用價值。
【關(guān)鍵詞】：正交頻分復(fù)用 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解 CFO估計 EMD-ICA算法
【學(xué)位授予單位】：集美大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TN929.53
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第1章 緒論10-17
• 1.1 引言10
• 1.2 論文研究背景和意義10-11
• 1.3 正交頻分復(fù)用（OFDM）系統(tǒng)原理11-13
• 1.3.1 OFDM系統(tǒng)的基本模型11
• 1.3.2 OFDM系統(tǒng)的調(diào)制與解調(diào)11-12
• 1.3.3 OFDM系統(tǒng)的優(yōu)點及不足12-13
• 1.4 OFDM系統(tǒng)頻偏估計及EMD-ICA算法研究現(xiàn)狀13-16
• 1.4.1 OFDM系統(tǒng)頻偏估計研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4.2 EMD-ICA算法研究現(xiàn)狀14-16
• 1.5 論文研究內(nèi)容與結(jié)構(gòu)16-17
• 第2章 OFDM系統(tǒng)的同步技術(shù)17-26
• 2.1 無線信道理論17-18
• 2.1.1 衰落信道模型17-18
• 2.1.2 無線信道的選擇性衰落和多普勒頻移18
• 2.2 OFDM系統(tǒng)的同步技術(shù)18-24
• 2.2.1 OFDM同步技術(shù)分類18-19
• 2.2.2 同步誤差對OFDM性能的影響19-22
• 2.2.3 OFDM系統(tǒng)的CFO估計算法22-24
• 2.3 基于EMD及ICA技術(shù)的OFDM系統(tǒng)研究方案24-25
• 2.4 本章小結(jié)25-26
• 第3章 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法（EMD）的建模與時頻分析26-39
• 3.1 時變信號處理的傳統(tǒng)方法26-28
• 3.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解法的基本理論28-32
• 3.2.1 EMD方法的基本概念28-32
• 3.2.2 EMD方法的分離步驟32
• 3.3 EMD方法的主要特性32-35
• 3.4 EMD算法的模態(tài)混疊及解決方案35-38
• 3.4.1 模態(tài)混疊及其成因分析35
• 3.4.2 EEMD方法35-37
• 3.4.3 CEEMD方法37-38
• 3.4.4 EMD-ICA算法38
• 3.5 本章小結(jié)38-39
• 第4章 基于EMD算法的單通道OFDM頻偏估計39-50
• 4.1 ICI的數(shù)學(xué)模型39-41
• 4.2 多通道OFDM系統(tǒng)頻偏估計方法41-43
• 4.2.1 多通道數(shù)據(jù)的處理41-42
• 4.2.2 多通道頻偏估計方法42-43
• 4.3 單通道OFDM系統(tǒng)頻偏估計方法43-45
• 4.3.1 單通道數(shù)據(jù)模型43-44
• 4.3.2 單通道數(shù)據(jù)的EMD處理44-45
• 4.3.3 EMD算法實現(xiàn)OFDM系統(tǒng)頻偏估計流程45
• 4.4 數(shù)據(jù)仿真結(jié)果分析45-49
• 4.5 本章小結(jié)49-50
• 第5章 基于EMD-ICA算法的OFDM多路仿真分析50-65
• 5.1 ICA的基本原理50-51
• 5.2 基于獨立性原則的ICA估計方法51-53
• 5.3 EMD-ICA算法估計OFDM系統(tǒng)頻偏53-55
• 5.3.1 EMD-ICA方法的提出53
• 5.3.2 EMD-ICA算法實現(xiàn)OFDM系統(tǒng)CFO估計53
• 5.3.3 EMD-ICA算法處理步驟53-55
• 5.4 仿真結(jié)果分析55-64
• 5.5 本章小結(jié)64-65
• 第6章 總結(jié)與展望65-67
• 6.1 總結(jié)主要內(nèi)容與創(chuàng)新點65-66
• 6.2 未來的研究展望66-67
• 致謝67-68
• 參考文獻68-72
• 在學(xué)期間科研成果情況72

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1 葛磊;武芳;王鵬波;張冬林;;3維建筑綜合中基于最小特征的面平移算法[J];測繪科學(xué)技術(shù)學(xué)報;2009年02期

2 駱雯,孫延明,陳振威,陳錦昌;判斷點與封閉多邊形相對關(guān)系的改進算法[J];機械;1999年03期

3 李林;盧顯良;;一種基于切割映射的規(guī)則沖突消除算法[J];電子學(xué)報;2008年02期

4 劉巧玲;張紅英;林茂松;;一種簡單快速的圖像去霧算法[J];計算機應(yīng)用與軟件;2013年07期

5 林亞平,楊小林;快速概率分析進化算法及其性能研究[J];電子學(xué)報;2001年02期

6 章郡鋒;吳曉紅;黃曉強;何小海;;基于暗原色先驗去霧的改進算法[J];電視技術(shù);2013年23期

7 楊鐵軍;靳婷;;一種動態(tài)整周模糊值求解算法及其仿真分析[J];系統(tǒng)工程與電子技術(shù);2007年01期

8 周秀玲;郭平;陳寶維;王靜;;幾種計算超體積算法的比較研究[J];計算機工程;2011年03期

9 吳一戎,胡東輝,彭海良;Chirp Scaling SAR成象算法及其實現(xiàn)[J];電子科學(xué)學(xué)刊;1995年03期

10 王貴竹;一種產(chǎn)生單向分解值的算法[J];安徽大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2001年03期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 尹冀鋒;;一種新的圖象自適應(yīng)增強算法[A];四川省通信學(xué)會一九九二年學(xué)術(shù)年會論文集[C];1992年

2 寧春平;田家瑋;郭延輝;王影;張英濤;鄭桂霞;劉研;;計算機輔助增強、分割算法在鑒別乳腺良、惡性腫塊中的應(yīng)用價值[A];中華醫(yī)學(xué)會第十次全國超聲醫(yī)學(xué)學(xué)術(shù)會議論文匯編[C];2009年

3 謝麗聰;;SVB查詢改寫算法的改進[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（研究報告篇）[C];2004年

4 鄭存紅;;復(fù)雜背景下相關(guān)跟蹤算法研究及DSP實現(xiàn)[A];中國光學(xué)學(xué)會2010年光學(xué)大會論文集[C];2010年

5 楊文杰;吳軍;;RFID抗沖突算法研究[A];2008通信理論與技術(shù)新進展——第十三屆全國青年通信學(xué)術(shù)會議論文集（上）[C];2008年

6 高山;畢篤彥;魏娜;;一種基于UPF的小目標(biāo)TBD算法[A];第十四屆全國圖象圖形學(xué)學(xué)術(shù)會議論文集[C];2008年

7 周磊;張衛(wèi)華;王曉奇;張軍;;基于流水算法的智能路障機器人設(shè)計[A];2011年全國電子信息技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)會議論文集[C];2011年

8 潘巍;李戰(zhàn)懷;陳群;索博;李衛(wèi)榜;;面向MapReduce的非對稱分片復(fù)制連接算法優(yōu)化技術(shù)研究[A];第29屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集（B輯）（NDBC2012）[C];2012年

9 李偉偉;蔡康穎;鄭新;王文成;;3D模型中重復(fù)結(jié)構(gòu)的多尺度快速檢測算法[A];第六屆和諧人機環(huán)境聯(lián)合學(xué)術(shù)會議（HHME2010)、第19屆全國多媒體學(xué)術(shù)會議（NCMT2010）、第6屆全國人機交互學(xué)術(shù)會議（CHCI2010）、第5屆全國普適計算學(xué)術(shù)會議（PCC2010）論文集[C];2010年

10 楊任爾;陳懇;勵金祥;;基于棱邊方向檢測的運動自適應(yīng)去隔行算法[A];Proceedings of 2010 Chinese Control and Decision Conference[C];2010年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 國泰君安資產(chǎn)管理部;“算法交易”是道指暴跌罪魁禍?zhǔn)?[N];上海證券報;2010年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 馮輝;網(wǎng)絡(luò)化的并行與分布式優(yōu)化算法研究及應(yīng)用[D];復(fù)旦大學(xué);2013年

2 許玉杰;云計算環(huán)境下海量數(shù)據(jù)的并行聚類算法研究[D];大連海事大學(xué);2014年

3 李琰;基于貓群算法的高光譜遙感森林類型識別研究[D];東北林業(yè)大學(xué);2015年

4 陳加順;海洋環(huán)境下聚類算法的研究[D];南京航空航天大學(xué);2014年

5 王洋;基于群體智能的通信網(wǎng)絡(luò)告警關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究[D];太原理工大學(xué);2015年

6 雷雨;面向考試時間表問題的啟發(fā)式進化算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

7 熊霖;大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)選擇與學(xué)習(xí)算法研究[D];西安電子科技大學(xué);2015年

8 周雷;基于圖結(jié)構(gòu)的目標(biāo)檢測與分割算法研究[D];上海交通大學(xué);2014年

9 王冰;人工蜂群算法的改進及相關(guān)應(yīng)用的研究[D];北京理工大學(xué);2015年

10 蔣亦樟;多視角和遷移學(xué)習(xí)識別方法和智能建模研究[D];江南大學(xué);2015年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 姚鑫宇;EMD去噪與MUSIC算法在DOA估計中的聯(lián)合應(yīng)用[D];昆明理工大學(xué);2015年

2 陸進;面向含噪數(shù)據(jù)聚類相關(guān)算法的研究[D];復(fù)旦大學(xué);2014年

3 李家昌;基于能量約束的超聲圖像自動分割算法[D];華南理工大學(xué);2015年

4 陳堅;基于密度和約束的數(shù)據(jù)流聚類算法研究[D];蘭州大學(xué);2015年

5 高健;基于Zynq7000平臺的去霧算法研究及實現(xiàn)[D];南京理工大學(xué);2015年

6 顧磊;基于Hadoop的聚類算法的數(shù)據(jù)優(yōu)化及其應(yīng)用研究[D];南京信息工程大學(xué);2015年

7 楊燕霞;基于Hadoop平臺的并行關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法研究[D];四川師范大學(xué);2015年

8 王羽;基于MapReduce的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法的設(shè)計與實現(xiàn)[D];南京理工大學(xué);2015年

9 許振佳;流式數(shù)據(jù)的并行聚類算法研究[D];曲阜師范大學(xué);2015年

10 董琴;人工蜂群算法的改進與應(yīng)用[D];大連海事大學(xué);2015年

，

本文編號：594351