本文關(guān)鍵詞：快時(shí)變環(huán)境下OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)

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【摘要】：正交頻分復(fù)用(OFDM)技術(shù),具有數(shù)據(jù)傳輸速率快、頻譜利用率高等優(yōu)點(diǎn),因而被廣泛應(yīng)用于無線通信中。OFDM系統(tǒng)的信道估計(jì)是其信道均衡、檢測和解碼的基礎(chǔ),估計(jì)性能的好壞直接影響著接收機(jī)能否準(zhǔn)確地解調(diào)OFDM信號。但在快時(shí)變環(huán)境下,由于收發(fā)端的相對高速移動(dòng),多普勒頻移增大,頻譜展寬,破壞了子載波間的正交性,引起子載波間干擾(ICI)。因此,我們需要找到合適的信道估計(jì)算法,有效抑制ICI,進(jìn)一步提高系統(tǒng)性能。本論文是對快時(shí)變環(huán)境下OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)算法的研究,主要工作及貢獻(xiàn)如下:首先,介紹了無線信道的特性及OFDM系統(tǒng)的基本原理,重點(diǎn)研究了基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)算法。分析了不同環(huán)境下導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)對于信道估計(jì)性能的影響,并通過仿真驗(yàn)證了梳狀導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)在快時(shí)變環(huán)境下的性能優(yōu)勢。其次,考慮到OFDM系統(tǒng)中針對采樣間隔信道的常用信道估計(jì)算法不能有效地抑制信道沖激響應(yīng)(CIR)中循環(huán)前綴長度內(nèi)噪聲的問題,提出了一種改進(jìn)的基于離散傅里葉變換(DFT)的信道估計(jì)算法。該算法引入能量增長速率函數(shù)來判斷CIR的分布情況,以便對循環(huán)前綴長度內(nèi)的噪聲進(jìn)行消噪處理,同時(shí)又利用多次迭代的過程,進(jìn)一步抑制ICI和噪聲。仿真結(jié)果表明,該算法的性能優(yōu)于最小二乘(LS)信道估計(jì)算法、傳統(tǒng)的基于DFT的信道估計(jì)算法和基于閾值的DFT信道估計(jì)算法。在系統(tǒng)誤比特率為10~(-2)時(shí),改進(jìn)的基于DFT的信道估計(jì)算法比其他算法有3-5dB的性能增益。然后,針對基于聚類的信道估計(jì)算法只對噪聲進(jìn)行聚類分析,容易引起邊緣誤差及無法很好地估計(jì)非采樣間隔信道的不足,提出了一種基于K-means算法的信道估計(jì)算法。該算法從噪聲類和信號類的角度出發(fā),利用非采樣間隔信道CIR分布的特點(diǎn),通過不斷判別和迭代更新噪聲類和信號類的聚類中心,把CIR劃分為信號部分和噪聲部分,有效抑制了邊緣誤差、CIR能量泄露和噪聲。仿真結(jié)果表明,該算法在非采樣間隔信道中的性能明顯優(yōu)于針對采樣間隔信道的LS信道估計(jì)算法、基于聚類的信道估計(jì)算法和第三章提出的改進(jìn)的基于DFT的信道估計(jì)算法,在多普勒頻移f_d=200Hz且系統(tǒng)誤比特率為10~(-2)時(shí)有5-7dB左右的大幅性能增益。同時(shí)對于采樣間隔信道,基于K-means算法的信道估計(jì)算法雖然估計(jì)性能比第三章提出的算法稍差,但相比其他兩種算法也仍然具有較好的估計(jì)性能,算法普適性較強(qiáng)。最后,為了提高對快時(shí)變環(huán)境下OFDM系統(tǒng)中非采樣間隔信道的估計(jì)性能,提出了一種基于分?jǐn)?shù)抽頭信道近似的復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展聯(lián)合反饋DFT信道估計(jì)算法(FTCA-CE-BEM-DFT)。該算法在基于分?jǐn)?shù)抽頭信道近似的復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型(FTCA-CE-BEM)基礎(chǔ)上,利用非采樣間隔信道CIR主要集中在兩側(cè)的特點(diǎn),將初次消除ICI的信號作為反饋進(jìn)行DFT,進(jìn)一步抑制了CIR能量泄露、ICI和噪聲,有效地近似了實(shí)際信道。仿真結(jié)果表明,該算法的性能優(yōu)于基于復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型的信道估計(jì)算法(CE-BEM)、基于復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型的聯(lián)合反饋DFT信道估計(jì)算法(CE-BEM-DFT)和FTCA-CE-BEM信道估計(jì)算法。在系統(tǒng)誤比特率為2-10時(shí),FTCA-CE-BEM-DFT信道估計(jì)算法相比FTCA-CE-BEM信道估計(jì)算法有3dB左右的性能增益,在信道均方誤差為3-10時(shí),也有4dB左右的性能增益。
【關(guān)鍵詞】：快時(shí)變 信道估計(jì) OFDM系統(tǒng) 非采樣間隔信道 聚類分析 離散傅里葉變換
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(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5-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 緒論12-19
• 1.1 研究背景與意義12
• 1.2 OFDM系統(tǒng)概述12-14
• 1.3 OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)研究現(xiàn)狀14-16
• 1.3.1 無線信道估計(jì)研究現(xiàn)狀14-15
• 1.3.2 快時(shí)變無線信道估計(jì)研究現(xiàn)狀15-16
• 1.4 論文創(chuàng)新點(diǎn)16-17
• 1.5 論文的結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第2章 無線信道模型19-30
• 2.1 無線信道的理論基礎(chǔ)19-20
• 2.2 大尺度衰落20-23
• 2.2.1 路徑損耗20-22
• 2.2.2 陰影衰落22
• 2.2.3 大尺度衰落的典型模型22-23
• 2.3 小尺度衰落23-28
• 2.3.1 基于多普勒擴(kuò)展23-25
• 2.3.2 基于多徑擴(kuò)展25-26
• 2.3.3 小尺度衰落的典型模型26-28
• 2.4 快時(shí)變多徑信道模型28-29
• 2.5 本章小結(jié)29-30
• 第3章 OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)研究30-43
• 3.1 OFDM系統(tǒng)基本原理30-31
• 3.2 傳統(tǒng)的OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)算法31-35
• 3.2.1 基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)算法31-32
• 3.2.2 LS信道估計(jì)算法32-33
• 3.2.3 LMMSE信道估計(jì)算法33-34
• 3.2.4 傳統(tǒng)的基于DFT的信道估計(jì)算法34-35
• 3.2.5 基于閾值的DFT信道估計(jì)算法35
• 3.3 改進(jìn)的基于DFT的信道估計(jì)算法35-36
• 3.4 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析36-42
• 3.4.1 導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)的選擇37-39
• 3.4.2 改進(jìn)的基于DFT的信道估計(jì)算法39-42
• 3.5 本章小結(jié)42-43
• 第4章 非采樣間隔信道的信道估計(jì)研究43-53
• 4.1 傳統(tǒng)的基于聚類的信道估計(jì)算法43-44
• 4.1.1 聚類的定義和分析43-44
• 4.1.2 基于聚類的信道估計(jì)算法44
• 4.2 非采樣間隔信道44-46
• 4.3 基于K-means算法的信道估計(jì)算法46-48
• 4.3.1 K-means算法46-47
• 4.3.2 基于K-means算法的信道估計(jì)47-48
• 4.4 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析48-51
• 4.5 本章小結(jié)51-53
• 第5章 快時(shí)變環(huán)境下OFDM系統(tǒng)中非采樣間隔信道的信道估計(jì)研究53-67
• 5.1 快時(shí)變環(huán)境下OFDM系統(tǒng)的分析53-55
• 5.2 基擴(kuò)展模型(BEM)及其信道估計(jì)算法55-59
• 5.2.1 BEM基本原理55-56
• 5.2.2 常見的BEM模型56-57
• 5.2.3 基于BEM的信道估計(jì)算法57-59
• 5.3 分?jǐn)?shù)抽頭信道近似(FTCA)模型及其信道估計(jì)算法59-60
• 5.3.1 FTCA模型的基本原理59
• 5.3.2 基于FTCA模型的信道估計(jì)算法59-60
• 5.4 快時(shí)變OFDM中非采樣間隔信道的信道估計(jì)算法60-63
• 5.4.1 基于分?jǐn)?shù)抽頭信道近似的復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型60-61
• 5.4.2 基于FTCA的復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展聯(lián)合反饋DFT信道估計(jì)算法61-63
• 5.5 實(shí)驗(yàn)仿真與結(jié)果分析63-66
• 5.6 本章小結(jié)66-67
• 第6章 總結(jié)與展望67-69
• 6.1 總結(jié)67
• 6.2 展望67-69
• 致謝69-70
• 參考文獻(xiàn)70-75
• 附錄75

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