本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的OFDM定時(shí)同步算法研究

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【摘要】：正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技術(shù)是當(dāng)前4G-LTE中的核心技術(shù),由于OFDM技術(shù)是通過(guò)多個(gè)子載波并行傳輸數(shù)據(jù),各子載波之間相互正交,這種相互正交的結(jié)構(gòu)很容易被系統(tǒng)中的時(shí)間偏差破壞,OFDM系統(tǒng)對(duì)時(shí)間偏差的限制極其嚴(yán)格。定時(shí)同步估計(jì)性能影響著通信系統(tǒng)傳輸效率和信息傳輸?shù)姆�(wěn)定性,良好的定時(shí)同步估計(jì)對(duì)通信系統(tǒng)有著極其重要的作用,是OFDM技術(shù)中最為關(guān)鍵的問(wèn)題之一。利用前導(dǎo)進(jìn)行定時(shí)同步估計(jì)是當(dāng)前應(yīng)用最為廣泛的一類(lèi)方法,而利用前導(dǎo)進(jìn)行OFDM定時(shí)同步估計(jì)的算法有著幾個(gè)不可忽略的缺點(diǎn):(1)前導(dǎo)作為一種輔助序列,本身不攜帶有用信息且會(huì)占用通信系統(tǒng)的頻率資源;(2)傳統(tǒng)的利用前導(dǎo)進(jìn)行定時(shí)同步估計(jì)的算法存在抗噪聲能力不強(qiáng)、同步自相關(guān)峰不穩(wěn)定等問(wèn)題。壓縮感知(Compressed Sensing,CS)理論是Donoho、Candes以及Tao等人首先提出的一套具有革命性意義的信息處理理論。該理論使信號(hào)采樣和信號(hào)壓縮兩個(gè)步驟結(jié)合起來(lái),可以讓信號(hào)在更低的采樣率下實(shí)現(xiàn)重構(gòu)。壓縮感知理論具有的采樣率低、抗噪聲能力強(qiáng)的特點(diǎn),目前已經(jīng)廣泛地應(yīng)用于改進(jìn)無(wú)線通信系統(tǒng)中的信道估計(jì)方法。本文率先嘗試將壓縮感知理論與傳統(tǒng)的基于前導(dǎo)的OFDM定時(shí)同步算法相結(jié)合,針對(duì)同步序列不稀疏這一問(wèn)題提出一種基于同步序列相關(guān)特性的稀疏化方法,設(shè)計(jì)了一種基于序列對(duì)稱(chēng)性的同步度量函數(shù),并基于這兩種方法提出了基于壓縮感知技術(shù)的定時(shí)同步算法(Timing Synchronization based on Compressed Sensing,CST)。本文在分析了傳統(tǒng)算法的不足的同時(shí)給出了CST算法的系統(tǒng)模型及算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟,在發(fā)送端,首先對(duì)同步序列進(jìn)行稀疏化以滿足壓縮知技術(shù)應(yīng)用的前提、然后對(duì)同步序列進(jìn)行觀測(cè)壓縮以縮短同步序列的長(zhǎng)度。在接收端,用重構(gòu)算法對(duì)同步序列進(jìn)行重構(gòu)及用如上提出的新的同步度量函數(shù)進(jìn)行定時(shí)同步估計(jì)等。本文通過(guò)大量的仿真實(shí)驗(yàn)將新提出的算法與傳統(tǒng)的基于前導(dǎo)的OFDM定時(shí)同步算法進(jìn)行比較,驗(yàn)證了CST算法的準(zhǔn)確性和可靠性,仿真結(jié)果表明:本文提出的基于壓縮感知的定時(shí)同步算法能有效地縮短前導(dǎo)的長(zhǎng)度,節(jié)約了序列在信道中傳輸所占用的頻譜資源,并增強(qiáng)了定時(shí)同步估計(jì)的魯棒性。
【關(guān)鍵詞】：OFDM 定時(shí)同步 前導(dǎo) 壓縮感知 重構(gòu)性能
【學(xué)位授予單位】：湘潭大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN929.53
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-13
• 1.1 研究背景及意義9-10
• 1.2 OFDM定時(shí)同步技術(shù)在國(guó)內(nèi)外的研究進(jìn)展10-11
• 1.3 壓縮感知理論概述及其在無(wú)線通信技術(shù)中的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 本文的研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)12-13
• 第2章 OFDM定時(shí)同步與壓縮感知理論13-31
• 2.1 OFDM技術(shù)及其定時(shí)同步原理13-15
• 2.2 幾種傳統(tǒng)的OFDM定時(shí)同步算法15-24
• 2.2.1 Schmidl算法15-17
• 2.2.2 Minn算法17-19
• 2.2.3 Park算法19-21
• 2.2.4 三種定時(shí)同步算法的比較21-24
• 2.3 壓縮感知基本原理24-30
• 2.3.1 信號(hào)的稀疏表示25-26
• 2.3.2 觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)26-27
• 2.3.3 壓縮感知重構(gòu)算法27-30
• 2.4 本章小結(jié)30-31
• 第3章 一種基于自相關(guān)特性的同步序列稀疏化方法31-40
• 3.1 同步序列的研究現(xiàn)狀31-32
• 3.2 基于zadoff序列自相關(guān)特性的稀疏化方法32-34
• 3.3 稀疏化方法的有效性驗(yàn)證34-39
• 3.4 本章小結(jié)39-40
• 第4章 基于序列對(duì)稱(chēng)性的定時(shí)同步度量函數(shù)及幀同步算法40-51
• 4.1 基于序列對(duì)稱(chēng)性的同步度量函數(shù)40-42
• 4.2 基于壓縮感知技術(shù)的OFDM定時(shí)同步算法(CST算法)42-44
• 4.3 CST算法的性能分析44-49
• 4.4 本章小結(jié)49-51
• 第5章 總結(jié)與展望51-53
• 5.1 總結(jié)51-52
• 5.2 下一步研究工作展望52-53
• 參考文獻(xiàn)53-57
• 致謝57-58
• 攻讀碩士學(xué)位期間所發(fā)表的論文和取得的科研成果58

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本文編號(hào)：753099