發(fā)布時間：2017-08-29 11:37

  本文關鍵詞：基于壓縮感知的OFDM定時同步算法研究

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【摘要】：正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技術是當前4G-LTE中的核心技術,由于OFDM技術是通過多個子載波并行傳輸數(shù)據(jù),各子載波之間相互正交,這種相互正交的結構很容易被系統(tǒng)中的時間偏差破壞,OFDM系統(tǒng)對時間偏差的限制極其嚴格。定時同步估計性能影響著通信系統(tǒng)傳輸效率和信息傳輸?shù)姆�(wěn)定性,良好的定時同步估計對通信系統(tǒng)有著極其重要的作用,是OFDM技術中最為關鍵的問題之一。利用前導進行定時同步估計是當前應用最為廣泛的一類方法,而利用前導進行OFDM定時同步估計的算法有著幾個不可忽略的缺點:(1)前導作為一種輔助序列,本身不攜帶有用信息且會占用通信系統(tǒng)的頻率資源;(2)傳統(tǒng)的利用前導進行定時同步估計的算法存在抗噪聲能力不強、同步自相關峰不穩(wěn)定等問題。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。該理論使信號采樣和信號壓縮兩個步驟結合起來,可以讓信號在更低的采樣率下實現(xiàn)重構。壓縮感知理論具有的采樣率低、抗噪聲能力強的特點,目前已經(jīng)廣泛地應用于改進無線通信系統(tǒng)中的信道估計方法。本文率先嘗試將壓縮感知理論與傳統(tǒng)的基于前導的OFDM定時同步算法相結合,針對同步序列不稀疏這一問題提出一種基于同步序列相關特性的稀疏化方法,設計了一種基于序列對稱性的同步度量函數(shù),并基于這兩種方法提出了基于壓縮感知技術的定時同步算法(Timing Synchronization based on Compressed Sensing,CST)。本文在分析了傳統(tǒng)算法的不足的同時給出了CST算法的系統(tǒng)模型及算法的具體實現(xiàn)步驟,在發(fā)送端,首先對同步序列進行稀疏化以滿足壓縮知技術應用的前提、然后對同步序列進行觀測壓縮以縮短同步序列的長度。在接收端,用重構算法對同步序列進行重構及用如上提出的新的同步度量函數(shù)進行定時同步估計等。本文通過大量的仿真實驗將新提出的算法與傳統(tǒng)的基于前導的OFDM定時同步算法進行比較,驗證了CST算法的準確性和可靠性,仿真結果表明:本文提出的基于壓縮感知的定時同步算法能有效地縮短前導的長度,節(jié)約了序列在信道中傳輸所占用的頻譜資源,并增強了定時同步估計的魯棒性。
【關鍵詞】：OFDM 定時同步 前導 壓縮感知 重構性能
【學位授予單位】：湘潭大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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定時同步技術在國內(nèi)外的研究進展10-11
• 1.3 壓縮感知理論概述及其在無線通信技術中的研究現(xiàn)狀11-12
• 1.4 本文的研究內(nèi)容及創(chuàng)新點12-13
• 第2章 OFDM定時同步與壓縮感知理論13-31
• 2.1 OFDM技術及其定時同步原理13-15
• 2.2 幾種傳統(tǒng)的OFDM定時同步算法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 信號的稀疏表示25-26
• 2.3.2 觀測矩陣的設計26-27
• 2.3.3 壓縮感知重構算法27-30
• 2.4 本章小結30-31
• 第3章 一種基于自相關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序列自相關特性的稀疏化方法32-34
• 3.3 稀疏化方法的有效性驗證34-39
• 3.4 本章小結39-40
• 第4章 基于序列對稱性的定時同步度量函數(shù)及幀同步算法40-51
• 4.1 基于序列對稱性的同步度量函數(shù)40-42
• 4.2 基于壓縮感知技術的OFDM定時同步算法(CST算法)42-44
• 4.3 CST算法的性能分析44-49
• 4.4 本章小結49-51
• 第5章 總結與展望51-53
• 5.1 總結51-52
• 5.2 下一步研究工作展望52-53
• 參考文獻53-57
• 致謝57-58
• 攻讀碩士學位期間所發(fā)表的論文和取得的科研成果58

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本文編號：753099