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電力線OFDM通信系統(tǒng)同步技術研究

發(fā)布時間:2017-09-20 05:19

  本文關鍵詞:電力線OFDM通信系統(tǒng)同步技術研究


  更多相關文章: 電力線通信 正交頻分復用 載波同步 頻偏估計 符號同步


【摘要】:電力線通信(Power Line Communication,PLC)技術,利用已有配電網(wǎng)線路進行數(shù)據(jù)及多媒體信號的傳輸,成本低、覆蓋面積廣,但同時具有噪聲干擾多、信號衰減大等缺點。正交頻分復用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技術,因其頻譜效率高、抗多徑時延及抗信道衰落等主要優(yōu)點,在PLC中有重要的應用價值。但OFDM系統(tǒng)對載波頻率偏移和符號定時誤差又比較敏感,所以載波同步和符號同步技術在OFDM系統(tǒng)中具有非常重要的地位。載波頻率偏移經(jīng)子載波間隔歸一化后可分為小數(shù)頻偏(FFO)和整數(shù)頻偏(IFO)。本文分別對小數(shù)頻偏估計、載波頻偏估計和符號定時估計算法進行研究,具體工作如下:首先,對OFDM系統(tǒng)小數(shù)頻偏估計算法進行研究,改進傳統(tǒng)SchmidlCox小數(shù)頻偏估計算法,使用本地訓練序列和接收到的信號進行互相關計算,然后將其與傳統(tǒng)算法中的定時度量函數(shù)相乘構造定時函數(shù),消除了傳統(tǒng)SchmidlCox算法中定時平臺對于估計正確定時點的影響,從而能夠找到更準確定時點,實現(xiàn)對小數(shù)頻偏更加準確的估計。其次,對OFDM系統(tǒng)加權載波頻率偏移估計算法進行改進,研究由Chu構成訓練序列的加權部分進行定時估計,利用未加權部分進行小數(shù)頻偏估計,將訓練序列和接收到信號進行互相關計算整數(shù)頻率偏移的算法,該算法可以獲得更準確的載波頻率偏移估計,更有效的對抗了頻率選擇性衰落信道中由載波頻率偏移帶來的干擾。最后,用Chu序列構造訓練序列,由于Chu本身具有偶對稱性質(zhì),可以使得構造的定時度量函數(shù)得到唯一峰值,從而得到更準確的定時位置,定時估計的準確性也得到了進一步提高。上述三種算法的估計性能均在電力線背景噪聲信道下進行仿真驗證。
【關鍵詞】:電力線通信 正交頻分復用 載波同步 頻偏估計 符號同步
【學位授予單位】:燕山大學
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2016
【分類號】:TN913.6
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 第1章 緒論10-16
  • 1.1 課題背景及研究意義10-11
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
  • 1.2.1 電力線通信技術國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
  • 1.2.2 OFDM技術的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
  • 1.3 論文主要工作和章節(jié)安排14-16
  • 第2章 電力線信道特性及OFDM基本原理16-28
  • 2.1 電力線信道特性16-21
  • 2.1.1 PLC信道衰減特性16-17
  • 2.1.2 PLC信道阻抗特性17-18
  • 2.1.3 PLC信道多徑特性18
  • 2.1.4 PLC信道噪聲特點分析及建模18-21
  • 2.2 OFDM系統(tǒng)基本原理21-24
  • 2.2.1 OFDM系統(tǒng)基本模型21-23
  • 2.2.2 IDFT/DFT實現(xiàn)23-24
  • 2.3 OFDM系統(tǒng)同步技術24-26
  • 2.4 本章小結26-28
  • 第3章 基于訓練序列的小數(shù)頻偏估計改進算法28-40
  • 3.1 傳統(tǒng)Schmidl&Cox算法28-32
  • 3.1.1 傳統(tǒng)Schmidl&Cox定時同步估計算法29-31
  • 3.1.2 傳統(tǒng)Schmidl&Cox小數(shù)頻偏估計算法31-32
  • 3.2 改進的小數(shù)頻偏估計算法32-34
  • 3.3 性能仿真與分析34-38
  • 3.4 本章小結38-40
  • 第4章 基于加權訓練序列的載波頻偏估計改進算法40-52
  • 4.1 傳統(tǒng)基于加權訓練序列的載波頻偏估計算法40-43
  • 4.1.1 系統(tǒng)模型40-41
  • 4.1.2 算法基本原理41-43
  • 4.2 改進的載波頻偏估計算法43-46
  • 4.3 性能仿真與分析46-50
  • 4.4 本章小結50-52
  • 第5章 基于Chu序列的定時同步估計算法52-62
  • 5.1 Minn滑動窗算法52-53
  • 5.2 改進的定時同步估計算法53-56
  • 5.2.1 Chu序列的偶對稱性質(zhì)53-54
  • 5.2.2 算法基本原理54-56
  • 5.3 性能仿真與分析56-60
  • 5.4 本章小結60-62
  • 結論62-64
  • 參考文獻64-68
  • 致謝68

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本文編號:886127

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