基于OFDM系統(tǒng)同步算法的研究

基于OFDM系統(tǒng)同步算法的研究

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1、哈爾濱下程大學碩十學位論文摘要正交頻分復用(OFDM)是一種多載波調(diào)制技術。由于具有很高的頻譜利用率、很強的抗多徑延遲能力,它已經(jīng)廣泛的應用在數(shù)字音頻廣播、數(shù)字電視以及無線局域等無線高速數(shù)據(jù)傳輸系統(tǒng)中,并將會成為第四代移動通信的關鍵技術之一。OFDM系統(tǒng)對同步誤差非常敏感,特別是對頻率偏差。當存在同步誤差時,子載之間的正交性遭到破壞,從而引起嚴重的子載波間干擾,使系統(tǒng)性能大大下降。因而性能良好的同步方法對于OFDM系統(tǒng)是至關重要的。本文首先回顧了OFDM技術的發(fā)展歷程,介紹OFDM技術的優(yōu)缺點和OFDM系統(tǒng)關鍵技術。在講述了無線信道的傳播特性后,從理論上分析了定時偏差和頻率偏差對OFD

2、M系統(tǒng)的影響。其次重點研究基于訓練序列和循環(huán)前綴的同步算法。其中,最大似然(ML)算法利用了OFDM信號中循環(huán)前綴的相關性進行同步估計;Schmidl&Cox、Minn和Park算法是通過加入具有特殊結構的訓練序列實現(xiàn)同步估計。最后對基于循環(huán)前綴和導頻的聯(lián)合算法進行了分析。傳統(tǒng)的基于導頻和循環(huán)前綴的算法雖對頻偏估計很有效,但計算復雜度較高。本文在傳統(tǒng)算法的基礎上提出了一種改進的基于導頻和循環(huán)前綴的頻率同步算法。主要是犧牲了同步估計的準確性來換取計算復雜度的降低。該算法通過簡化最大似然函數(shù),有效的提高了運算速度,克服了頻偏估計計算復雜度高的缺點。在算法的復雜性和準確性之間獲取一個平衡點。

3、分析和仿真表明:改進算法在高信噪比下性能更接近于聯(lián)合算法。關鍵詞:同步;正交頻分復用(OFDM);循環(huán)前綴;導頻;最大似然準則哈爾濱=r程人學碩士學位論文ABSTRACTOrthogonalfrequency-divisionmultiplexingisatechnologyofmulti.cardermodulation.OFDMhasbeenwidelyappliedinhighdatatransmissionwirelesssystems,suchasdigitalvideobroadcast(DVB),digitaltelevision(DTV),wirelesslocalal

4、eanetwork(WLAN),duetoitshighfrequencyutilizationefficiencyanditsrobustnesstomultipathdelayspread.OFDMwillplayakeyroleintheforthgenerationofmobilecommunication.OFDMsystemsalemuchsensitivetosynchronizationerrors,especiallyfrequencyoffset.Thesynchronizationerrorsdestroytheorthogonalitybetweensub.ca

5、rriesofsystem,whichleadtointerferebetweensub-carriesanddegradethesystemperformance.SoitisimportanttohaveagoodsynchronizationalgorithmforOFDMsystem.ThepapergivesabriefsurveyofthedevelopmentofOFDMtechnologyandintroducesthedisadvantageandadvantageofOFDMtechnologyandthekeytechnologyofOFDMsystem.Afte

6、rpresentingthecharacteristicsofthewirelesschannel,thispaperanalyzestheimpactoftimingerrorandfrequencyoffsetonOFDMsystemintheory.Thenthepaperstudiesthesynchronizationalgorithms,particularlythesynchronizationalgorithmsusingtrainingsymbolandsynchronizationalgorithmsbasedoncyclicprefix.Thereinto,the

7、relativityofcyclicprefixisusedforsynchronizationestimationinMLmethod;trainingsequencewithspeciallstructureisusedforsynchronizationestimationinSchmidl&Cox、MinnandParkmethod.Moreover,thispaperdetailedlyanalyzesajointsynchroniz

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