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正交频分复用系统同步技术的研究

作　者: 姜修伟
导　师: 姚建国
学　校: 南京邮电大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 正交频分复用同步循环前缀 ML算法训练序列 Schmidl & Cox算法
分类号: TN919.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 33次
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内容摘要

正交频分复用(OFDM)以其数据传输速率高、抗多径衰落能力强、频谱利用率高的优点,已被广泛应用于数字电视、数字音频广播以及IEEE802.11a无线局域网络标准等领域,并将成为下一代移动通信系统的核心技术之一。由于子载波“正交”这一特点,OFDM技术对符号的定时误差和载波的频率偏移非常敏感。符号的定时误差会使系统产生符号间干扰,载波的频率偏移会破坏各子载波间的正交性,使子载波之间相互干扰,这些因素都会导致整个系统的性能恶化。因此,要保证OFDM系统的性能,精确的符号定时同步和载波频偏估计是最基本的条件。本文首先阐述了课题的研究背景以及OFDM系统同步技术的研究现状,介绍了OFDM技术的基本原理以及OFDM系统中的一些关键技术,对同步技术的原理进行了研究,描述了系统同步的处理过程,分析了各种同步误差对OFDM系统性能的影响,说明了对系统的同步技术进行研究的必要性。其次,重点研究了基于循环前缀的ML同步算法的原理,通过仿真分析了ML算法的性能。ML算法是利用OFDM符号前面的循环前缀进行符号定时和载波频偏的估计,有较高的运算复杂度,针对这个问题介绍了MC算法,MC算法能够有效降低运算复杂度,但是估计误差较大。结合ML算法和MC算法的特点提出了改进的ML算法,通过仿真表明改进的ML算法能够在保证估计性能的同时有效地降低运算的复杂度。最后,本文详细分析了基于训练序列的Schmidl & Cox算法。Schmidl & Cox算法能够实现时频联合同步,但是定时同步误差较大。针对这个问题介绍了两种改进算法:Minn算法和Park算法。这两种算法能够有效改善定时同步的性能,但是仅仅能够完成定时估计。针对这个问题提出了一种基于单个训练符号的时频联合同步新算法,通过仿真分析表明,新算法能够精确地完成定时同步,并在保证频偏性能的前提下有效降低Schmidl & Cox算法的资源开销和运算复杂度。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-7
英文缩略词  7-9
目录  9-12
第一章绪论  12-17
  1.1 引言  12-13
  1.2 课题背景及研究意义  13-14
  1.3 OFDM系统同步技术的研究现状  14-16
  1.4 论文安排与主要工作  16-17
第二章 OFDM系统概述  17-27
  2.1 OFDM系统的基本原理  17-24
    2.1.1 OFDM系统模型  17-19
    2.1.2 子载波的调制及正交性  19-21
    2.1.3 OFDM的DFT实现  21
    2.1.4 保护间隔和循环前缀  21-23
    2.1.5 OFDM系统的参数选择  23-24
  2.2 OFDM系统的关键技术  24-26
    2.2.1 峰均比（Peak-to-Average Power Ratio, PAPR）降低技术  24-25
    2.2.2 编码和交织技术  25
    2.2.3 自适应技术  25
    2.2.4 信道估计技术  25-26
    2.2.5 同步技术  26
  2.3 本章小结  26-27
第三章 OFDM系统的同步技术  27-36
  3.1 OFDM系统同步技术概述  27-30
    3.1.1 OFDM同步原理分析  27-29
    3.1.2 OFDM系统同步的处理过程  29-30
  3.2 同步误差对OFDM系统性能的影响  30-34
    3.2.1 符号定时同步误差对OFDM系统性能的影响  30-31
    3.2.2 载波频率同步误差对OFDM系统性能的影响  31-34
    3.2.3 采样时钟同步误差对OFDM系统性能的影响  34
  3.3 OFDM系统同步算法介绍  34-35
    3.3.1 非数据辅助型同步算法  35
    3.3.2 数据辅助型同步算法  35
  3.4 本章小结  35-36
第四章基于循环前缀的OFDM系统同步算法  36-55
  4.1 最大似然估计同步算法  36-42
    4.1.1 算法原理描述  36-41
    4.1.2 最大似然估计算法实现框图  41-42
  4.2 最大似然估计同步算法的仿真和性能分析  42-49
    4.2.1 仿真环境和仿真参数的设定  42-43
    4.2.2 最大似然估计同步算法的性能分析  43-49
  4.3 最大相关算法  49-50
  4.4 改进的最大似然估计算法  50-54
  4.5 本章小结  54-55
第五章基于训练序列的OFDM系统同步算法  55-80
  5.1 Schmidl & Cox同步算法  55-59
    5.1.1 算法原理描述  55-59
    5.1.2 Schmidl & Cox算法实现框图  59
  5.2 Schmidl & Cox算法的仿真和性能分析  59-64
    5.2.1 仿真环境和仿真参数的设定  59-61
    5.2.2 Schmidl & Cox算法性能分析  61-64
  5.3 基于训练序列的定时估计改进算法  64-71
    5.3.1 Minn定时同步算法  65-67
    5.3.2 Park定时同步算法  67-69
    5.3.3 改进的定时同步算法  69-71
  5.4 一种基于训练序列的时频联合同步算法  71-79
    5.4.1 定时估计方案  71-73
    5.4.2 频偏估计方案  73-75
    5.4.3 改进算法的仿真与性能分析  75-79
  5.5 本章小结  79-80
第六章总结与展望  80-82
  6.1 论文工作总结  80
  6.2 未来展望  80-82
发表论文和参加科研情况说明  82-83
参考文献  83-85

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