多径衰落信道下OFDM系统的仿真性能分析

构建了正交频分复用(OFDM)系统的仿真模型,给出了具体信道的参数.在不同信道传输环境下,对不同调制方式和不同移动速度下的OFDM系统性能进行了分析比较,在仿真结果的基础上给出了OFDM系统抗多普勒频移的参考方案,采用的信道模型基于ITU-R M.1225 Channel B瑞利(Rayleigh)衰落信道.最后,在基于COST 207的信道模型下,对四种典型环境的OFDM系统进行了仿真研究,并对其结果作了讨论分析.结果表明:在多径衰落信道下,OFDM系统可以有效克服多径衰落和多普勒频移,能够应用于未来的通信系统.     

多径瑞利衰落信道下OFDM系统仿真

正交频分复用(OFDM)技术是下一代移动通信的核心技术之一.重点研究了多径瑞利衰落信道下最大多径时延对基于OFDM技术的通信系统性能的影响.根据OFDM基本原理构建了一个OFDM无线通信基带系统仿真模型,信道带宽为15MHz.调制方式为16-QAM,编码方式采用码率为1/2的卷积,模型采用了60个子载波,并插入了循环前缀.分析了系统抗多径干扰的性能,比较了不同信道下系统的误码率,以及不同的保护间隔长度下系统的误码率.表明在瑞利衰落信道下OFDM技术具有良好的抗多径干扰的性能.     

多径衰落信道下OFDM系统的符号同步方法研究

由于在正交频分复用(OFDM)的系统中存在符号时间同步误差,为了消除这种误差,提出了工作在多径衰落信道的符号时间频移(STO)估计方法,即基于CP的符号时间偏移估计和基于训练符号的符号时间偏移估计,通过仿真对基于循环序列(CP)估计技术的最大似然法(ML)和基于训练符号的最小均方差异法(Classen)两类性能比较分析,在无载波频移条件下,ML算法精确度更高,当存在载波频移时,Classen算法精确度更高。     

多径衰落信道MIMO-OFDM系统容量分析与仿真

为了分析MIMO-OFDM系统性能,研究了MIMO-OFDM系统在瑞利多径信道下的容量.首先,就可识别路径数及信道相关性对MIMO-OFDM系统容量影响进行了分析与仿真,仿真结果表明,MIMO-OFDM系统的容量随着多径数的增加而增加,但当多径数较大时,容量增加量逐渐减小;相关性给MIMO-OFDM系统带来容量损失,随着相关程度的增加,容量损失急剧增加.其次,对MIMO及MIMO-OFDM系统容量进行了比较,研究表明,MIMO-OFDM系统的容量集中度比MIMO系统好,并且,信噪比为10dB时,MIMO-OFDM系统的容量比MIMO系统容量大4bit/s/Hz左右.     

双衰落信道下OFDM信噪比估计算法

基于最小均方误差方法,在双衰落信道下,提出利用周期PN序列作为导频的信噪比(SNR)估计算法。在导频2侧插入保护间隔降低子载波间干扰对导频的影响,在时域进行相关运算消除噪声干扰,从而得到较精确的信道参数。仿真结果表明,该算法能较准确估计SNR,且可通过改变周期PN序列满足不同信道环境下的性能要求。     

改进CAZAC序列的OFDM时频同步算法

针对先前一些算法存在定时模糊以及存在较大干扰峰干扰的问题,提出了一种基于加权CAZAC序列的OFDM系统同步方案。利用训练序列共轭对称特性进行符号定时和频偏估计。利用训练序列延迟相关和对称相关的特点进行定时和粗频偏估计,能够有效抑制干扰从而得到更好的估计性能。利用循环前缀的冗余信息进行小数倍频偏精细估计。此外分析了整数倍频偏对时域CAZAC序列的影响。采用时域循环移位进行整数倍频偏估计。通过与其他算法的仿真对比可以得出,多径衰落信道下所提算法能够取得较高的定时准确率和频偏估计精度。     

一种适用于多小区的OFDM时间同步算法

在一些支持多小区的OFDM系统中,由于频域上训练序列在子载波的分配会导致时域的前导符号、或者本地生成的已知序列出现周期性,使得时域互相关出现伪峰.这会极大的增加同步误判的概率.分析了伪峰出现的原因,并根据时域相关的原理,提出了一种新的用于无线通信环境下的时间同步算法.先对时域接收信号做预处理,然后对处理过的信号用相关进行时间同步.在不损失同步性能的情况下,极大的缩短了相关长度,降低了同步运算量.仿真结果表明,在高斯和多径衰落信道下,提出的方法均有很好的同步性能.     

多径衰落信道中多OFC-SAW传感器同时读取算法

针对多个正交频率编码声表面波（OFC-SAW）传感器存在同时读取困难的问题,对理想信道中多OFC-SAW传感器反射信号进行了建模分析,通过理论推导实现了对理想信道中多OFC-SAW传感器信息的同时读取。针对实际应用中的多径衰落信道特点,建立了多径衰落信道中阅读器接收到的OFC-SAW传感器反射信号数学模型。对理想信道中阅读器接收到的信号与多传感器反射信号之间的关系模型进行修正,从而得到多径衰落信道中阅读器接收到的信号与多传感器反射信号之间的关系模型。实际应用中通过适时监测信道来估计信道模型参数,从而实现多径衰落信道中多OFC-SAW传感器信息的同时读取。最后经过仿真分析验证了该算法的有效性。     

多径瑞利快衰落信道下OFDM信号的识别

提出了一种在多径瑞利快衰落信道条件下,OFDM信号与单载波信号调制制式识别的方法.利用接收信号的两种高阶累积量的组合作为信号分类的特征值,有效抵消瑞利衰落和多普勒频移的影响.该方法可以在中频对信号进行处理,不需要信号的载波频率、波特率等先验信息.计算机仿真表明,该方法对多径瑞利快衰落和多普勒频移稳健,识别概率高,算法复杂度低,适合实时处理.     

频率选择性衰落信道下OFDM信噪比盲估计

针对频率选择性衰落信道下带有载波频偏的OFDM(正交频分复用)信号信噪比(SNR)估计问题,提出一种基于空载波OFDM系统的SNR盲估计方法.由于本振和接收信号之间的不一致,会使得接收到的信号带有一定的频偏.频偏的存在破坏了子载波间的正交性,增加了子载波间的干扰噪声,从而减少了SNR.首先分析了频偏对信噪比的影响并得到有无频偏时信噪比之间的关系,其次根据空载波的特点估计出无频偏时的信噪比,再基于上述关系对OFDM信号进行有频偏时的信噪比盲估计,最后通过仿真验证了理论分析的正确性.     

一种OFDM系统中的符号定时同步方法

正交频分调制（OFDM）是一种高效的数据传输技术,具有良好的抗频率选择性衰落能力,并且提高了频谱利用率。但是OFDM对同步误差十分敏感,特别是符号同步误差。传统的MLE算法虽对符号定时估计很有效,但在ISI干扰情况下性能不高。针对MLE算法的不足,提出了一个基于新的算法。同时通过Matlab的模拟仿真表明,在信噪比较高时,新的算法定时估计性能优于MLE算法。     

基于PN序列的OFDM时频同步改进算法

在训练符号辅助的正交频分复用同步算法中,训练符号中循环前缀的起始位置会出现与正确定时位置处强度相近的相关峰,从而造成定时错误。针对该问题,将现有共轭对称结构的训练符号,乘以伪随机加权因子而构造出新的同步训练符号,基于新的训练符号给出定时同步测度函数,并提出相应的定时同步算法和频偏估计算法。利用伪随机加权因子的自相关性,可有效消除循环前缀的相关峰,减少定时错误,提高频偏估计精度。理论分析和仿真结果表明,该算法在改善同步性能的同时,可降低计算复杂度。     

一种多径平坦衰落信道下的盲信噪比估计方法

提出一种多径平坦衰落信道下的盲信噪比估计方法.该算法首先利用数字通信信号的循环平稳统计特性构造接收信号的循环自相关矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,由分解出的特征值信号子空间和噪声子空间,最后通过利用AIC信息准则分别估计信号子空间和噪声子空间的维数并最终估计出信道的平均信噪比.以MPSK信号为例进行了计算机仿真,结果表明了算法的有效性.     

一种改进的跳频抗干扰定时同步算法

跳频系统是抗干扰通信中一种常用的手段,定时同步方案设计需要考虑到系统特点,并且在干扰条件下具有良好性能;在对干扰条件下系统定时性能分析的基础上,针对传统CME检测算法计算复杂的问题,提出一种基于能量排序检测的平方定时同步算法;该算法首先对解跳后的信号进行能量检测,利用检测结果通过排序去除干扰后进行定时误差检测,最后通过内插恢复用于解调,无需多次迭代确定检测门限;仿真结果表明,改进算法与使用传统CME算法定时估计性能相当且能满足系统解调性能要求,使得计算量下降1/2;在不同干信比和不同干扰带宽下,归一化定时方差小于1×10^-3,解调性能损失小于0.5 dB。     

分组相关快衰落信道下Turbo码译码算法研究

研究了分组相关快衰落信道的特性，推导出该信道下Turbo码的译码算法，并从推导结果确定：平均信噪比和信噪比弥散度是影响系统性能的两个重要参数。仿真结果表明，在分组相关快衰落信道下，采用该文提出的Turbo码译码算法，可以提高整个系统性能，在误比特率为10^-3时，与信道编码采用卷积码的系统相比，信噪比改善2．9dB；在大平均信噪比和小信噪比弥散度条件下，系统性能较好，误比特率较低。     

基于平滑估计算法的网络隐蔽时间信道同步

研究网络隐蔽时间信道,针对已有隐蔽时间信道同步方法的不足提出一种基于平滑估计算法的同步方法,使发送方以块为单位发送数据,接收方通过平滑估计算法估计接收下一个报文需要的时间间隔。实验结果证明,在一定环境下,与原有方法相比,该方法使无差错传输所需报文间的时间间隔较短,在相同的无差错情况下,其数据传输速率提高了33％。     

基于CAZAC序列的OFDM时频同步算法

针对Schmidl和Minn算法存在符号定时和频率同步精度不高,频率同步运算量大的缺点,提出一种新的基于CAZAC序列的OFDM同步算法.算法利用2个相同的CAZAC序列作为一个训练符号,并对第二个序列用CAZAC序列进行加权,在接收端利用训练符号所包含数据的重复性和CAZAC序列的相关性,进行符号定时同步;然后利用CAZAC序列具有的时域移位特性进行整数倍频偏估计.算法在时域完成,因运算量较小.仿真结果表明,新算法克服了Schmidl和Minn算法的缺点,在AWGN和多径信道下,均能精确同步并进行较大范围的频偏估计.特别是在信噪比较低时采用该算法能实现更准确的同步.     

基于IEEE 802.11a突发OFDM系统的帧同步与符号定时同步算法研究

本文对基于IEEE802.11a突发OFDM系统的帧同步与符号定时同步算法进行了研究,并对符号定时误差的影响进行了分析。针对目前许多符号定时同步算法存在着算法复杂、门限值随信号能量变化等缺点,提出了一种利用短训练符号特性的符号定时同步算法。分析和仿真结果表明,该算法能够有效地提高系统的误码性能,并且具有门限自适应、算法运算量低的特点,适合于突发OFDM系统的快速符号定时同步。