基于QAM载波恢复算法的研究

针对高阶QAM调制解调系统对载波偏移的敏感性问题,采用一种基于导频、扫频环路和载波恢复环路的高阶QAM载波恢复方法。这里设计的扫频环路是由帧检测、扫频、频率校正三个模块组成,载波恢复环路由极性判决算法模块和判决导向模块组成。扫频和极性判决算法都具有较大的频偏捕获能力。两者联合用于载波频偏的捕获阶段,既克服了一般扫频算法残留频偏大的困难,也解决了极性算法可用角点少的问题。     

基于RC-DD算法的QAM载波恢复方法设计

提出将扫频算法与简化星座图算法(RC-DD)相结合应用于QAM载波恢复中.介绍了新算法的基本原理、载波恢复方法的结构.仿真结果显示,该方法性能可靠,捕获速度快,稳定度好,精度高且捕获频偏可达符号速率级.可以在较宽的范围内快速、准确地恢复载波.     

高阶QAM载波恢复的FPGA设计实现

本文介绍了适用于高阶QAM载波恢复的极性判决算法。该算法利用极性判决器捕获大概频偏,再利用DD算法跟踪并进一步纠正频偏,减小抖动误差,从而相较传统算法具有更好的频偏捕获能力和健壮性。同时,该算法能对两种算法模式进行自动切换以达到精确的频偏纠正目的。本文采用实用有效的MSE方法对这两种算法模式进行自动转换控制,并以128QAM为例对该算法进行MATLAB仿真分析。最后在FPGA平台上实现了128QAM的载波恢复算法,并且效果理想,有很好的移植性。     

多模盲均衡载波同步联合架构及分析

对于QAM体制信号,多模盲均衡算法(MMA)具有优于恒模算法 (CMA)的性能,同时具有矫正固定相位偏差及一定载波频率偏差(CFO)的能力。但在实际通信系统中,MMA对载波频偏的适应能力有限,当系统存在较大CFO时,MMA均衡算法稳态性能大幅下降。为保证MMA算法的稳态性能,同时适应较大载波频率偏差,文中提出了一种均衡载波同步联合结构。该结构将均衡器置于载波同步环路中,在消除载波频偏对均衡器性能影响的同时,提升了系统的载波频偏跟踪能力。文中对联合结构的载波环路跟踪性能进行了详细的理论分析,给出了环路性能指标的计算方法。数值仿真结果验证了理论分析的正确性,同时指出多模盲均衡载波同步联合算法能够在满足较大载波频偏跟踪性能的同时,实现接近无频偏时的均衡效果,很好的解决了大频偏下MMA算法性能损失严重的问题。      

基于多门限极性判决的QAM载波恢复算法

正交幅度调制(QAM)是现代通信中最为常用的一种调制方法,其载波恢复是决定接收机性能的关键因素之一.从提高收敛速度和减小锁定误差的角度出发,提出了一种用于QAM解调的多门限极性判决载波恢复算法,该算法充分利用QAM星座图中对角线上锁定误差为零的信号点,增加了用于提取相位误差的符号集.分析和仿真表明,与传统的面向判决载波恢复算法相比,该算法不仅保留了极性判决载波恢复算法频偏搜索范围大的优点,且能进一步提高收敛速度.     

一种适合国标DTMB系统的载波恢复新方法

针对数字电视地面多媒体广播(DTMB)接收机申多数传统载波恢复算法估计范围较小,且没有考虑定时误差的影响,提出了一种粗偏调整结合扫频的低复杂度载波恢复算法.该算法兼容不同的发送制式以降低接收端的实现复杂度.为了保证估计性能,算法先利用PN的时域特性进行粗频偏调整,然后用变步长扫频估计剩余大频偏.理论分析和计算机仿真表明...     

基于扫频算法的QPSK载波恢复技术研究

针对欧洲DVB-S及DVB-S2协议标准均采用的QPSK调制解调方法,探讨一种有效的载波恢复技术。扫频算法具有强大的频偏捕获能力,在此基础上,本文结合判决自导方法,实现了很大范围内频偏的捕获与跟踪;改进了扫频门限的设定方法,使得该算法可适用信噪比大大降低;引入维特比译码反馈机制,自动调整系统参数,增强了同步系统的自适应能力。Matlab仿真结果表明,该方法性能可靠,稳定工作信噪比可至0.5 dB,频偏捕获范围甚至可达几倍符号率,适用于全数字高速数传QPSK接收系统,同时也可移植、推广至mPSK全数字雷达接收机中。     

一种适合高阶QAM的快速载波恢复电路

设计了一种适合高阶QAM的快速载波恢复电路,用以实现QAM信号解调电路中的载波恢复功能,该电路由一锁定检测器控制载波恢复不同鉴频鉴相算法的切换,以适应载波恢复环路不同时刻要求;同时在鉴相阶段采用带加权的DD算法,从而获得快速的载波恢复性能.经仿真验证,采用载波恢复电路只需10 000个符号周期即可捕获达到10%符号率的频偏和30°的相偏.     

一种高阶QAM联合载波恢复算法的研究

文章在载波恢复的初始环节讨论了一种基于非线性变换的载波频偏盲估计算法,通过分析估计出了最小均方误差,提出了一种适用于中、高信噪比(SNR)下的简化算法,之后再用锁相环(PLL)技术跟踪细微的频偏和相位偏移.仿真结果证实了该算法的可信性和有效性,从而获得了一种简易的对高阶正交幅度调制(QAM)的载波恢复方法.     

一种载波频偏估计算法的实现

载波频偏估计问题和时钟同步问题是全数字接收机研究中的两个重要问题,本文仅讨论载波频率偏移估计的问题.本文针对多电平16QAM信号采用了经典的非数据辅助的方法实现频偏估计,讨论了此经典算法的原理和适用范围,并明确指出了它对信号恒包络的要求.最后在引入一定的加性高斯白噪声的16QAM系统中对此经典算法予以实现,最后对不同信...     

适合高阶QAM的载波恢复算法

为解决DVB—C系统中多电平调制信号(如64，128，256QAM)的频偏捕获，描述了一种极性判决鉴相的算法，该算法可捕获高阶QAM信号的频偏达200kHz。对于一般的频偏较小的QAM信号可用传统的DD算法纠正。这样对收到的带有较大频偏和噪声、部分多径的基带信号就可先用极性判决捕获大频偏，稳定之后再用全星座判决纠正剩下的小频偏。     

一种改进的QAM载波恢复方法

文中提出了一种新的QAM载波恢复环路结构。在此结构中频率检测和相位检测同时进行,在鉴相阶段引入了改进的加权直接判决（MWDD）算法。经仿真实验验证此方法提高了整个载波恢复环路的捕获速度,并使载波环路的相位抖动有所减小,16-QAM载波环路最大可以捕获11%符号率的频偏。     

适用于高阶QAM解调的载波恢复算法及其实现验证

高阶正交幅度调制（QAM）系统中,随着QAM信号阶数的提高,频偏和相偏对系统解调性能的影响越敏感,其对同步性能的要求也越来越高。因此,必须在接收端对系统中的频偏和相偏进行更精确的补偿,使得接收端与发送端的载波信号达到同频同相,来提高解调系统的性能。本文首先简单介绍了两种常用两种面向判决的载波相位恢复算法,并利用MATLAB／Simulink为该算法搭建了系统仿真模型进行分析,然后给出了具体的实现方法并对其性能进行了分析。仿真结果表明,面向判决的载波恢复算法实现简单,稳态时抖动较小,非常适用于高阶QAM解调系统。     

单载波MPSK/MQAM调制信号的参数盲估计改进算法研究

当对单载波多进制数字相位调制（Multiple Phase Shift Keying，MPSK）和多进制正交幅度调制（Multiple Quadrature Amplitude Modulation，MQAM）等星座类调制信号进行盲解调时，首先须进行频偏和符号速率的盲估计，传统的多次方谱频偏估计算法与二次小波符号速率估计算法具有较好的估计性能，但由于离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform，DFT）的栅栏效应以及噪声的影响，其估计精度和可靠性有限。针对这些问题，本文采用了新的频率估计方法从而减小栅栏效应的影响提高了频偏和符号速率的估计精度，并提出一种基于信噪比（Signal to Noise Ratio，SNR）和谱峰指数的置信度准则，增强了频偏估计的可靠性。以QPSK和16QAM为例，进行了仿真分析，仿真结果表明，改进算法复杂度略高于传统算法，但其性能优于传统算法性能，可以有效提高频偏以及符号速率的估计精度及其可靠性，16QAM和QPSK具有类似的性能趋势，但需要更高的信噪比才能达到和QPSK相同的性能。本文算法鲁棒性强，具有很好的应用价值。      

非数据辅助的QAM信号载波频偏估计算法

研究了正交幅度调制（Quadrature Amplitude Modulated ,QAM）信号的非数据辅助载波频率偏移估计算法。针对一些算法主要适用于低阶QAM信号以及计算复杂度较高等问题,提出一种基于加权相位直方图的载波频偏估计算法。该算法通过分析零频偏下的相位概率密度函数与加权相位直方图的关系,采用多级估计方法,对该相位直方图二阶矩的峰值进行测量,从而得到频偏估计值。进一步地,本算法通过联合快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform,FFT）算法实现多级估计过程,从而简化计算过程降低计算复杂度。仿真结果表明,信噪比较高时,该算法在无信噪比、星座图以及前导信息等辅助信息条件下同样具有较好的估计性能。      

幅度与相位分步识别的QAM调制模式识别算法

正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulation,QAM)信号的调制模式识别一直以来是人们研究的热点,通过星座图来进行调制模式识别也是一种常见的方法。然而,大多数调制模式识别算法会受到频偏和相偏的干扰,因此提出了一种幅度相位分步识别的QAM识别算法来识别调制模式。先利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)识别出未消除频偏相偏的QAM星座图的幅度层数,对信号进行第一次分类;再检测每个信号点的瞬时相位进行差分,得到每个点之间的相位跳变幅度;经过减法聚类确定相位跳变次数,由此对信号在相位上进行二次分类,最后识别出QAM信号的调制模式。该方法虽然步骤比传统方法繁琐,但是不依赖于信号的频偏消除和相偏消除,能够起到很好的抗频偏作用。此外,因为没有频偏消除和相偏消除的步骤,所以使得信号不至于在频偏消除和相偏消除等预处理过程中损失信息量。经过试验,这种方法在识别率上比传统的神经网络识别方法在低信噪比下有更好的识别率。