认知无线电中OFDM信号信噪比盲估计

针对认知正交频分复用(OFDM,orthogonal frequency division multiplexing)系统中低信噪比多径信道下传统的OFDM信号信噪比盲估计算法的估计性能差,计算复杂度高的问题,提出一种新的OFDM信号信噪比盲估计方法,该方法首先利用自相关函数的特性粗略估计出信道阶数,确定循环前缀部分中不受符号间干扰的数据区间,然后根据选定区间的数据的自相关函数值估计接收信号的信号功率,最后利用循环前缀数据为部分有用数据的复制这一特性估计出噪声功率,从而估计出接收信号的信噪比。仿真实验结果表明,提出的方法无需任何先验信息,在低信噪比多径信道下具有良好的估计性能,且计算复杂度低,更适合于认知OFDM系统。     

应用符号相关性的认知OFDM系统信噪比盲估计

针对认知无线电系统中OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)信号信噪比估计算法适用范围受限、复杂度高的问题,提出一种新的基于符号相关性的信噪比盲估计算法,算法首先通过扩展前缀相关性检测区间得到一个特征序列,然后通过小波消噪去除多径信道的影响,最后通过序列极大值极小值与信号功率及噪声方差的关系得到信噪比的估计值。仿真结果表明,本文算法能够实现对ZP-OFDM(zero-padding OFDM)信号信噪比的准确估计,同时在应用于CP-OFDM(cyclic-prefix OFDM)信噪比估计时适用范围更广、运算更为简便,更加适用于认知无线电系统。      

一种基于短时傅里叶变换的OFDM时间同步方法

该文提出了一种基于短时傅里叶变换的OFDM符号同步方法。该方法通过短时傅里叶变换得到OFDM信号的二维幅度谱,并提取其中的周期平稳时频结构信息,估计出OFDM符号的无ISI时间区间,并选取该区间的最佳位置作为OFDM符号起始位置估计。仿真结果表明:该方法相对于常规的时间相关算法能有效地对抗低信噪比环境。     

一种基于时域相关的OFDM时域参数盲估计方法

文中针对多载波通信系统均采用添加循环前缀的方法来消除ISI和ICI的特点,提出一种基于时域相关的OFDM信号时域参数的盲估计算法。该算法利用循环前缀中的数据与对应OFDM符号尾部数据的相关性以及与其他数据的近似独立性,实现对OFDM符号周期及有效长度等时域参数进行估计。理论分析和仿真结果表明,该算法无需信号的先验知识,在低信噪比下具有很好的估计性能。     

OFDM信号的盲侦察技术分析

正交频分复用传输系统,以其可对抗频率选择性衰落,高频谱利用率等优点,得到了广泛的应用。论述了正交频分复用(OFDM)信号非协作接收中的某些关键算法,研究了基于循环前缀的符号同步算法及最大联合似然估计(ML)算法、基于高阶累量的OFDM信号调制样式识别算法,解决了OFDM信号和常规通信信号之间的类间信号识别问题。仿真结果进一步说明了该方法的有效性。     

OFDM系统中一种改进的信噪比估计算法

在OFDM系统,SNR承担着监控信号质量的责任.主要研究了基于LMMSE信道估计的信噪比估计.针对现有算法的复杂度高,信噪比估计有偏的问题,提出了一种改进的修正算法.该方法通过无偏的噪声估计以及前后OFDM符号之间的迭代来实现快速收敛,并且直接利用LMMSE信道估计过程的系数来计算修正因子,计算复杂度低.经仿真表明,所提方法在高SNR时估计精度可提高2dB,误码率也有0.3dB的提升.     

一种基于数据辅助的OFDM系统符号同步算法

该文提出了一种改进的OFDM系统符号同步算法。在集相关法估计出FFT有效采样窗的基础上,加以数据的辅助,将恢复后的符号序列再次进行OFDM调制并与接收信号作相关,能够求出符号到达的准确时刻。这种基于数据辅助的方法提高了估计过程中的信噪比。仿真结果表明,该方法在多径衰落信道下能获得较好的定时同步性能。     

基于CP-ESPRIT的MIMO-OFDM频偏估计算法

针对已有MIMO-OFDM盲同步算法需要较多接收数据的缺点,提出了一种基于循环前缀和ESPRIT思想的MIMO-OFDM频偏估计算法——CP-ESPRIT算法。算法利用接收信号中未被IBI污染的循环前缀和OFDM符号中相应的部分构造接收信号矩阵,然后利用ESPRIT方法求得频偏估计值。该算法只要一个符号就能估计频偏,且频偏估计范围为一个子载波宽度,可用于载波频偏精同步。仿真验证了算法的性能。     

一种基于相位轨迹的OFDM信号盲分析方法

随着第五代移动通信技术、低轨卫星互联网等通信系统的发展，正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术凭借良好的频谱效率得到日益广泛的应用。但OFDM系统信号参数复杂，对非合作条件下的盲信号分析带来了较大困难，需要在尽可能少的先验信息下，判定信号参数。为此，提出了一种基于相位轨迹特征的OFDM信号盲分析方法，利用OFDM信号固有的循环周期性，粗估计子载波数及子载波间隔，在此基础上通过非线性变换等处理获取子载波间及符号间的相位变化轨迹，基于相位变化轨迹分析其反映的采样定时误差、载波频率偏差等参数信息并修正估计值，最终通过信号接收误码率进行估计参数正确性验证，实现了对OFDM信号盲分析。仿真分析结果表明，在信噪比(SNR)大于8 dB时，即可实现参数准确估计，优于利用先验信息的相关处理方法。     

OFDM信号定时同步参数的盲估计算法

该算法通过联合多个正交频分复用（OFDM）符号对定时同步参数进行估计。该算法不需要额外的数据辅助,主要利用接收信号循环前缀的相关性,通过计算接收信号的联合相关函数,并利用搜索其峰值来实现OFDM信号的定时同步。该算法分为定时粗估计和定时细估计,利用定时细估计能精确进行OFDM信号的定时同步。仿真结果表明该算法在低信噪情况下估计精度较高,适合实际信号的应用。     

多传感器节点分布式协作调制识别算法

调制方式的自动识别是保证合法通信的关键措施之一,在民用和军用领域都有重要的作用。本文提出了一种在无线传感器网络中多个传感器节点分布式协作识别数字调制信号的新方法。为了克服在衰落信道中低信噪比时单接收节点调制识别率低的缺点,实现对MASK,MFSK,BPSK,QPSK以及OFDM这几种典型调制方式的正确识别,首先利用网络中相互协作的多个传感器,从提高网络识别性能出发,在每个传感器节点能耗最小的前提下,根据接收信噪比的大小设计有效的协作方案,得到反映调制类型显著差异的特征参数的新组合,然后利用径向基神经网络对数字调制信号进行识别,并就不同的网络条件,给出了不同的协作方案。仿真结果表明,与单节点调制识别相比,本文设计的调制识别方法在衰落信道中具有更高的识别率,并且节点系统更灵活可靠。      

基于高阶累积量的OFDM子载波盲识别探讨

正交频分复用（OFDM）技术作为一种特殊的多载波调制技术,以其高效的频谱利用率、较强的抗码间干扰能力等优点成为第四代宽带技术的核心技术之一。同时,OFDM的广泛应用也为信息对抗、无线频谱资源管理等领域带来了一系列新的任务与挑战。因此,对非合作OFDM信号侦收技术的研究,意义深远。 由于OFDM调制方式的特殊性,在完成宽带多载波与单载波信号分类之后,接收系统有必要对OFDM信号的子载波类型进行进一步判断。文中采用基于高阶累积量的子信道调制盲识别算法作为技术路线,通过提取特征向量实现对子信道调制方式的盲识别。 在基带OFDM信号子载波调制类型识别部分,结合OFDM系统的等效标量模型,利用每个子载波上符号序列的统计特性,提取序列的高阶累积量作为识别分类特征构造算法,能够有效地抑制多径衰落所引起的功率衰减以及相位旋转对子载波调制类型识别性能的影响,结合仿真实验,我们分析了所提出算法的高效识别性能。     

基于信噪比软信息的协同频谱感知算法

针对协同频谱感知方法中假定各基站信噪比近似相同,使信噪比差异较大时检测概率性能无法得以明显提升的问题,本文提出一种在OFDM系统下,结合信噪比信息进行融合判决的协同频谱感知算法。该方法首先利用OFDM系统的循环前缀提出一种适合认知无线电系统的盲信噪比估计方法;然后,利用检测概率在信噪比-5dB~-13dB的区间内近似线性变化的特性,依据估计所得信噪比值对检测概率曲线进行软信息量化,作为各基站判决信息的置信度,从而使权重分配更加合理化,同时,相比于判决融合方法,并不明显提高传输带宽。仿真结果表明,相比与传统方法,此方法能有效利用信噪比信息,在不同信噪比环境下均有较优性能,尤其在各基站信噪比差异较大时,其性能已接近数据判决精度。      

一种α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计算法

正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiple）信号的调制识别与参数估计是非协作通信领域的重要研究内容.为了解决α稳定分布噪声下OFDM信号调制识别与参数估计困难的问题,提出一种广义循环平稳的盲处理算法.该算法首先对接收信号进行非线性变换,推导出接收信号的广义循环自相关函数表达式,分析了单载波调制信号与OFDM信号的广义循环自相关函数特性,并给出了OFDM信号的广义循环自相关函数与待估参数之间的关系.然后,基于分析结论,利用广义循环自相关函数构造调制识别特征完成OFDM信号与单载波信号的调制方式自动分类;最后,针对OFDM信号的调制参数估计问题,提出了一种基于广义循环自相关函数的调制参数估计算法.理论分析与仿真结果表明,在α稳定分布噪声环境下,该算法可以有效实现OFDM信号调制识别与参数估计,且算法不依赖接收信号的先验信息,可以直接对中频接收信号进行处理.     

一种基于二次谱线生成的码速率识别方法

为了提高正交频分复用(OFDM)系统的解调性能,提出了一种用于OFDM系统的码速率识别方法.首先对OFDM信号分段作快速傅里叶变换(FFT)得到信号谱线序列,选择适当的谱线重构为辅助信号序列,再根据该辅助信号序列进行二次谱线生成.通过第二次生成谱线的间隔值与门限值的比较,可实现对码速率的识别.理论分析和仿真试验证明了本方法的有效性.在信噪比大于3 dB时,识别率在90%以上.     

Energy Savings in OFDM Systems through Cooperative Relaying

Energy savings in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems is an active research area. In order to achieve a solution, we propose a new cooperative relaying scheme operated on a per subcarrier basis. This scheme improves the bit error rate (BER) performance of the conventional signal‐to‐noise ratio (SNR)‐based selection relaying scheme by substituting SNR with symbol error probability (SEP) to evaluate the received signal quality at the relay more reliably. Since the cooperative relaying provides spatial diversity gain for each subcarrier, thus statistically enhancing the reliability of subcarriers at the destination, the total number of lost subcarriers due to deep fading is reduced. In other words, cooperative relaying can alleviate error symbols in a codeword so that the error correction capability of forward error correction codes can be fully exploited to improve the BER performance (or save transmission energy at a target BER). Monte‐Carlo simulations validate the proposed approach.     

Doppler Spread Estimation for Broadband Wireless OFDM Systems Over Rician Fading Channels

In this paper, we present a new Doppler spread estimation algorithm for broadband wireless orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems with fast time-varying and frequency-selective Rayleigh or Rician fading channels. The new algorithm is developed by analyzing the statistical properties of the power of the received OFDM signal in the time domain, thus it is not affected by the influence of frequency-domain inter-carrier interference (ICI) introduced by channel variation within one OFDM symbol. The operation of the algorithm doesn’t require the knowledge of fading channel coefficients, transmitted data, or signal-to-noise ratio (SNR) at the receiver. It is robust against additive noise, and can provide accurate Doppler spread estimation with SNR as low as 0 dB. Moreover, unlike existing algorithms, the proposed algorithm takes into account the inter-tap correlation of the discrete-time channel representation, as is the case in practical systems. Simulation results demonstrate that this new algorithm can accurately estimate a wide range of Doppler spread with low estimation latency and high computational efficiency.     

LDPC编码系统符号同步技术

根据低密度校验码(LDPC)译码算法的统计特性,分析了接收端符号同步误差对译码性能的影响。针对 LDPC 编码系统的特点提出了一种新的符号同步误差校正算法,该算法通过 4 倍过采样技术判断同步误差的大小,并通过插值方式对精确同步采样点的信号进行估计。对于信噪比极低的通信系统,当存在较大符号同步误差时,该算法可以保证 LDPC 编码系统的性能接近精确同步情况下的性能。