OFDM系统中一种改进的基于循环前缀的同步迭代算法

在考虑了多径衰落信道的影响下改进了基于循环前缀的最大似然(ML)同步迭代算法,利用多个OFDM符号中相同位置的抽样点相加对参与相关计算的抽样点进行了修正,使抽样点的幅度变化降低,从而提高了同步迭代算法的精度。同时弥补了原ML迭代算法只在高斯白噪声信道背景下才能得到准确的定时和频率偏差估计的不足,实现了多径衰落信道下的同步估计。分别在高斯白噪声信道下和多径衰落信道下进行了仿真实验,结果表明:改进迭代算法在任一信道下都具有较好的同步性能。     

基于ML估计的高效OFDM整数倍频偏估计算法

针对整数倍频偏会造成OFDM码元序列的循环移位而导致系统性能下降的问题,提出一种新的OFDM整数倍频偏的频域估计算法．利用一个OFDM码元中各子载波上数据符号之间的差分关系和最大似然(ML)估计理论,导出了该整数倍频偏的ML估计器的估计公式．新算法在不增加算法复杂度的条件下,频偏估计性能优于传统方法．     

OFDM系统在多径环境下的定时同步算法

在无线信道中,由于多径的存在,影响了OFDM系统中定时的准确性,就此提出了一种新的基于循环前缀的符号定时同步算法及其改进算法,利用独立的相关块之间值的差异性给出定时同步位置,同时可估计出多径时延及循环前缀的长度．在给出其推导过程的基础上给出了仿真结果,并与现有的一些算法进行了比较,结果表明新算法估计精度较高且易于实现．     

改进的基于循环平稳分析的OFDM关键参数估计方法

提出了一种利用OFDM信号自相关特性和循环平稳特性进行多径信道下关键参数盲估计的算法.该算法首先利用OFDM信号的自相关特性估计信号的有效符号长度,接着利用多径信道下的OFDM信号具有二阶循环平稳特性来估计符号长度,并且在此过程中引入平均的思想,通过对信号的一组循环频率求均值的方法得到最终估计值.信号的二阶循环平稳特性使得该算法可抑制多径干扰,平均的处理方法提高了算法的抑制高斯噪声能力.计算机仿真结果表明:该算法在设定的多径信道下,当信噪比SNR=-2 dB时参数盲估计的正确率可以达到90%以上,在信噪比SNR=2 dB时正确率可以达到100%.     

改进的OFDM迭代最大似然定时同步方法

针对基于循环前缀的ML定时同步方法和迭代ML算法不适用于多径信道和瑞利衰落信道的问题,提出一种改进算法。进行一次ML算法得到定时估计,作为迭代ML算法的初始值,利用多组数据联合估计来克服多径衰落和瑞利衰落的影响。仿真结果表明,该算法在AWGN信道、多径信道和瑞利衰落信道条件下均能进行有效定时同步。     

非合作通信中MQAM的定时载波联合同步

针对非合作通信系统中多径信道下含有大符号率偏差的M进制正交振幅调制信号定时载波的同步问题,提出了一种基于改进加德纳算法的M进制正交振幅调制信号定时载波联合同步方法．该方法首先利用加德纳算法中频偏与算法输出值之间的关系,进行定时偏移估计与载波偏移粗估计;然后利用与其相差半个码元的定时误差检测输出值的绝对值差进行锁定;最后利用锁相环跟踪细微的频偏和相偏．仿真结果表明,在多径信道下,所提的定时偏移和载波偏移的联合估计方法具有良好的估计性能．     

OFDMA测距中一种新的定时偏移估计算法

为了在正交频分多址(OFDMA)测距中实现精确的定时偏移估计,提出了一种定时偏移估计新算法．该算法首先利用接收到的OFDMA测距信号估计受定时偏移影响的信道系数．基站分别利用各定时偏移预计值补偿该信道系数,并搜索补偿后信道系数自相关函数的最大峰值,确定定时偏移真实值．由于没有利用接收测距信号的时域相关,所提算法避免了现有的时域相关算法在多径信道中相关峰互相叠加影响估计精度的问题,在多径信道中受到影响较小．还推导了所提算法的理论精度限和复杂度．仿真结果表明,在无线多径信道下,所提算法搜索步长采用一个采样周期时,其10dB信噪比下的定时偏移估计精度比参考算法的精度提高近1倍．     

一种改进OFDM定时同步算法

最大似然算法即ML算法的计算复杂度低,且其以循环前缀与OFDM最后一部分符号的相关性进行OFDM同步估计,节省了系统的带宽资源,因而,ML算法是OFDM同步算法中很经典的算法之一.为改善ML算法在低信噪比时的同步性能,提出了一种新的OFDM同步算法.该算法对ML算法的定时测度函数进行改进,所得的新算法不仅保留了原ML算法的优势,且改善了原ML算法在低信噪比下的均值误差和均方误差.     

利用序列Monte Carlo的OFDM系统符号定时校正

针对非高斯、非线性的正交频分复用(OFDM)系统下的符号同步定时校正，常规的卡尔曼滤波算法不能直接解决非线性非高斯的问题，因而提出一种序列蒙特卡罗(SMC)算法。首先将符号定时偏差以及系统的观测方程建模为动态的系统传递模型；然后用加权的离散随机样本点近似所关注的后验概率密度函数，在频率选择性多径信道估计和跟踪OFDM系统符号定时变化。从仿真结果可以看出，SMC算法在相同信噪比(SNR)下的误比特率(BER)及定时均方误差(MSE)均好于扩展卡尔曼滤波（EKF）。     

利用重复结构训练符号的OFDM同步算法性能分析

在OFDM同步算法中,利用重复结构训练符号的同步算法具有结构简单、频偏估计精度较高等优点,因此被广泛使用,但很少有研究结果分析这类算法所适用的信道环境,以及多普勒效应对算法性．能的影响。为此,开展了对利用重复结构训练符号的OFDM同步算法性能的研究,通过理论分析和仿真实验,指出了这类算法所适用的信道环境：在AWGN信道、多径信道以及多普勒信道下,该算法能进行准确的定时同步和频偏估计,但在信道中同时存在多径衰落和多普勒效应时,这类算法的定时同步性能会迅速下降,且小数频偏估计将成为有偏估计。即利用重复结构训练符号的OFDM同步算法对多径衰落和多普勒效应均具有较强的鲁棒性,但当信道中二者同时存在时,该算法的鲁棒性较差．     

利用循环前缀的OFDM系统定时同步算法

在频率选择性衰落信道下,由于符号间干扰(ISI)的存在,利用循环前缀(CP)的最大似然正交频分复用(OFDM)系统同步算法性能较差.首先,通过改善循环前缀"集相关"特性存在的缺陷,提出了一种新的定时度量函数.利用无符号间干扰区间内的采样点,对相隔OFDM符号长度的两个数据块进行相关运算.其次,提出新的检测函数,在由定时度量函数最大值和循环前缀长度确定的区间内,搜索检测函数的最大值,得到定时偏移估计值,完成定时同步.仿真结果表明,在频率选择性衰落信道下,与已有算法相比,本算法定时偏移估计值期望更接近理想值,均方差更小,复杂度更低.     

基于训练序列的OFDM符号定时与频偏联合估计

在最大似然算法的符号定时与频偏联合估计算法中,存在频偏估计依赖于定时估计和频偏估计范围小的缺点,采用基于循环前缀的联合估计算法,结合S＆C算法原理,设计具有共轭对称特性的训练序列,并根据训练序列的特性计算符号定时位置值和频率偏差值,为了验证算法的有效性,对算法进行了仿真验证,结果表明,该算法不但频偏估计过程独立于符号定时估计,而且频偏估计范围大．     

OFDM系统定时与频率偏移估计

在分析现有算法的基础上,提出了一种新的算法,并对其进行了仿真。仿真结果表明,无论是在多径信道还是在AWGN信道,该算法的定时估计和频率偏移估计的均方差都要优于最大似然算法和“集相关”算法。     

多径衰落信道下OFDM定时同步算法的研究

利用循环前缀（CP）能量差分特性和集相关特性对已有的定时同步算法加以改进,提出了一种新的正交频分复用（OFDM）符号同步算法. 在多径衰落信道环境下,CP的能量差分特性和集相关特性在CP后部均未受到多径的破坏,所提算法优化利用了CP的这2种特性. 仿真结果表明,该算法在多径衰落信道下能获得较好的符号定时同步性能;同时消除了频偏对符号定时的影响,且在一定范围内随多普勒频移的增加,符号定时同步性能得到进一步改善.     

基于卷积神经网络的高性能5G下行同步算法

为解决第5代移动通信系统(5G)下行同步在低信噪比和大频偏环境下成功率低的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的同步信号块(SSB)检测算法及改进的混合相关同步算法。在无先验信息的情况下,利用最大自相关准则和循环前缀的特性对无线信号进行分段,生成数据集。在此基础上,构建了适用于检测承载SSB信号片段的CNN,对任意一个SSB进行检测,实现了SSB目标区间的快速定位,减少了相关过程中的搜索范围。进一步使用改进的混合相关算法,在目标区间完成主同步信号定时同步及频偏估计。仿真结果表明,所提算法具有良好的SSB检测率和定时同步性能,能够有效抵抗噪声和频偏的影响。     

新的OFDM系统同步联合算法

对正交频分复用(OFDM)系统的同步算法进行了研究。提出了一种基于循环前缀和虚载波的联合算法。该算法不需要辅助数据,降低了系统冗余度。该算法首先根据循环前缀的特点,用ML算法完成符号同步和小数频偏估计;其次根据虚载波的位置偏移得到整数频偏估计。仿真表明,该算法能够实现符号同步和大范围的频偏估计、计算复杂度低、系统冗余度小,并且可用于快同步。     

多径信道下ZP-OFDM系统的符号盲同步方法

针对传统的多径信道下零前缀正交频分复用（ZP-OFDM）系统符号盲同步方法的估计精度低的问题,提出一种ZP-OFDM系统的符号盲同步新方法.该方法基于ZP-OFDM符号中零前缀的功率出现规律性的分布特性,利用不等长双窗口能量检测的办法进行符号盲同步.仿真结果表明,在多径信道下,该符号盲同步方法不但具有良好的估计精度而且不受载波频率偏移的影响.     

多径衰落信道下OFDM信号盲识别

针对多径衰落信道下正交频分复用(OFDM)信号调制识别难题,提出一种基于循环自相关的OFDM信号调制识别算法.通过对多径衰落信道下具有循环前缀的OFDM信号循环自相关特性的数学推导,验证了在一定延时处,OFDM信号的循环自相关会出现峰值,而单载波信号无此峰值,据此特性可以实现多径衰落信道下OFDM信号和单载波信号的调制识别.该算法消除了如符号时间估计、载波估计、波形恢复、信噪比估计等预处理过程,计算复杂度低,识别率较高.理论分析及仿真结果均验证了该算法的正确性和有效性.