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首先介绍了基于电力线通信的正交频分复用模型,并进行了电力线信道和噪声建模。采用了具有重复结构的同步训练序列,使得频域上2个装载了数据的相邻子载波间有3个虚拟子载波,再利用虚拟子载波进行数据辅助估计;采用正交频分复用系统频域首尾两端的保护虚拟子载波进行信噪比盲估计。仿真结果表明：进行数据辅助估计时,如果实际信噪比较高,所提算法的精度和Boumard算法相近,否则所提算法的精度高于最小均方误差（MMSE）算法和Boumard算法;进行信噪比盲估计时,多数情况下,所提算法的精度高于二阶四阶矩（M2M4）算法。 相似文献
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以正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)调制为基础的宽带电力线通信技术,为智能电网、智能家居以及"最后一公里"提供了高效可靠的信息传输方案,然而OFDM对同步错误极度敏感,针对此问题,采用多相序列作为主同步信号的多用户帧结构,利用一种新的多相序列族(用于用户群搜索)作为主同步信号,序列族的设计不仅要考虑每个序列都有更优良的自相关特性即更高的峰值对旁瓣峰值比,还要求有很好的互相相关特性以对抗其他用户训练序列引起的用户间干扰。多用户系统中不同用户采用不同的序列作为同步序列,这种方法对系统的复杂性没有任何影响。在作者自制的硬件平台上实现了该算法,实验和仿真结果均表明该同步设计更适用于电力线环境。 相似文献
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