一种基于循环前缀的OFDM盲检测及参数估计算法

提出了一种基于循环前缀的OFDM盲检测及参数估计算法。该算法利用接收信号循环前缀的相关性进行OFDM信号的盲检测,并通过搜索联合相关函数的峰值来实现参数估计。该算法能区分OFDM与其它多种体制的信号,应用范围广范。实验结果表明该算法所需数据量小,检测及参数估计精度高,具有一定的可行性和实用性。

基于循环前缀的OFDM定时同步新方法

在最大相关算法和集相关算法的基础上,提出了一种基于循环前缀的OFDM定时同步新算法。该算法具有计算复杂度低,估计性能好的优点。仿真结果表明,无论在高斯信道,还是在多径衰落信道条件下,该算法性能均优于单纯最大算法或集相关算法。

基于循环前缀的OFDM系统频偏自适应跟踪算法

为了减小正交频分复用系统受频率偏差的影响,本文提出了基于循环前缀的频偏自适应跟踪算法,该算法利用循环前缀,对载波频偏进行跟踪。文中用最陡下降法和变步长自适应算法进行了计算机仿真,给出了频偏跟踪曲线和BPSK的星座图。理论分析和仿真结果表明,本文提出的方法运算复杂度低,并具有较好的收敛性,能够改善解调性能。

基于循环前缀的OFDM同步算法研究

针对传统基于循环前缀的定时同步算法在多径信道下定时估计精度明显下降的问题,在经典的定时同步算法最大似然估计算法的基础上,研究了一种整体相关的OFDM定时估计算法,最后结合两者提出了一种有效利用截短循环前缀进行定时估计的改进算法,避免了多径环境下ISI带来的定时估计误差。对算法进行了仿真,表明在高斯白噪声信道和多径衰落信道下改进的算法都具有较好的性能。

基于循环前缀的OFDM同步算法研究与FPGA实现

提出了一种基于循环前缀的符号同步算法。此算法在最大似然估计的基础上加以改进,简化了符号同步中相关运算的判决方法,在保持同步效率的同时,极大地节约了硬件资源,使算法更易于硬件实现。改进算法基于IEEE 802.11a的标准提出,通过Matlab仿真分析其性能,并在FPGA硬件平台上实现,利用ChipScope观测得到波形。实验结果表明,电路系统工作可靠,满足设计要求。

基于循环前缀的OFDM同步算法仿真分析

本文对经典的基于循坏前缀的ML最大似然估计算法进行了研究,并在此基础上,通过引入一个反馈结构,增加了系统估计的记忆功能,来优化传统算法。仿真结果表明,通过选取合适的加权系数,改进算法的符号定时估计和频偏估计精度均优于ML算法。

基于循环前缀的OFDM符号同步算法改进及其实现

提出一个基于循环前缀的OFDM系统符号同步算法的硬件实现方案,讨论了实现中要考虑的各种问题,同时对现有的算法进行简化及提出了优化同步性能的方法,并能用较简单的硬件结构来实现,同时给出相应的仿真结果与实现结构。

一种基于循环前缀的OFDM简化同步算法

OFDM系统是一种特殊的多载波通信系统,它对同步的要求特别高,同步不准确会很大程度地影响系统的性能。为此提出一种基于循环前缀的OFDM同步算法,利用了最大相关原则,并进行了能量归一化,对最大似然同步算法进行了简化,适用于信噪比未知的情况。仿真结果表明:不论在高斯加性白噪声信道还是在频率选择性衰落信道条件下,其性能都接近于最大似然同步算法。

一种基于循环前缀的OFDM时频同步新算法

OFDM符号是由多个子载波信号叠加而成,为确保各子载波之间的正交性,就对载波间的同步有很严格的要求,否则将造成信道间干扰和符号间干扰,严重影响OFDM系统的性能。提出一种新的基于循环前缀的OFDM时频同步算法,通过仿真,将新算法和传统的ML算法及集相关算法相比较。仿真结果表明,新算法具有更好的频偏和定时估计性能。

基于循环前缀的OFDM符号同步改进算法研究

OFDM系统的接收端对同步性能的要求很高,同步不好对整个系统性能的影响非常大。符号定时同步是同步过程中首先进行的,文中提出一种基于循环前缀的符号同步改进算法,相比于最大似然估计算法,改进算法运算量小、实现简单。两种算法的仿真结果表明,改进算法对循环前缀长度的要求要低得多,并且估计性能得到了一定的提高。

一种改进的基于循环前缀的OFDM系统定时同步方法

同步是正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency-Division Multiplexing)系统研究的关键问题之一,本文主要研究了基于循环前缀(CP,Cyclic Prefix)的OFDM系统定时同步方法。传统的基于循环前缀的OFDM系统定时同步方法只局限于在一个符号内进行相关运算,同步效果不够理想,而且在多径信道存在的情况下循环前缀的长度大都比较长才能正确确定符号定时点,降低了传输效率。本文提出了一种扩展的多符号联合定时同步算法,仿真结果显示,改进后的方法提高了传输速率,在符号同步估计性能较原始方法有显著的提高。

一种改进的基于循环前缀的OFDM符号同步方法

从OFDM基本原理入手提出了一种改进的充分利用附近多个OFDM符号同时进行相关及功率运算的OFDM符号同步方法。

机载PLC非充分循环前缀加窗OFDM容量优化

机载电源线通信(PLC)技术可以减少机载设备间布线的数量和复杂度,但电源线中多径分量衰减小,信道持续时间长,采用常规循环前缀(CP)设计方法,使用长度不小于信道最大多径时延扩展的CP,会导致容量非最优,可通过选择非充分CP,并结合加窗技术进行优化。基于此,采用对内外侧的子载波施加不同长度CP的边窗技术,以提高通信容量为优化目标,提出一种综合分析通信窗函数和内外侧子载波CP长度的参数设计方法。根据分段机载PLC通信的互连拓扑和频变阻抗,利用传输线理论,建立PLC信道衰落模型;分三阶段调整CP和窗函数参数,进行设计优化,第1阶段得到满足邻道干扰(ACI)约束下的最小加窗扩展长度,第2阶段在该窗函数条件下,调整CP长度增大系统容量,第3阶段通过边窗技术分别优化内外侧子载波,得到最终的优选参数。仿真实验分析表明:所提方法能够在减小ACI的同时避免正交频分复用(OFDM)符号的过度时域扩展,使保守的CP和窗函数选择导致的波特率损失得到改善,最终提高OFDM系统容量;同时,所提方法可以接近或达到全空间枚举的优化效果,且使计算量可接受。

基于归一化循环前缀相关谱的无人机识别技术

基于射频的无人机识别技术具有探测距离长、环境依赖性低的优点,已成为无人机监控系统不可或缺的技术手段。如何在低信噪比条件下有效识别无人机是当前热点问题。为保证良好的图传质量,无人机通常采用带有循环前缀结构的正交频分复用(OFDM)调制作为图传链路的调制方式。据此特性,首先提出一种基于归一化循环前缀相关谱和卷积神经网络的无人机识别算法。依据对无人机信号的OFDM符号周期和循环前缀长度的分析结果,计算信号归一化循环前缀相关谱。当归一化循环前缀相关谱的计算参数与无人机信号的调制参数匹配时,谱线中会出现若干相关峰,峰的位置分布反映了无人机信号帧结构、突发规则等协议特征。然后,利用卷积神经网络对归一化循环前缀相关谱进行特征分析和提取,从而识别无人机。最后,利用通用软件无线电平台USRP X310对5款无人机的射频信号进行采集,构建实验数据集。实验结果表明,该算法优于基于频谱和基于时频谱的算法,且在低信噪比下仍然有效。

基于循环前缀的空分复用系统均衡技术研究

【目的】在空分复用系统中,为了实现模式解复用,需要在接收端采用多入多出(MIMO)的均衡方案。随着传输模式数或者传输容量的上升,MIMO的计算复杂度急剧升高,致使对应的硬件模块功耗过大,必须降低MIMO均衡的计算复杂度。【方法】针对少模光纤短距传输系统,文章提出了用基于循环前缀(CP)的频域联合均衡技术来代替基于块卷积且带有独立色散补偿模块的频域均衡技术以降低MIMO均衡计算复杂度。【结果】基于VPI仿真软件中的少模光纤模型,搭建了6×6少模光纤仿真平台验证所提技术的性能与计算复杂度。仿真结果表明,在训练符号长度有限的前提下,不同CP占比的均衡性能和计算复杂度降低也有所差异。相同仿真条件下,CP占比越大,计算复杂度降低越大;CP占比越小,计算复杂度降低越小。在保持均衡性能一致的前提下,CP占比为11.11%的频域均衡方案的计算复杂度仅为传统的基于块卷积的频域均衡方案的15.29%。【结论】在均衡性能保持一致的前提下,相较于传统的基于块卷积且带有单独的色散补偿模块的频域均衡方案,文章所提出的添加CP的频域均衡方案具有更低的计算复杂度。

基于循环前缀的相位编码OFDM雷达多普勒频移估计和补偿

相位编码正交频分复用(PC-OFDM)雷达是近年来新体制雷达研究热点之一。该雷达信号对正交多载频进行相位调制,同时具有距离、多普勒高分辨。然而,PC-OFDM雷达对多普勒频偏较为敏感,该文研究了PC-OFDM雷达基于循环前缀(CP)对多普勒频偏进行估计,并基于估计值对频偏进行补偿,再进行脉冲压缩。仿真实验证明,该文方法能有效改善多普勒频偏所带来的1维距离像结构破坏和旁瓣抬升。

在OFDM系统中用循环前缀对时变色散信道进行估计

目前 ,正交频分复用 (OFDM)技术因能在无线时变信道中进行高速数据传输而受到广泛的关注。在相干的OFDM系统中 ,接收机能否获得准确的信道状态信息(CSI)是系统性能提高的关键。为了能在接收端获得准确的CSI和提高系统的传输速率 ,文中将文献 [3]的算法由单路发射推广为I Q两路发射 ,采用复抽头系数的FIR滤波器对多径衰落信道进行建模 ,并用通常被丢弃的循环前缀作为训练序列对信道进行估计和均衡。仿真结果表明改进的算法在相同的子载波和比文献 [3]传输效率提高一倍的情况下能有效地自动跟踪信道的变化。

循环前缀长度对OFDM系统性能的影响

结合我校为研究生所开设的现代通信系统课程,设计了OFDM通信系统实验的一个拓展内容——循环前缀长度对OFDM系统性能的影响。根据既有的OFDM实验系统模型,对OFDM系统循环前缀长度进行了实验分析,得出当满足CP长度大于最大时延扩展时,CP长度越小越好,即CP长度等于最大时延扩展时OFDM系统性能最佳。应用Matlab仿真,得到最大时延扩展、循环前缀长度和误码率彼此之间相互的关系曲线,结果表明实验与理论一致。

基于交织循环前缀的MIMO-OFDM系统多符号定时同步

从抑制符号定时同步存在偏差时的相关峰的角度出发,提出采用交织的方法设计循环前缀,从而获得强相关峰。同时,为了提高最大似然估计的性能,提出利用多个MIMO OFDM符号进行估计来获得更高的增益。相对于传统的循环前缀添加方法,该方法需要产生交织表,实现复杂度略有增加,但估计性能提高明显。此外,参与估计的MIMO OFDM增大后,可以获得大于3dB的估计增益。

基于循环前缀频域自相关的OFDM信号频谱感知

针对无线通信频谱资源有限并且利用率非常低的问题,研究了认知无线电系统中基于信号典型特征的频谱感知策略,并进行动态频谱检测。提出了一种基于循环前缀频域自相关的频谱感知算法,利用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号的循环前缀具有循环平稳特性,在信号频域进行自相关运算,设定判决门限,完成对信号频谱的检测,同时具备较好的抑制平稳噪声和干扰的能力。在低信噪比或者噪声不确定度大的应用场景下,能够获得比能量检测方法更优、更稳定的频谱感知效果,增强了噪声鲁棒性。在算法中采用双门限检测,进一步减弱了噪声不确定度对检测性能的影响,提高了频谱感知性能。