基于滤波器组的单载波频域均衡技术研究

研究了基于滤波器组的单载波频域均衡技术的基本原理和实现方法,通过系统对比基于滤波器组的方法与基于FFT方法的异同之处,从其产生的机理上阐明了基于滤波器组的单载波频域均衡技术能够克服FFT方式的主要缺点的原因。基于滤波器组的均衡技术既有效地抑制频率选择性衰落、避免循环前缀带来的信道开销,又具有良好的带外抑制能力和抗窄带干扰的性能,实现了信号的完全重构,仿真结果进一步验证了理论分析的正确性。

基于LDPC码的单载波频域均衡系统

该文设计了一种联合判决-反馈均衡的单载波频域均衡(SC-FDE)系统,该系统用固定波形的短pn序列取代常规SC-FDE系统中的循环前缀(CP),并以多个短pn序列组成的长PN序列作信道训练从而解决快变信道的初始估计和跟踪问题。针对该系统,一种在时域内对接收的多个训练序列进行平均,然后提出了在频域对信道信息进行估计的信道训练算法,该算法与传统SC-FDE系统相比,其计算复杂度较低。另外,提出了一种增加纵向校验的LDPC码用于该系统中降低信噪比门限,提高系统的整体性能。仿真结果表明在多径衰落信道中,此系统可获得较为理想的结果。

多载波通信系统的性能研究

随着人们对无线通信网络宽带化的需求不断增强,传统的传输技术存在的问题日益突出。小波包正交频分复用(OWPM)系统利用小波包逆变换和正变换实现多载波信号的调制和解调,在频谱利用率、抗干扰能力和子信道的分配等问题上具有比传统的正交频分复用系统(OFDM)更高的优势。本文从抗干扰性能、频谱利用率、峰均比等方面对OWPDM和OFDM这两个系统的性能进行研究比较。

基于CP重构的高时间传输效率CP-UFMC接收方法

针对循环前缀(cyclic prefix,CP)不足的情况对循环前缀通用滤波多载波(cyclic prefix-universal filtered multi-carrier,CP-UFMC)系统的影响进行了数学推导,提出了一种基于CP重构的高时间传输效率CP-UFMC接收方法来改善系统性能,并进一步研究了选择性重构方法的性能。之后仿真研究了不同CP长度,不同载波频率偏移和不同正交振幅调制阶数时的系统误符号率(symbol error rate,SER)表现。仿真结果表明,基于CP重构的CP-UFMC接收方法可以改善CP不足导致的系统SER恶化问题,使其接近CP充足时的SER,并优于对比的其他通用滤波多载波系统接收方法。

OFDM技术及系统仿真设计

OFDM技术在高速数据传输中得到了广泛的应用,尤其在无线接入和移动通信中的应用前景非常广泛。结合实践经验,通过分析OFDM的关键技术,给出了OFDM系统仿真设计的基本框架,最后结合实例给出了设计的过程和仿真的结果。

面向5G的新型多载波传输技术比较

介绍了几种面向5G的新型多载波传输技术:滤波器组多载波(FBMC,Filter Bank Multicarrier)、通用滤波多载波(UFMC,Universal Filtered Multicarrier)和广义频分复用(GFDM,Generalized Frequency Division Multiplexing)的基本原理,并从第五代移动通信系统(5G)支持的应用场景和技术需求的角度对三种多载波传输技术的优缺点进行比较。研究表明三种多载波传输技术的带外泄露较低,FBMC系统不使用CP(CP,Cyclic Prefix),因此具有很高的时频效率,但FBMC系统帧的长度比较长,不适合短包类业务;UFMC对一组连续的子载波滤波,可以支持较短的帧结构,但UFMC不使用CP,复杂度较高;GFDM基于独立的块调制,具有灵活的帧结构,鲁棒性好,复杂度比前两者低,便于实际应用。

基于改进SAMP算法的UFMC系统信道估计研究

针对通用滤波器多载波系统输出性能较低,精度较差的缺陷,提出了一种改进贪婪算法。在贪婪算法的运行过程中对数据进行正则化处理,使得残差信号与原子集矩阵相关度较高,而系统的输出性能更好;又对贪婪算法得到的稀疏系数进行有序整理,计算了相邻系数残差,依据杂噪比来设计阈值滤除噪声,能有效降低由于噪声形成的影响。仿真实验结果表明,在通用滤波器多载波系统下,改进的贪婪算法误比特率和均方误差都随着信噪比的增大而逐渐减小,从而达到优化系统的目的。

OFDM系统符号定时估计算法

正交频分调制(OFDM)是一种高效的数据传输技术,具有良好的抗衰落能力,可实现并行传送。但是OFDM对同步误差十分敏感,特别是符号同步误差。传统的MLE算法虽对符号定时估计很有效,但计算复杂度较高。而经改进的MC算法计算复杂度虽降低了,但其估计性能却大大下降。为了降低符号定时估计的计算复杂度和提高估计的性能,在MLE算法的基础上,提出了一个计算复杂性比MLE算法、MC算法都有不同程度降低的新的符号定时估计算法。同时通过Matlab的模拟仿真表明,在信噪比较高时,新的算法定时估计性能更优于MC算法。

OFDMA系统上行链路的符号定时估计

在多径信道中,任何符号定时的变化,都会增加OFDMA系统对时延扩展的敏感程度,为了获得最佳的系统性能,需要尽量减小符号定时同步的误差。已有的符号定时估计算法多是基于特定训练序列的,其优点是实现简单且较为准确,但需要占用额外的频谱资源,且时间偏移量需小于循环前缀的长度。文中提出的基于子载波相位差分的符号定时估计算法是一种盲估计算法,不需要额外发送训练序列,节省了资源,且对时间偏移量大于循环前缀的情况同样适用。

存在定时偏移的UFMC系统信号与干扰分析

通用滤波多载波(universal filtered multi-carrier, UFMC)接收机接收到的信号到达时间与预期到达时间不一致时,会产生定时偏移(timing offset, TO),引入符号间干扰(inter symbol interference, ISI),从而破坏子载波正交性造成通信质量下降。为了分析TO对UFMC系统的影响,本文研究存在TO的UFMC系统信号和干扰分析,推导其数学表达式,数值计算并分析对比不同波形滤波器长度与不同定时偏移下的信干比(signal to interference ratio, SIR),仿真对比不同情形的误符号率(symbol error rate, SER)。结果表明,定时偏移数值与信号干扰强度呈正向相关,滤波器长度与系统SER数值呈反向相关。

基于子空间算法的MIMO-OFDM盲信道估计研究

统一了应用于SISO-OFDM系统子空间算法盲信道估计的识别条件并推广到MIMO-OFDM系统中,实现了基于噪声子空间算法的盲信道估计技术。该算法对信道的真实阶数不敏感,只需要MIMO信道阶数的上限,且可以获得信道的精确估计,并且能快速收敛。仿真结果验证了该算法的均方误差性能。

一种基于训练符号的定时同步算法的改进算法

基于训练符号OFDM同步算法,是数字同步系统经常采用的方法,在突发系统中十分有用。目前基于训练符号的同步算法中比较经典的是由Schmidl提出的应用两个训练符号来进行符号定时估计,在此之后很多基于训练符号的同步算法都是延续这个算法的思想和结构进行改进的[2]。针对Schmidl算法在定时估计方面误差较大,同时又采用两个训练符号进行,降低了系统的传输效率等缺点,提出了只采用1个训练符号进行符号定时的简化算法,在一定程度上提高了原算法在定时估计方面的精确度。

DVB-T接收端采样钟同步的FPGA实现

本文研究了数字电视地面广播(DVB-T)系统中的采样同步算法,利用符号间插入的导频点估计采样时钟偏差,利用凯塞窗函数插值滤波器进行数据的纠正,设计基于FPGA(现场可编程门阵列)实现,经仿真验证可完全达到DVB-T系统的设计要求。