新的基于粒子群优化的正交频分复用系统盲频偏估计算法

针对正交频分复用(OFDM)系统频偏估计问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的盲频偏估计算法。首先,根据频偏估值重建的接收信号和实际接收到的信号误差最小原则构造了盲频偏估计的数学模型,并推导出了代价函数;然后,利用粒子群优化算法强大的随机并行全局搜索能力,通过最小化代价函数估计频偏。仿真比较了常系数、微分递减两种惯性权重策略PSO算法的频偏估计性能,并与最小输出方差、黄金分割盲频偏估计算法进行了比较分析。仿真结果表明,所提算法精度高,同一信噪比下较同类算法大约有一个数量级的提升,且不受调制类型和频偏估计范围(-0.5,0.5)的限制。

一种新的恒模信号OFDM系统的盲频偏估计算法

载波频偏(CFO)的存在直接影响正交频分复用(OFDM)系统的性能,为了提高CFO的估计精度,提出一种新的适用于恒模信号OFDM系统的盲频偏估计算法。该算法假设连续两个OFDM符号之间的信道变化缓慢,根据相邻OFDM符号各子载波的信号功率差建立代价函数,通过使得代价函数最小化完成CFO的盲估计。通过理论分析获得了该代价函数的闭式解,从而达到有效降低算法复杂度的目的。仿真结果表明:所提算法在高信噪比下与经典算法相比具有较高的估计精度,且对信道阶数变化具有鲁棒性。

基于遗传算法的OFDM高精度盲频偏估计器

针对正交频分复用系统频偏估计问题,提出了一种基于遗传算法的高精度盲频偏估计器。该算法首先将带载波间干扰的正交频分复用系统视为正交码分多址接入系统,将载波间干扰系数视为码分多址接入系统的扩频码,利用估计的载波频偏构造扩频码,进而重建接收信号;然后利用重建信号跟实际接收信号最小重建误差原则构造了盲频偏估计的代价函数,并设计了对应于遗传算法的适应度函数;最后利用遗传算法强大的并行搜索和全局寻优能力,通过最小化代价函数求得最佳频偏估值。仿真结果表明,所提算法具有较高的估计精度,低信噪比下性能显著,有效降低了时间复杂度,且不受频偏估计范围和信号调制类型的限制。

上行正交频分多址接入系统快速盲频偏估计算法

为了提高上行正交频分多址接入(OFDMA)系统多用户频偏(CFO)估计收敛速度,提出了一种基于重复因子的快速盲CFO估计算法。在窄带信号的假设条件下,利用直线阵接收信号的自相关、互相关矩阵特征值完成波达方向(DOA)估计,进而根据DOA与子载波以及CFO的对应关系建立子空间,并利用子空间之间的正交性完成CFO估计;通过引入信号重复因子,以循环移位的方式重复使用同一OFDMA符号的数据,大大减少了建立子空间时所需要的OFDMA符号数。另外,以多项式求根代替一维搜索完成最终CFO的求解,使得算法性能不受搜索步长的限制。仿真结果表明,该算法在保证估计精度的同时,能够有效减少算法所需的符号数,当子载波数为64、用户数为4时,在理想情况下所需符号数仅为原来的1/10。

OFDM系统的对数似然比最大化盲频偏估计算法

为了消除短波OFDM通信中的频率偏移问题,对差分OFDM信号进行了分析,并对最大后验概率(MAP)译码的性质进行了研究,提出了一种似然比最大化的迭代盲频偏估计算法。由于该算法充分利用了软译码得到的似然比信息,因此可以实现最优信号检测。计算机仿真证明了该算法的有效性。进行了短波OFDM信号通信实验,得到了实测数据。实测数据检测结果表明,该算法的误码率性能随着迭代次数的增加而提高,且一发两收系统性能要比单发单收系统性能至少提高2 dB。

基于连续符号平均功率方差最小化的CM-OFDM系统盲载波频偏估计算法

针对数字信号在正交频分复用(OFDM)系统中传输受载波频率偏移(CFO)敏感的问题,提出一种基于连续符号平均功率方差最小化的恒模OFDM(CM-OFDM)系统盲载波频偏估计算法。该算法基于频域信号恒模特性构造出代价函数,通过试验三个频偏估计量对CM-OFDM系统中的时域信号进行补偿,并最终采用蒙特卡罗的方法估计出CFO。此外,利用快速傅里叶变换(FFT)的正反变换构成一个酉矩阵,从而降低算法计算过程的复杂度。仿真表明,提出的算法有效的提高了CFO估计的性能,并且具有较好的鲁棒性。

GMSK信号在衰落信道中的频偏盲估计

对GMSK信号作线性近似,在此基础上提出衰落信道中估计GMSK信号频偏参数的算法,它适合于软件无线电接收机。该算法基于GMSK信号近似后二阶统计量的周期平稳特性,不需要前导字,不占用信号传输带宽,开环结构,计算量较小。在matlab6.0平台上对算法的估计性能进行了Monte Carlo仿真,并与其它算法作了比较,结果表明本文提出的算法是可行的。

频率选择性衰落信道中的频偏盲估计

根据频率选择性衰落信道的抽头延迟线模型,将针对平坦衰落信道的CS(周期平稳过程理论)频偏盲估计算法扩展到了频率选择性衰落信道,并通过仿真证明这种扩展是可行的.仿真结果还表明CS算法不仅有好的抗平坦衰落能力。

基于数据重构MNM的交织型OFDMA上行链路频偏盲估计

正交频分多址(OFDMA)系统同步问题的难点在于上行链路的频率同步,本文针对子载波交织分配的OFDMA系统上行链路,利用数据重构,提出一种基于MNM(Minimum-norm Method)算法的载波频偏盲估计算法,利用接收信号的周期性特点,在一个符号周期内以较小的计算量完成对各个用户的载波频偏估计。

OFDMA系统上行链路频偏的盲估计

正交频分多址(OFDMA)系统同步问题的难点在于上行链路的频率同步,本文针对OFDMA系统上行链路,利用基于数据重构的music算法来提取接收信号的共轭自相关信息中所包含的用户频偏信息,不需要任何导频信号或训练序列的帮助。通过算法仿真,表明该算法可以有效的抵抗噪声和信号间干扰。

一种基于OFDM信号周期平稳特性的系统时延和频偏的盲估计算法

该文首先提出一种基于信号周期平稳特性的OFDM系统时延和频偏的盲估计算法,然后分析算法,获得一种可以估计非整数倍样点周期的时延和扩大频偏估计范围,实现整个OFDM系统带宽范围内的频偏估计的方法,并指出本算法可以在信道未知的情况下获得好的估计性能,最后给出相应的仿真结果。理论分析和仿真结果表明,本算法有很好的抗噪特性、强的变化信道适应性,与同类方法比较,具有更高的估计精度、估计非整数倍样点周期时延和扩大频偏估计范围的能力。

数字通信中载波频偏盲估计的一种新算法

给出了一种适用于MPSK、MQAM和MPAM解调的非数据辅助(NDA)载波频偏估计算法,利用自相关函数提取载波频偏信息,该方法具有速度快、频偏估计范围大的优点。计算机仿真结果表明了估计范围可以达到±80%的符号速率。

滤波多音系统盲载波频偏估计算法

针对现有算法估计范围较小的问题,提出了一种基于接收端两倍过采样的盲载波频偏估计算法,算法利用两倍过采样接收信号的自相关函数对频偏进行估计。理论分析和仿真表明,与现有算法相比,文章算法估计范围较大且不需要已知滤波器参数。并且,还具有对定时偏差不敏感,适用于严格采样滤波多音系统等优点。

无迹卡尔曼滤波的长码直扩信号载波频偏盲估计

针对长码直接序列扩频(Direct Sequence Spread Spectrum,DSSS)通信中的载波同步问题,提出了一种新的载波频偏估计算法。该方法结合分段和无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的思想,利用UKF算法对非线性模型的求解能力,估计载波频偏的后验概率的均值和方差。Monte Carlo仿真实验的结果表明新算法不仅具有较高的估计精度,还能实现较低信噪比下的估计。

非数据辅助的QAM信号载波频偏估计算法

研究了正交幅度调制(Quadrature Amplitude Modulated,QAM)信号的非数据辅助载波频率偏移估计算法。针对一些算法主要适用于低阶QAM信号以及计算复杂度较高等问题,提出一种基于加权相位直方图的载波频偏估计算法。该算法通过分析零频偏下的相位概率密度函数与加权相位直方图的关系,采用多级估计方法,对该相位直方图二阶矩的峰值进行测量,从而得到频偏估计值。进一步地,本算法通过联合快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)算法实现多级估计过程,从而简化计算过程降低计算复杂度。仿真结果表明,信噪比较高时,该算法在无信噪比、星座图以及前导信息等辅助信息条件下同样具有较好的估计性能。

频偏估计与相位处理相融合的新型载波恢复算法

针对低轨卫星下行信号存在大多普勒频偏、载波同步难的问题,运用载波频偏开环盲估计算法,并结合一种新的基于相位处理的基带锁相算法,提出一种新颖的MPSK类全数字接收机载波恢复算法。仿真结果表明,该算法能够对大频偏、低信噪比的MPSK类调制信号快速完成载波同步,且具有良好的误码性能,算法易于工程实现,适用于低轨卫星下发的遥感、遥测、移动通信等信号的接收。