OFDM系统中基于零子载波检测的频偏估计模糊度校正算法

OFDM系统的性能对频率偏移非常敏感。该文针对频偏估计中所产生的模糊度问题提出了一种基于零子载波检测的频偏估计模糊度校正算法。它利用OFDM符号中不传输信息的子载波进行频偏估计模糊度校正。文中分析了定时误差对算法性能的影响并分析比较了算法的复杂度。仿真结果表明,在性能相近的前提下,该文提出的频偏估计模糊度校正算法与传统的算法相比具有运算量小的优点。

802.11n与ZigBee共存:子载波置零多输入多输出物理层模型

针对802.11n与Zig Bee共享ISM频段造成的Wi Fi与Zig Bee信道重叠,进而导致网络间相互干扰使得网络性能下降,以及当前载波侦听多路访问/冲突避免（CSMA/CA）可能导致的频谱资源利用率较低的问题,提出一个采用子载波置零技术的2×2非相干多输入多输出（MIMO）物理层模型。该模型中,为了避免共信道干扰,Wi Fi发送端在发送数据前首先对其当前使用的信道中可能存在的Zig Bee信号进行检测,若检测到Zig Bee信号则对已被占用的频谱对应的子载波置零,使用余下频谱不重叠子载波进行通信。接收端对发送端使用的子载波进行识别,并完成后续工作。通过使Wi Fi与Zig Bee信号频谱分离来消除信号间干扰,解决两者共存问题,实现Wi Fi与Zig Bee数据并行传输。在由GNURadio/USRP软件无线电设备和Zig Bee节点搭建的实验床上进行的实验结果表明,采用子载波置零技术的2×2非相干MIMO可以获得全带宽发送状态下50%~70%的吞吐量,同时在数据并行传输过程中Zig Bee的正确收包百分比达到90%以上。

OFDM系统在保护前缀不足时的频域均衡

当正交频分复用(OFDM)通信系统的循环保护前缀(CP)长度小于信道冲激响应长度时,常采用时域均衡方法消除符号间干扰(ISI)和子载波间干扰(ICI)。但时域均衡器结构复杂,且收敛速度较慢。为此,利用OFDM系统的零子载波信息,设计了一种频域均衡器。该均衡器具有稀疏矩阵结构,因此计算量小。理论分析和计算机仿真表明:它能有效消除由于循环前缀不足引起的符号间干扰和子载波间干扰,从而较好地恢复传输信号。

基于接收信号重构的OFDM系统盲信道估计

对OFDM系统的盲信道估计问题进行了研究,提出基于接收信号重构的子空间算法。该算法利用OFDM循环前缀(CP)重构接收信号,将传输方程中的信道矩阵变换为块Toeplitz高矩阵,然后利用重构接收信号噪声子空间与信号子空间的正交性,获取信道估计特征方程。为消除虚拟子载波对算法的影响,引入等效发射信号的SVD分解。通过将重构前的信号进行虚拟子载波归零处理进一步提升了算法的性能。仿真结果表明,所提算法相比于已有算法具有较高的估计精度和较快的收敛速度。