铁路交通中PRACH规划工具开发的实验研究

为克服铁路交通中RRU共小区等同频网络运行中存在的前导码碰撞问题,考虑随机接入的关键作用,根据Zadoff-Chu序列结构特点重新分配及设定前导序列以提升其复用度,并以工具形式开发实现。具体设计方法联系铁路交通运行速度快、业务需求集中等实际,针对不同频段的表现合理划分场景。对低速/高速场景通过合理选择循环移位确定根序列以适配不同小区半径及列车运行速度;对超高速场景利用自适应内插方法进行长序列规划。软件运行结果表明,低速/高速场景在干扰影响主要区域达到序列分散分配目的,超高速场景序列具有良好自相关及互相关性,充分隔离干扰,从而接入过程中不确定性因素得到有效控制。

LTE网络PRACH随机接入前导的规划

重点讨论PRACH随机接入前导Preamble资源的规划,包括随机接入前导格式选取、取值、Zadoff-Chu根序列索引配置及PRACH资源的复用方案。LTE PRACH随机接入资源规划不合理会造成网络随机接入成功率的劣化,继而对用户感知造成不良的影响。

一种ZC-OFDM雷达干扰一体化波形设计与处理方法

雷达干扰一体化是优化射频资源、实现定向干扰的有效技术路径,雷达干扰一体化波形设计是雷达干扰一体化研究的重点。本文提出一种基于Zadoff-Chu序列和正交频分复用架构的雷达干扰一体化波形,研究了波形的设计与处理方法。波形以正交频分复用为调制方式、以时频分割复用为基本架构、通过Zadoff-Chu和Mersenne-Twister序列对频域子载波进行合理的分配和调制完成探测与干扰功能一体,在信号处理时采用先探干时频分离再脉冲压缩和相参处理的方式实现测距测速。理论分析和仿真试验表明,所提波形同时具备脉冲压缩主副瓣比大、多普勒容限强以及频率对准灵活、干扰随机性强的探干一体性能优点。

OFDM系统改进的训练序列结构及时频同步算法

提出了一种改进的基于Zadoff-Chu(ZC)序列的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统时频同步算法。该算法构造了一个具有共轭重复关系结构的训练序列,首先利用时域训练序列前后的共轭特性完成定时同步,同时得到整数倍频偏估计,使定时结果不受频率同步性能影响,然后在获取精确的定时同步之后利用训练序列的重复性完成小数频偏估计。理论分析和仿真结果表明,在高斯信道和多径信道下,改进算法的定时估计和频偏估计均方误差较低,同时扩大了整数和小数频偏估计范围,降低了系统计算复杂度。

适用于NC-OFDM系统的频偏估计算法

针对非连续正交频分复用(NC-OFDM)系统中频率同步的干扰问题,提出一种利用Zadoff-Chu变换矩阵的频偏估计算法。发送机的Zadoff-Chu矩阵变换模块将信号转换为恒定包络,接收机通过最小化2个相邻接收NC-OFDM符号中相同子载波的能量差获得频偏估计,将频率补偿接收信号与Zadoff-Chu逆矩阵相乘,恢复出原始发送信号。仿真结果表明,该算法比其他算法有更好的误码率性能。

面向邻近目标分辨的MIMO雷达波形设计方法

针对雷达系统邻近多目标分辨性能较差的问题,提出了一种面向邻近目标分辨的MIMO雷达波形设计方法。首先,通过数字波形产生器生成正交频分复用信号,作为雷达发射波形,并对其进行相位编码调制;其次,将发射波形设计问题转化为最优化问题,以最小化发射信号功率峰均比为目标函数,最大距离旁瓣电平和距离模糊函数包络变化因子为约束构建优化模型;然后借助序列二次规划法求解该优化模型,得到最优发射波形,提高波形固有分辨能力,进而增强接收端匹配滤波性能。仿真结果表明,该方法能够得到更低的信号峰均比,与时域移位削峰和改进的子载波预留法相比,距离旁瓣性能损失降低了约17.4%和36.9%,且序列长度和初始序列类型对算法性能影响较小。

一种用于OFDM系统的高性能频偏估计方法

提出一种应用于高速移动环境下系统频偏估计的方法,使用相关性能优异的Zadoff-Chu序列作为训练序列,将其在一个符号周期内重复4次,利用这种帧结构进行两次频偏估计,实现系统的频率粗、精同步.该方法不仅具有频偏估计范围大和估计精度高的双重优点,而且所有频偏估计过程均在FFT之前完成,加快了系统同步的时间,降低了系统同步复杂度.AWGN信道和Rayleigh衰落信道下的仿真结果验证了新算法的有效性.

新型宽带无线通信系统的同步算法研究

同步技术在下一代宽带无线通信系统中扮演着十分重要的角色。本文提出了一种针对宽带无线通信系统的新型的同步算法,该算法通过使用相关性较好的ZC序列来定位数据帧以及进行频偏估计。同时,所提出的算法可通过周期ZC序列来对可变帧长进行同步,并能够根据系统的需求来灵活地调整相关参数。仿真结果表明,所提出的算法能准确地定位数据帧的起始位置,并能精确地对频偏进行补偿。

基于新型前导符号的OFDM同步算法

在多径信道中,循环前缀最大似然估计盲OFDM同步算法的性能较差,循环前缀集相关同步算法增强了对抗多径的能力,获得了较好的同步性能,但同步时延非常大。为了缩短集相关同步算法的同步时延,设计了一种前导符号,基于此前导符号,提出了一种快速集相关运算同步算法。蒙特卡洛仿真结果表明,在多径信道下,该算法比循环前缀集相关同步算法具有更好的同步性能。进一步的分析还证明本文算法的同步时延也大大缩短。

基于ZC序列的OFDM同步及稀疏信道估计算法

提出了一种能够在时域兼具完成正交频分复用(OFDM)同步和稀疏信道估计的算法.该算法使用的训练符号由两个重复的Zadoff-Chu(ZC)序列和一个ZC共轭序列组成.通过计算训练序列中两个度量函数的乘积实现了符号定时同步,不须要加权序列.通过在时域计算训练序列和本地序列的移位相关值完成了频偏同步,不须要进行FFT.在由ZC序列形成的矩阵中,依据互不相关(MIP)特性最小原则选出最优的压缩感知矩阵对时域稀疏信道进行观测,并采用正交匹配追踪(OMP)算法重构出了信道估计值.仿真结果对比表明本算法能够在时域以很高的精度完成同步和稀疏信道估计.