复杂环境下OFDM信号的参数估计与调制识别

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正交频分复用(OFDM)通过把单路信号流分散到各个频谱互相重叠的子通路,提高系统的数据传输速率和频谱利用率,被广泛用于现代通信系统当中。多载波OFDM信号中的每一路子载波信号的调制类型可以为后序的参数估计与解调过程提供重要的先验信息。Underlay频谱接入方式下,多个用户共享频带资源。因而将OFDM与Underlay技术结合,可获得更高的频谱利用率。在Underlay模式下,次用户需要提前知道信道内信噪比参数,从而决定自身接入授权信道的传输策略。因而,本文主要对Underlay认知网络中的时频重叠OFDM信号的信噪比估计问题和含有小数倍的载波间隔大小的载波频偏的OFDM子载波识别问题进行了研究。本文的主要工作内容如下:1.本文提出了一种基于接收信号的循环自相关函数的时频重叠OFDM信号的信噪比估计方法。该方法首先计算出所接收信号的循环自相关函数,并通过时延小于码片时间的截面中的离散谱线估计出分量OFDM信号的总功率;然后由该循环自相关的时延和频率都为零时的值估计出总的接收信号的功率;最后利用分量OFDM信号的总功率和接收信号的总功率得到时频重叠OFDM信号的信噪比。由于现存的国内外的文献不存在对时频重叠OFDM信号的信噪比估计的研究,因而本文推导了时频重叠OFDM信号信噪比估计的克拉美罗界,作为对本文中信号的信噪比估计方法的评估指标。2.本文提出了一种基于统计量的多径信道下含频偏的OFDM信号的子载波识别方法。该方法首先将多径信道下接收到的含频偏的OFDM信号去除循环前缀并进行快速离散傅里叶变换(FFT变换),得含有载波频偏的子载波信号;接着通过计算得到的每一路子载波信号的二阶距,优先识别出了OFDM子载波中的空子载波和导频子载波;最后通过每一路子载波信号的四阶累积量和归一化六阶累积量识别出调制子载波。3.本文通过matlab仿真实验对所提的信噪比估计和子载波识别方法进行验证。由仿真实验的结果可知,本文中的信噪比估计方法可以有效估计出含时频重叠OFDM的接收信号的信噪比,且随着信噪比增大,其估计性能逼近克拉美罗界。本文中的信噪比估计方法具有鲁棒性,对分量OFDM信号的频谱重叠率、功率比和过采样率具有稳健性。本文中的子载波识别方法,可以有效地识别多径信道条件下含有小数倍载波间隔大小的载波频偏的OFDM信号的子载波信号的调制类型,并且与传统子载波识别的方法相比,该方法信噪比要求低,而且其复杂度不高。
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-8页
符号对照表第11-12页
缩略语对照表第12-15页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 研究背景和意义第15-16页
    1.2 国内外研究现状第16-19页
        1.2.1 OFDM信噪比估计的研究现状第16-17页
        1.2.2 OFDM信号识别的研究现状第17-19页
    1.3 本文结构安排第19-21页
第二章 OFDM信号的循环平稳性分析第21-31页
    2.1 OFDM的基本原理第21-22页
    2.2 OFDM的循环统计量分析第22-30页
        2.2.1 OFDM的循环自相关函数第23-27页
        2.2.2 OFDM的循环谱密度函数第27-29页
        2.2.3 OFDM的高阶循环累积量第29-30页
    2.3 本章小结第30-31页
第三章 时频重叠OFDM信号的信噪比估计第31-45页
    3.1 引言第31页
    3.2 时频重叠OFDM信号的接收模型第31-32页
    3.3 时频重叠OFDM的信噪比估计方法第32-36页
        3.3.1 时频重叠OFDM信号的循环自相关函数第32-33页
        3.3.2 时频重叠OFDM信号的信噪比估计原理第33-35页
        3.3.3 时频重叠OFDM信号的信噪比估计步骤第35-36页
    3.4 信噪比估计的克拉美-罗界分析第36-39页
    3.5 仿真结果与分析第39-43页
    3.6 本章小结第43-45页
第四章 含小数倍载波频偏的OFDM信号的子载波识别第45-59页
    4.1 引言第45页
    4.2 含频偏的OFDM子载波信号的模型第45-48页
    4.3 含频偏的OFDM子载波识别的传统方法第48-51页
    4.4 基于统计量的含频偏OFDM子载波调制识别方法第51-54页
        4.4.1 含频偏的空子载波和导频子载波信号的识别第51-52页
        4.4.2 含频偏的调制子载波信号的识别第52-54页
        4.4.3 含频偏的OFDM子载波识别步骤第54页
    4.5 仿真结果与分析第54-57页
    4.6 本章小结第57-59页
第五章 总结与展望第59-61页
参考文献第61-65页
致谢第65-67页
作者简介第67-68页
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