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近年来我国高速铁路飞速发展,对无线通信系统的QoS(Quanlity of service,服务质量)提出了更高的要求。列车高速移动引起的无线信道快速时变性和多普勒频移问题,使得无线通信系统的BER(Bit Error Rate,误码率)增大,影响了CTCS(Chinese Train Control System,中国列车控制系统)数据的传输效率、语音通话质量等。针对无线信道的时变特性和多普勒频移问题,提出基于车载信息的多普勒频移联合估计模型,并且对经典Fitz算法进行改进后应用于联合估计模型。通过构建无线信道传输误码率的仿真模型,利用Matlab的simulink工具箱对列车行驶过程中误码率进行仿真,在高速铁路场景下结合实际路测数据对改进Fitz算法进行了仿真,仿真结果表明联合估计方法可以精确估计出多普勒频移,估计值与真实值误差较小,经过校正后能够满足接收机容许的频移范围,改善了接收机的解调性能。论文的主要研究内容如下:(1)通过建立基于基站的数学模型,推导出了列车行驶在直线和弯道情况下多普勒频移计算公式。列车在直线和弯道两种行驶条件下,分析列车与基站水平距离对GSM-R系统误码率的影响,得出在弯道情况下误码率的变化随机性较大,此时现有算法对载波的跟踪较难,基于车载信息的多普勒频移联合估计模型很好地解决了这个问题。(2)通过建立GSM-R系统误码率的仿真模型,分析不同高速铁路场景下莱斯因子K对系统误码率的影响。当莱斯因子K不同时,仿真比较Kay算法、改进LCR算法、改进Fitz算法的性能,与其他两种算法相比,改进Fitz算法估计精度高并且估计范围相对较大,然后分析了实际高速铁路场景下多普勒频移估计算法的误差。仿真结果表明在高架桥和路堑场景下,与Kay算法、改进LCR算法相比,改进Fitz算法估计误差较小,适用于高速铁路GSM-R系统的多普勒频移估计。(3)分析推导了基于基站的多普勒频移补偿结构。仿真分析了频移补偿后列车速度不同时GSM-R系统的误码率,经过频移补偿后降低了系统的误码率,满足高速铁路通信的要求,并且系统的整体吞吐量有明显的提升。