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随着时代的不断进步,人们对数据的传输速率的需求日益增加,并且频谱资源越发匮乏。非连续正交频分复用(Non-Continuous Orthogonal Frequency Division Multiplexing,NC-OFDM)是属于认知无线电(Cognitive Radio,CR)的OFDM信号,并且可以充分使用现有的频谱资源,且其子载波之间相互正交,即其频谱效率较高。但NC-OFDM的旁瓣泄露较严重,5G传输技术候选之一——滤波器组多载波(Filter Bank Multi-Carrier,FBMC)能够改善NC-OFDM的旁瓣泄露严重问题且频谱效率更好。随着NC-OFDM及FBMC技术的提出,针对这两种信号的参数估计及子载波上的调制识别进行理论研究工作,就具有一定的研究意义。本论文的研究对象为NC-OFDM和FBMC信号,结合现有的通信信号参数估计算法,应用在NC-OFDM及FBMC信号参数的特征分析上,进行信号的参数估计及子载波上的调制识别。论文的主要工作如下:(1)针对NC-OFDM信号的参数估计重要问题,研究了循环自相关和四阶循环累积量的算法。首先根据NC-OFDM信号的循环自相关在循环频率?(28)0以及时延?(28)T_u切面具有离散谱线特征进行多个参数(循环前缀、有用数据周期及符号周期)估计;然后根据NC-OFDM的四阶循环累积量特征进行子载波频率间隔的估计;最后对NC-OFDM信号的循环自相关及四阶循环累积量进行数值仿真。仿真结果表明:在低信噪比下,两种算法均能有效估计NC-OFDM信号的多个参数。(2)针对FBMC-OQAM信号的符号周期盲估计重要问题,研究了自相关二阶矩和循环自相关算法。首先通过FBMC-OQAM信号的自相关二阶矩取值的离散特性,估计出该信号的符号周期;接着根据FBMC-OQAM信号的循环自相关在循环频率?(28)0切面具有离散谱线特征进行其符号周期估计;然后将两种算法估计得到的符号周期进行比较分析;最后对FBMC-OQAM信号的符号周期估计算法进行性能仿真。仿真结果表明:在低信噪比下,两种算法均能有效实现FBMC-OQAM信号的符号周期估计,验证了该方法的可行性。(3)针对FBMC信号中的子载波调制方式识别问题,本文研究了一种基于谱相关和奇异值分解算法。首先根据QAM-FBMC和OQAM-FBMC信号的循环自相关?(28)0切面的谱线差异进行FBMC信号的调制识别,即OQAM-FBMC信号的循环自相关谱线在?轴上取值是等间隔分布的,而QAM-FBMC信号的循环自相关仅在?(28)0时具有非0的谱线;然后,将MOQAM(MQAM)-FBMC构成信号矩阵,并利用奇异值分解算法对信号矩阵进行特征值分解;最后,进行相应的数值实验仿真。仿真结果表明,本文提出的算法在低信噪比下能有效的识别出FBMC信号中的子载波调制方式,具有一定的理论研究价值。