【摘 要】
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在第四代、第五代及第六代移动通信中,OFDM技术均为核心技术。因此,论文在以普通多载波为观察对象的同时,也以OFDM信号作为观察对象,以提升对OFDM时间参数及频域参数估计的准确率和降低估计误差为目标。对传统的参数估计算法进行了仿真验证,提出并验证了OFDM时间参数及子载波数的估计算法。首先,论文对OFDM技术原理及系统模型进行了讲解,并介绍了OFDM信号常用特征量的提取方式。利用不同的特征量,完
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在第四代、第五代及第六代移动通信中,OFDM技术均为核心技术。因此,论文在以普通多载波为观察对象的同时,也以OFDM信号作为观察对象,以提升对OFDM时间参数及频域参数估计的准确率和降低估计误差为目标。对传统的参数估计算法进行了仿真验证,提出并验证了OFDM时间参数及子载波数的估计算法。首先,论文对OFDM技术原理及系统模型进行了讲解,并介绍了OFDM信号常用特征量的提取方式。利用不同的特征量,完成了对OFDM信号的载频,符号时间参数,带宽等参数的估计。然后,论文研究了非线性变换对周期信号时域波形的影响。针对于在高频信号下,随机共振参数选取困难,且需要较高的采样率问题,提出了一种新的思路,使得随机共振法的限制得以放宽,并使用改进后的随机共振法对普通多载波信号的载频估计进行了研究。利用普通频谱估计载波数目较为准确,而随机共振后的信号估计载频较为准确的特点,将两种算法进行了结合,经过仿真验证,在低信噪比下相比于原算法取得了性能上的领先。论文还分析了噪声对OFDM信号过采样率估计的影响,并利用OFDM符号时间长度与OFDM有用符号时间长度之间的数学关系,使用OFDM符号总时间长度来替代有用符号时间长度进行估计,同时完成了对子载波数的估计。最后,使用本文提出的替代法与传统子载波数及OFDM时间参数估计算法进行比对。经过仿真验证后,本文所提出的算法在低信噪比下有较为明显的优势。
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