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非连续正交频分复用(Non-Contiguous Orthogonal Frequency Division Mutilplexing,NC-OFDM)作为基于OFDM技术的一种物理底层数据传输解决方案,在认知无线电或干扰环境中得到了广泛应用。在无线传输环境中,信道往往是时变的,而且多径信道造成的多径衰落会导致信号幅度衰减和相位畸变,这会对系统接收信号造成严重影响。信道估计是为了降低多径信道衰落的影响,估计出信道的时域或频域响应,对接收到的数据进行恢复,以提高接收性能。信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)是通信系统的一个重要指标,准确的估计具有重大意义。本文主要研究在NC-OFDM系统中的信道估计算法和信噪比估计算法,主要分为三个部分:第一部分为第一章,主要介绍本文研究内容的背景和意义以及NC-OFDM系统信道估计算法和信噪比估计算法的研究发展现状,并介绍主要研究内容和结构安排。第二部分为第二、三、四章,为本文研究的主要内容。第二章主要研究了NC-OFDM系统中基于导频辅助的信道估计算法,并在无干扰和干扰环境中进行了仿真性能分析。首先介绍了NC-OFDM系统原理,给出了系统帧结构、系统参数和导频图案设计,根据系统特性,选择块状导频图案;然后研究了NC-OFDM系统中基于导频辅助的不同信道估计实现方法以及内插方法;最后进行了仿真分析。仿真结果表明:采用BPSK调制、1/3码率Turbo码的NCOFDM系统中,在无干扰的LTE典型衰落信道下,当系统误比特率为510-时,线性最小均方误差(Linear Minimum Mean-Squared Error,LMMSE)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)算法性能接近,比理想估计差0.7dB左右,并优于最小二乘(Least Squares,LS)算法约2.7dB,但复杂度远大于LS算法;在部分频带噪声干扰和单音干扰环境及LTE信道中,与无干扰结果很类似,但由于干扰频谱的泄露,性能比无干扰环境约差0.2dB;在本论文研究的NC-OFDM系统中,线性内插比其他高阶内插具有更好的性能。第三章主要研究了NC-OFDM系统中基于Turbo译码软信息的迭代信道估计算法,并进行了仿真性能分析。首先重新设计了迭代接收机结构;然后研究了NCOFDM系统中基于Turbo译码软信息的迭代信道估计中的迭代次数、软信息置信度和迭代加权系数对估计性能的影响;最后进行了仿真分析。仿真结果表明,迭代5至8次之后,误码率性能增益趋于饱和;软信息置信度门限需要设置较大的值,以避免译码错误传播;迭代加权系数需要选择合适的值,以达到最佳的迭代增益。本文在选定置信度门限0.99和迭代加权系数0.03条件下,仿真迭代5至8次后,当系统误比特率为510-时,在无干扰环境的LTE信道中,迭代增益约为0.5dB;在部分频带噪声干扰和单音干扰环境及LTE信道中,迭代增益约为0.4dB。第四章主要研究了NC-OFDM系统中的信噪比估计算法,并进行了仿真性能分析。主要研究了基于导频辅助的两种基于相邻子载波的Boumard SNR估计算法与基于相同子载波的Ren SNR估计算法,以及非数据辅助的基于空白子载波的SNR估计算法,并进行了仿真分析。仿真结果表明,加性高斯白噪声(Additive White Gaussian Noise,AWGN)信道中,四种SNR估计算法估计结果准确;在LTE衰落信道下,当SNR较大时(大于10dB),基于导频辅助的SNR估计算法估计结果会低于实际值;低SNR范围内,在无干扰环境下,四种SNR估计算法估计结果较为准确;在部分频带噪声干扰环境下,由于频谱泄露导致信号功率估计偏大,导致SNR估计偏高;在单音干扰环境下,由于干扰抑制导致信号功率估计偏低,空白子载波算法SNR估计偏低约0.5dB。第三部分为第五章,对本文的研究工作了做了概括性的总结,并指出下一步研究的方向。