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未来第五代移动通信(5G)技术的发展将会给车载通信技术带来新的机遇和挑战。基于正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的车辆协作通信网络由于车辆协作通信网络中每个节点具有各自的振荡器,因此存在多个定时偏差和载波频率偏差(Carrier Frequency Offset,CFO),给车辆协作通信系统带来了新的同步问题。另外由于车载通信存在车辆高速移动和信道传播环境复杂等特点,传统的信道估计算法性能会受到影响。需要研究适用于车载信道下的信道估计算法,来保证接收端信号的正确恢复。论文围绕车载通信OFDM系统同步与信道估计技术展开研究,主要工作如下:1、针对先前一些算法存在定时模糊以及存在较大旁瓣干扰的问题,提出了一种基于加权恒包络零相关(Constant Amplitude Zero Auto Correlation,CAZAC)序列的OFDM系统时频同步方案。利用训练序列共轭对称特性进行符号定时和频偏估计。首先利用训练序列延迟相关和对称相关的特点进行定时和粗频偏估计,然后利用循环前缀的冗余信息进行小数倍频偏精细估计,最后采用时域循环移位进行整数倍频偏估计。论文分析了符号定时和载波频偏误差对OFDM系统产生的影响,重点对基于训练符号辅助的符号定时同步与载波频偏估计算法进行了研究,并进行了理论分析和性能仿真。通过与其他算法的仿真对比可以得出,多径时变信道下新算法能够取得较高的定时准确率和频偏估计精度。2、论文分析了车载移动环境对OFDM系统产生的影响,研究了系统存在残留载波频率偏差情况下的基于基扩展模型(Base Expansion Model,BEM)。利用最大似然估计方法,改进了一种基于BEM的载波频偏与信道联合估计算法。由于梳状导频在车载移动环境下会受到来自于数据子载波的干扰,因此算法中采用梳状导频簇来降低导频位置处的子载波间干扰(Inter Carrier Interference,ICI)。改进算法能够有效降低车载时变信道下参数的估计数量,仿真结果表明该算法误码率性能优于不考虑载波频偏估计时的信道估计算法。