【摘 要】
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21世纪即将进入5G的时代,移动通信正在朝着更高的传输速率、更低的延迟、更宽的带宽、更高的频谱利用率的方向快速发展。OFDM技术作为5G通信领域的一项关键技术,在移动通信的应用领域发挥着重要的作用。本文主要研究了OFDM系统的信道估计与信号检测技术,设计并实现了基于AD9361的同步信号检测系统。首先研究了OFDM系统中传统的信道估计算法,并通过仿真,分析不同导频方案设计的传统信道估计算法的局限性
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21世纪即将进入5G的时代,移动通信正在朝着更高的传输速率、更低的延迟、更宽的带宽、更高的频谱利用率的方向快速发展。OFDM技术作为5G通信领域的一项关键技术,在移动通信的应用领域发挥着重要的作用。本文主要研究了OFDM系统的信道估计与信号检测技术,设计并实现了基于AD9361的同步信号检测系统。首先研究了OFDM系统中传统的信道估计算法,并通过仿真,分析不同导频方案设计的传统信道估计算法的局限性。其次将深度学习的神经网络模型引入到OFDM系统中,打破传统模块化的通信系统设计模式,建立联合信道估计与信号检测的端到端网络模型,基于神经网络模型根据接收数据直接恢复出原始数据流。与传统算法相比,基于深度学习的端到端信号检测算法无需信道的统计信息,通过大量数据学习信道特性并用于信号检测。本文提出一种基于滑动双向门控循环单元模型(SBGRU)的端到端序列检测算法,仿真表明,所提的端到端序列检测算法在较少的导频占用率、较大的多普勒频移、较大的时延等恶劣的信道条件下相较传统信道估计算法有明显的误码率性能提升,由于充分利用序列中蕴含的信息,本文提出的SBGRU算法比基于深度神经网络模型(DNN)的符号检测算法的性能更好,且在不同信噪比条件下的泛化能力更强。最后设计了同步信号检测系统,在两发两收天线的射频系统中,通过发射一组ZCZ码,利用其正交性克服不同天线间的相互干扰问题,在接收端,使用基于匹配滤波器的互相关检测实现同步信号的快速捕获。基于FPGA和AD9361搭建完整的射频收发平台,通过配置AD9361完成特定参数的射频系统设计,并对射频收发链路进行调试,在此平台上,对同步信号检测方案进行测试,验证同步方案的合理性和可靠性。
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