一种改进的频偏估计算法及其性能仿真

论文在比较分析现有基于数据辅助的经典频偏估计算法的基础上,提出了一种改进的Fitz载波频偏估计算法.与原算法相比,该改进算法不仅扩大了频偏估计范围,同时提高了频偏估计精度.通过仿真验证了该改进算法性能.     

LTE小区搜索中定时与频偏估计算法研究

在长期演进（LTE）的小区搜索中,定时同步与频偏估计是一个非常重要的同步过程。基于分段相关算法,提出了一种改进算法。利用分段相关算法具有抗频偏的优点结合差分运算,并采用对接收端信号进行累积处理方法,提高了定时同步精度。将本地PSS信号累积相加的结果与接收信号进行相关运算,有效降低了算法的运算量。同时利用本地PSS信号与接收PSS信号的相关性,提出一种有效的频偏估计算法。理论分析与仿真实验表明,与传统算法相比,提出的定时与频偏估计算法有效提高了估计精度,减小了运算量。     

基于EM的导频数据联合辅助频偏估计算法

针对突发通信系统在保证频率估计精度和频谱效率时存在的矛盾,提出了一种基于EM算法结构的导频与数据联合辅助的频偏估计算法,在此基础之上进而提出了改进的递归EM估计算法。理论分析和仿真实验表明,相比于仅使用导频的估计算法,联合使用导频和数据进行频偏估计的性能更加精确,在高信噪比下达到了使用更多导频符号估计的克拉美罗下界,并且在低信噪比条件下,其性能要优于非数据辅助的盲估计算法。     

基于ML的OFDM优化同步算法

OFDM作为下一代通信系统的关键技术,亟需解决其同步问题。在ML算法的基础上,提出了基于多符号的ML同步算法。在加性高斯白噪声条件下进行了仿真,结果表明改进的同步算法性能比ML算法要好很多。其中,基于连续符号的定时估计方法 1在信噪比超过2 dB时准确率几乎可达100%,基于重复发送符号的定时估计方法 2在较低信噪比条件下性能比方法 1更好。信噪比为-8 dB左右时,3种优化的频偏估计方法的估计误差均在1%以内,明显好于ML频偏估计算法,证明了改进算法的优越性。     

基于线性回归的UWB系统频偏估计算法

提出了一种利用接收序列与本地PN序列的相关值辐角的线性回归来估计UWB系统载波频偏的方法,该算法将接收序列与本地PN作相关,利用辐角随时间的线性变化特性,将相关值辐角作线性回归估计频偏.仿真结果表明,与传统PN相关频偏估计算法相比,该算法性能稳定,在有效估计区间内估计精度不受频偏大小影响,抗多径能力强,在低信噪比仍有较高的估计精度.此外,此算法与系统同步使用相同的PN序列与相关计算结果,节约了系统资源,易于实现.     

循环PN相关时域同步正交频分复用频偏估计算法

针对电力线通信中,传统频偏估计复杂度较高问题,提出了低复杂度时域同步正交频分复用（TDS-OFDM）频偏估计算法。首先,对电力线网络特性进行解析,采用三段等长循环伪随机噪声序列（PN）构造帧头填充保护间隔;其次,帧头与帧体分别基于二进制相移键控（BPSK）和正交振幅调制（QAM）;最后,与传统基于循环前缀（CP）与一般PN频偏估计算法相比,改进算法只需对一段循环PN长度作相关,减少自相关运算次数,且可达到较好频偏估计性能。仿真表明：误码率（BER）为10^-4时,改进算法较传统基于CP及一般PN算法约有5 dB和1 dB的增益。当插入总序列及循环序列长度分别为420与165时,改进算法每帧相关运算次数减少1186次。由理论分析及仿真结果可知,所提算法有效降低计算复杂度,减少传输过程实现成本,提高通信速率。     

基于ZigBee的LS频偏估计改进算法

针对无线信道的多径干扰特性,本文对基于最小平方(LS)误差准则的数据辅助式频偏估计算法进行改进,提出一种根据训练序列或前导符的相关性进行频率偏移估计的改进算法.在ZigBee协议条件下的仿真结果表明该改进算法的均方误差优于BAF(best angular fit)算法的均方误差.当信噪比(SNR)大于9 dB时,该算法的频偏估算精度接近于粗略频偏估计与精细频偏估计相结合的估计算法,其估算均方差接近克拉美—劳下界(CRLB).因此,在大城市无线信道环境下,该算法能满足基于ZigBee技术的无线自动抄表的通信要求.     

一种新的LTE系统频偏估计算法

相位差分算法是LTE系统中经典的频偏估计算法,受LTE信号结构的限制,其估计范围较小且不能工作于跳频传输模式.针对相位差分算法的缺点,提出了一种基于互相关函数能量比的频偏估计算法.该算法根据LTE上行链路PRACH信道中ZC序列循环移位和频偏之间的关系,利用接收ZC序列与原始序列的互相关函数和接收ZC序列与原始序列的单位循环移位序列的互相关函数的能量比来估计频偏,可增大频偏估计范围,减少信噪比对估计误差的影响,且不受跳频传输的影响.仿真结果表明,相比传统的相位差分算法,该算法频偏估计范围更大,估计精度随信噪比变化较小,可有效改善LTE系统频偏估计性能.     

复杂多径下IR-UWB自适应频偏估计算法研究

在脉冲超宽带定位系统中,时钟频率偏移是影响测距和测角精度的重要因素;针对复杂多径下频偏估计精度低的问题,设计了一种适应复杂多径环境的脉冲超宽带自适应频偏估计算法;首先,借助脉冲超宽带信号的抗多径优势,将实时估计的信道脉冲响应作为自适应匹配滤波模板,以保证复杂多径下相关峰的准确提取;利用相关峰辐角信息得到前导符号的相位序列;再使用贝叶斯估计算法提高频偏估计精度;在IEEE 802.15.4a标准CM1、CM2多径信道下进行仿真,仿真结果表明,低信噪比情况下,频偏估计估计精度保证在0.2 ppm以内;在巷道环境实验结果表明,50 m范围内频偏估计标准差在0.06 ppm以内;实现了复杂多径环境下高精度频偏估计,具有较强的实用性。     

同步头辅助的MPSK信号高精度频偏估计

针对传统MPSK信号载波频偏估计方法精度差的问题,提出了一种MPSK信号的高精度载波频偏估计算法,该算法采用同步头辅助,在数字传输系统中非常易于实现。将该算法与早期的几种频偏估计算法在性能上进行了对比,对比结果显示,算法估计精度很高,在信噪比低至0dB的情况下可接近于Cramer-Rao界。     

多径衰落信道下OFDM系统的符号同步方法研究

由于在正交频分复用(OFDM)的系统中存在符号时间同步误差,为了消除这种误差,提出了工作在多径衰落信道的符号时间频移(STO)估计方法,即基于CP的符号时间偏移估计和基于训练符号的符号时间偏移估计,通过仿真对基于循环序列(CP)估计技术的最大似然法(ML)和基于训练符号的最小均方差异法(Classen)两类性能比较分析,在无载波频移条件下,ML算法精确度更高,当存在载波频移时,Classen算法精确度更高。     

基于虚载波的OFDM系统频偏估计算法仿真

正交频分复用（OFDM）技术由于存在诸多优点而得到了广泛的应用,然而容易受频偏的影响是其存在的主要缺点之一。基于虚载波的频偏估计不需要冗余信息,相对于其他方法存在一定的优势。为此进一步研究了该算法,指出该算法中价值函数存在多解问题,从而导致估计频偏与实际频偏之间存在整数倍频差,并进一步提出可以通过选择合适的虚载波来解决该问题,仿真结果证实了其有效性。     

一种基于OFDM信号的多传感器测距算法研究

位置业务在未来移动通信系统中起到重要作用,引起了人们的广泛关注和研究。而正交频分复用(OFDM)技术由于其良好的抗多径衰落能力和较高的频带利用率,已被广泛应用于数字音频广播(DAB)、数字视频广播(DVB)、无线局域网等,成为下一代无线通信系统的核心技术之一。在经典的时间同步算法最大似然(ML)算法的基础上,结合一种整体相关的OFDM定时估计算法,提出了一种有效利用截短循环前缀(CP)相关来进行定时估计测距的改进算法。分别在高斯白噪声和多径衰落信道下进行仿真,结果表明:改进算法在任一信道下都有较好的性能。     

MB-OFDM系统中频偏的估计与补偿

分析了超宽带MB-OFDM系统中载波频率偏差和采样时钟频率偏差对系统性能的影响。提出了一种频域载波频偏和采样频偏的联合估计与补偿算法。该算法利用四个连续的训练符号对这两种频率偏差进行综合估计与补偿。系统仿真证明,即使同时存在较大的载波频率偏差和采样时钟频率偏差时,提出的联合估计与补偿算法仍然能够提供较好的系统误码性能。     

OFDM系统中同步偏差的联合估计算法

研究基于IEEE 802.11a的正交频分复用(OFDM)系统,分析同步偏差对该系统的影响,提出一种联合估计算法。利用导频序列估计频域中OFDM系统的同步偏差,包括符号定时偏差、载波频率偏差和采样时钟频率偏差。仿真结果证明,该算法的误包率较低,能较好地应用于OFDM系统。     

超宽带系统非理想因素的联合估计算法

分析基于正交频分复用调制技术的超宽带无线通信系统中物理层受到的模拟前端非理想因素,提出一种联合估计算法。该联合估计算法能在存在频率相关性I/Q失配的情形下准确获得载波频率偏差和采样频率偏差的估计,并获得频率相关性I/Q失配和信道冲击响应的联合估计信息。系统仿真证明,该计算法能较好地适用于多载波正交频分复用超宽带系统。     

CAZAC改进帧同步检测方案

提出了一种基于CAZAC（Constant Amplitude Zero Auto Correlation）的改进帧同步检测方案。首先,利用CAZAC序列作为短训练序列来改变IEEE 802.11a系统标准前导结构,并增加用于粗频偏估计的短训练序列个数;其次,在使用延时相关帧检测的基础上,结合短训练序列的互相关信息共同完成帧同步检测。由于CAZAC序列良好的自身特性以及互相关信息的辅助,使得帧同步检测更加准确,粗频偏估计的性能也有所提高,大频偏下仍得到稳定的性能。仿真结果显示,在多径时延为100 ns,频偏为200 kHz时,与传统方法比较能得到约2 dB的增益。     

能量包络的简单TOA估计研究

目前IR-UWB（脉冲超宽带）测距算法中基于匹配滤波的TOA（到达时刻）估计算法存在有复杂度高和运算量大的缺点,提出了一种基于能量包络的简单TOA估计算法。该算法是一种单纯的基于相关输出最大值点检测的TOA估计算法：相关器输入接收到的多径信号和锯齿波,检测相关输出最大值点作为TOA估计。该算法比基于匹配滤波输出峰值点检测算法的运算量减小,且算法简单;无需在本地产生复杂的模板信号。通过理论分析,证明了该算法的科学性,通过仿真验证了算法的有效性,对该算法与已有的多种TOA估计算法进行了比较,分析了该算法的误差性能。     

LTE中一种新的干扰与噪声功率估计方法

在分析长期演进计划及其增强系统的基础上,提出一种利用主同步信号估计干扰与噪声功率的方法。利用该方法估计当前同步子载波的信道系数,根据相邻子载波信道近似相等的特性,计算相邻同步子载波接收数据的估计值,将该估计值与实际接收数据的差值进行自相关,并通过统计平均得到干扰与噪声功率的估计值。仿真结果表明,在多径丰富的衰落信道场景下,与目前常用的循环前缀估计算法相比,该方法能较好地估计干扰和噪声功率。     

MIMO-OFDM系统的IFD-SAGE信道估计算法

针对MIMO-OFDM系统中频域的空间交替广义期望最大化（FD-SAGE）算法估计信道性能较差以及收敛速度慢的问题,提出了一种改进的FD-SAGE信道估计算法。该算法在FD-SAGE算法的基础上,通过对SAGE算法的潜在数据和不完全数据进行分解分析推导出一种修正的SAGE算法,同时在SAGE的更新数据信息时引入最大似然算法,进而提高系统的可靠性。理论研究和仿真结果表明,该算法以牺牲少量复杂度为代价,能较好地追踪信道变化且收敛速度较快,其性能优于传统的LS算法,信号检测采用最大似然算法时,在相同误比特率情况下与理想信道估计仅相差0.5 dB。