LTE系统中一种改进的基于CP的ML频偏估计算法

主要研究了LTE系统下行链路中的载波同步,分析了基于PSS相关估计和基于CP的ML估计两类传统频偏估计算法。针对后者抗多径能力不足、抗极性反转能力差和估计范围较小的缺陷,提出了一种改进频偏估计算法。该算法在利用CP数据进行ML频偏估计时去掉一部分受符号干扰的数据,以减少多径影响;利用PSS相关估计结果的极性信息,对算法估计结果进行修正,扩大频偏估计范围和提高抗极性反转能力。仿真结果表明：改进算法相对于原算法在多径环境下具有更好的估计性能;当频偏｜εF｜接近0.5时能够抵抗极性反转具有较高的鲁棒性,当｜εF｜〉0.5时原算法失效而改进算法仍能够保持较高的估计性能。     

LTE小区搜索中一种新的SSS检测算法

主要研究了SSS检测, 提出一种新的SSS检测算法。该算法首先利用滑动平均窗修正接收的PSS处估计出的信道频率响应, 并用修正后的信道频率响应对接收的SSS序列进行信道补偿; 其次, 算法对信道补偿后的序列进行实数提取操作, 消除虚部数据干扰; 最后算法联合两个连续的SSS接收序列进行检测进一步提高检测性能。TDD和FFD两种模式下的仿真结果表明：该算法可以较好地实现SSS检测且比现有几种SSS检测算法在低信噪比（SNR<0 dB）条件下具有更好的检测性能。     

LTE系统中一种低复杂度的PSS定时同步算法

研究了长期演进技术(LTE)系统下行链路中的 PSS定时同步。针对传统 PSS定时同步算法将接收信号与本地 PSS 信号在时域进行匹配滤波,计算复杂度较高的问题,提出了一种分段频域相关算法。该算法将接收时域数据分段做 FFT,转换到频域进行相关检测。多径信道下仿真结果表明,选择分段间隔为512时,所提算法与传统算法相比,在保证同步性能相当的情况下,可大大降低计算复杂度(约94%)。     

基于FastICA的高精度多径时延估计算法

在高精度无线定位中,针对现有超分辨率时延估计算法在低信噪比时性能较差的问题,提出了一种基于FastICA的多径时延估计算法。利用噪声子空间对白化矩阵进行修正,并采用参考信号约束初始分离矩阵,算法可快速收敛至所需的首达径分量,最后利用参考信号提取首达径时延。仿真结果表明,在信噪比较低的多径环境中,与已有超分辨时延估计算法相比能够有效提高时延估计精度。