高鐵環(huán)境下OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)與信號(hào)檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、高鐵環(huán)境下,無(wú)線信道的快時(shí)變性使OFDM技術(shù)面臨子載波間干擾;為了節(jié)省帶寬或者適應(yīng)不同的多徑環(huán)境,OFDM系統(tǒng)的循環(huán)前綴有可能不夠充分,這種循環(huán)前綴不足的情況會(huì)為OFDM系統(tǒng)帶來(lái)符號(hào)間干擾。為了盡可能地消除子載波間干擾和符號(hào)間干擾,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確傳輸,本文主要研究高鐵環(huán)境下OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)和信號(hào)檢測(cè)。
　　本文第二章主要研究基于基擴(kuò)展模型的高鐵信道模型。首先研究高鐵環(huán)境下典型信道模型以及基擴(kuò)展模型的概念及其分類,重點(diǎn)研究了廣受關(guān)

2、注的復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型,針對(duì)其所存在的高頻部分采樣誤差,利用改進(jìn)復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型使采樣點(diǎn)都落在多普勒擴(kuò)展譜內(nèi)部,最高采樣頻率等于最大多普勒頻移;其次,研究并提出改進(jìn)復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型的基維數(shù)和基函數(shù)的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法,理論分析和仿真證明,基維數(shù)主要取決于信道最大多普勒頻移和信噪比,在導(dǎo)頻數(shù)目固定的條件下,基維數(shù)越高,建模誤差越小,但參數(shù)估計(jì)的準(zhǔn)確度也會(huì)降低,需要在二者之間進(jìn)行折中,基函數(shù)則會(huì)在基維數(shù)確定后,影響對(duì)多普勒擴(kuò)展譜描述的準(zhǔn)確性。

3、>　　本文第三章研究時(shí)變信道下OFDM系統(tǒng)梳狀導(dǎo)頻的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法。首先研究基于線性最小均方誤差準(zhǔn)則的最優(yōu)的簇型梳狀結(jié)構(gòu)導(dǎo)頻設(shè)計(jì),基于OFDM系統(tǒng)信道時(shí)域矩陣和頻域矩陣的等效轉(zhuǎn)換關(guān)系,建立信道頻域矩陣的離散Karhuen-Loeve基擴(kuò)展模型等效模型,并分析接收端采用基于線性最小均方誤差估計(jì)準(zhǔn)則的估計(jì)方程和性能指標(biāo),討論在導(dǎo)頻功率一定的條件下,均方誤差最優(yōu)的梳狀導(dǎo)頻設(shè)計(jì)需滿足的條件。
　　研究了基于頻域 Kronecker函數(shù)的簇型

4、梳狀導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)(每簇中中間有一個(gè)非零導(dǎo)頻,其它兩邊都是零導(dǎo)頻構(gòu)成的保護(hù)間隔)的改進(jìn),增加每簇中非零導(dǎo)頻數(shù)目的個(gè)數(shù)以增加所攜帶的信息量,雖然其子載波間干擾有所提升,但信道估計(jì)性能反而能得到提高;針對(duì)傳統(tǒng)的要求簇與簇之間導(dǎo)頻數(shù)據(jù)相同,并且每簇中導(dǎo)頻數(shù)據(jù)為零相關(guān)區(qū)序列的導(dǎo)頻結(jié)構(gòu),分析驗(yàn)證可以在每簇導(dǎo)頻數(shù)據(jù)前通過(guò)偽隨機(jī)序列加擾的方法,來(lái)降低該結(jié)構(gòu)的峰均比。
　　本文第四章研究快變信道下基于梳狀導(dǎo)頻的OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)與信號(hào)檢測(cè)算法。首先提

5、出梳狀導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)下基于多個(gè)OFDM符號(hào)信道估計(jì)的算法,該算法將多個(gè)OFDM符號(hào)作為一組進(jìn)行信道估計(jì),在該段持續(xù)時(shí)間內(nèi)基擴(kuò)展模型只進(jìn)行一次基維數(shù)向上取整的近似,總的估計(jì)量減少,此時(shí)利用相同的導(dǎo)頻觀測(cè)量進(jìn)行信道估計(jì),帶來(lái)實(shí)際估計(jì)性能的提高;接下來(lái),針對(duì)多徑時(shí)延較大的環(huán)境,提出時(shí)變信道中循環(huán)前綴不足條件下,基于基擴(kuò)展模型的OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)和信號(hào)檢測(cè)技術(shù),理論推導(dǎo)出基擴(kuò)展模型下符號(hào)間干擾消除和循環(huán)卷積重構(gòu)技術(shù),數(shù)字仿真結(jié)果證明,本文算法能取得