基于粒子濾波的OFDM系統(tǒng)盲均衡的應(yīng)用研究.pdf

1、正交頻分復(fù)用（OFDM）技術(shù)具有抗多徑干擾能力強(qiáng)、能消除符號(hào)間干擾、頻帶利用率高等優(yōu)點(diǎn)，同時(shí)由于采用了快速傅里葉變換，大大降低了無(wú)線通信系統(tǒng)的復(fù)雜度，因此適合在無(wú)線移動(dòng)信道中傳輸高速數(shù)據(jù)。由于無(wú)線通信環(huán)境的復(fù)雜性和未知性，需要對(duì)接收信號(hào)進(jìn)行均衡。雖然可以采用基于導(dǎo)頻的方法來(lái)實(shí)現(xiàn)均衡，但導(dǎo)頻信號(hào)占用了寶貴的信道容量，降低了系統(tǒng)的傳輸效率。使得OFDM系統(tǒng)的盲均衡技術(shù)成為影響OFDM發(fā)展的關(guān)鍵因素。 本文首先研究了OFDM系統(tǒng)的基本

2、原理，給出了系統(tǒng)模型并介紹了一些關(guān)鍵技術(shù)。然后在介紹貝葉斯濾波的基礎(chǔ)上，分析研究了粒子濾波方法。通過(guò)建立OFDM系統(tǒng)盲均衡的狀態(tài)空間模型，將粒子濾波應(yīng)用到模型中，得到了基本的粒子濾波盲均衡算法。粒子濾波通過(guò)非參數(shù)化的蒙特卡羅模擬方法來(lái)實(shí)現(xiàn)遞推貝葉斯濾波，它采用一組從概率密度函數(shù)上隨機(jī)抽取的并附帶相關(guān)權(quán)值的粒子集來(lái)逼近后驗(yàn)概率密度，適用于任何能用狀態(tài)空間模型表示的非線性非高斯系統(tǒng)，精度可以逼近最優(yōu)估計(jì)。但由于粒子濾波存在諸如權(quán)值退化、樣本

3、衰竭和計(jì)算量大等問(wèn)題，當(dāng)用于OFDM系統(tǒng)盲均衡中時(shí)，需要對(duì)算法進(jìn)行改進(jìn)。 本文分析研究了四種改進(jìn)粒子濾波算法：重要重抽樣粒子濾波（SIR）、輔助粒子濾波（ASIR）、正則粒子濾波（RPF），以及將系統(tǒng)重抽樣和馬爾可夫鏈蒙特卡羅移動(dòng)步驟（MCMC）應(yīng)用到基本粒子濾波中，得到的一種性能更優(yōu)的改進(jìn)算法。最后將這四種改進(jìn)的粒子濾波算法應(yīng)用到OFDM系統(tǒng)盲均衡模型中，通過(guò)仿真比較證明了改進(jìn)算法在提高系統(tǒng)可靠性的同時(shí)，也縮短了濾波時(shí)間，提高