【正文】 ,39。 legend(39。 xlabel(39。dk39。)。 ser_ls(n)=error_count_ls/64000。 for k=1:N if (real(I(k))0)%判決 I(k)=1。 variance=var(noise)。 d=rand(N,1)。 F=fft(u)*inv(u)。 F=fft(u)*inv(u)。 Y=XFG+No。 end g(k)=s/sqrt(N)。 %======================= 生成訓練序列，采用 BPSK調制 ========================% N=64?？梢钥闯?， CM4 環(huán)境下的系統(tǒng)性能較 CM3有所下降，原因是 CM4信道環(huán)境更復雜，多徑時延最大。信息處理過程如 圖 。 對于 高 速傳輸系統(tǒng) ， LS 估計器已不適用 。 。HHR是導頻間的自相關矩陣 ，大小為 PP? ， W 為 LMMSE 權值矩陣。 是最優(yōu)的低階估計器，它的核心思想在于對LS 估計進行奇異值分解，在不降低估計器性能的條件下降低算法復雜度，并抑制 AWGN和 ICI，但是它也有缺點，就是需要知道每條子路徑功率的先驗信息，并利用此信息來構造自相關矩陣。 經(jīng)過 M 點取樣 ，可得 如下 矩陣方程： Y Xh N?? (35) 其中 011..MXXXX ?????????????????? 011..MYYYY ?????????????????? 011..MNNNN ?????????????????? (36) 最小平方 估計 算法 的代價函數(shù) 可表示 為： 0 0 0 0 1 1 1 1 1 1 1 1? ? ?( ) [ ] [ ]? ? ? ? ? ?[ ] [ ] [ ] [ ] .. . [ ] [ ]TT T TN N N NP h Y X h Y X hY X h Y X h Y X h Y X h Y X h Y X h? ? ? ?? ? ?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (37) 將上式中每一項按維數(shù) 展開，且 00 , 0 0 , 1 0 , 1,01 , 0 1 , 1 1 , 1,1 11 , 0 1 , 1 1 , 1,11?( ) ( ) . . ( )?( ) ( ) . . ( ). . . .. , .. . . .. .( ) ( ) . . ( ) ?i i iMiMiiiq q q MiMMhX i X i X iYX i X i X iY hY X hX i X i X iY h??? ? ? ?????????????????????? ? ??????????????????? ?? ???? (38) 可以得到 1 20 1 1, , 0 , 1 , 10? ? ? ? ?[ ] [ ] [ ( ( ) ( ) ( ) . . . ( ) ) ] , 0 , 1 ,iqTNi i i i i k k k k NkY X h Y X h Y X i h X i h i X i h i????? ? ? ? ? ? ? ?? … ,M1 (39) 所以 ?()Ph 可以表示為 16 11 20 1 1, , 0 ,1 , 100? ? ? ?( ) [ ( ( ) ( ) . . . ( ) ) ] , 0 , 1 ,iqMNi k k k k NikP h Y X i h X i h X i h i??????? ? ? ? ? ??? … ,M1 (310) 將 ?()Ph 對 ?h 求偏導，可得： ?() ? ? ?( [ ] [ ] ) 2 [ ]? ? TPh Y X h Y X h X Y X hhh?? ? ? ? ? ? ??? (311) 要想 LS 代價函數(shù)存在極值，上式必須為零，即 ?[ ] 0lsX Y X h?? (312) 則 有 11? []TTlsh X X X Y X Y???? (313) 根據(jù)式 (313),可得如圖 所示結構的 LS估計器 。 對式 (31)和式 (32)向上取整，便可得到 一幀中 所包含的導頻符號總數(shù) ： cspilot ftNNN NN????? ???????? (33) 其中 sN 是一幀所包含的 正交頻分復用 符號 個 數(shù) , cN 是 子 載波數(shù)。但無論采取何種方式，插入導頻的間隔必須滿足 Naiquist 抽樣定理。 由信道能量平均值這 一參數(shù)可以看出， CM4信道由于環(huán)境復雜，需要的信道能量最 大 。 工程中使用較多的是導頻符號輔助調制 (Pilot Symbol Assisted Modulation,PSAM)信道估計方法， 其所用的數(shù)學模型合理，理論成熟，算法復雜度較低，估計性能優(yōu)良。 該估計優(yōu)點是算法復雜度不高，估計 性能優(yōu)良。 。當這 N 路信號恰好 同時出現(xiàn)峰值時， OFDM信號 的峰值功率將會產(chǎn)生最大值，且 是平均功率的 N 倍。在通信過程中，同步一般分為捕獲和跟蹤兩個階段。 (4)由于 OFDM 各子載波相互正交， 在極端情況下 允許 各調制信號的頻譜有 12重疊，因 此與 第一代移動通信中的 FDM 系統(tǒng)相比 ， OFDM 系統(tǒng) 頻譜利用 7 率高，可節(jié)省帶寬。 DFT/IDFT 可用 FFT/IFFT 代替，降低算法復雜度， 提高計算效率， 且可在同一硬件電路中實現(xiàn)。它的最大特點是各子載波具有正交性 ，從而調制后的頻譜可以重疊， 這在 頻譜日益緊張的 情況下 ， 是一次重大的技術變革 。 當 M 很大時 ，每個子信道都可看做是無 ISI 的子 信道，在接收端，可以采用 低復雜度的 信號處理算法 實現(xiàn)無 ISI的 信息傳輸。它的原理 如圖 所示，其中 ()gt 是匹配濾波器 ，用以濾除帶外噪聲 。 本論文所做 的 主要工作 本文基于 OFDM 系統(tǒng)原理，以 OFDM 信道估計 算法為研究對象，對比分析了快衰落環(huán)境下各種估計算法的誤碼率和均方誤差，隨后提出一種估計性能優(yōu)良的改進算法，并仿真了改進算法在抵抗碼間干擾、多徑衰落的優(yōu)越性。 。 答 謝 .........................................................................................................31 1 1 緒論 研究內容 及 背景 意義 近 30 年來，移動通信領域經(jīng)歷了從模擬到數(shù)字， 窄帶到寬帶， 低 數(shù)據(jù)傳輸速率到高 數(shù)據(jù) 傳輸速率的演變。對本研究提供過幫助和做出過貢獻的個人或集體，均已在文中作了明確的說明并表示了謝意。加之高速 DSP 技術，自適應技術，軟件無線電 技術 的日益成熟， 如何將OFDM 技術應用到無線通信系統(tǒng)，成為人們亟待解決的問題。 對于 OFDM 系統(tǒng)，信道估計的任務就是，根據(jù)接收到的已失真的、疊加了 AWGN 的信息序列來準確估計出信道的頻域傳輸特性， 換句話說，就是估計 OFDM 各正交子信道的頻率響應值。 第四章在第三章的基礎上提出基于 DFT 的信道估計改進算法 ，并仿真分析改進算法較傳統(tǒng)算法在減小誤碼率和 均方誤差上 的優(yōu)越性。 圖 單載波通信原理框圖 4 多載波通信的基本思想是： 在頻域上 將信道 劃分成 M個 相互獨立的 子信道，這樣每個子信道的頻譜特性都具有平坦或準平坦衰落特性 ， 然后使用這些 子信道傳輸信號并在接收機中予以 合并，以實現(xiàn)信號的頻率分集 錯誤 !未找到引用源。這里假設 OFDM系統(tǒng)的保護帶寬 =1 (2 )ST? 。 圖 是 OFDM 系統(tǒng)結構圖，主要采用了離散傅里葉變換算法。 OFDM 技術的優(yōu)點主要有： (1)由于 DSP 技術的飛速發(fā)展， OFDM 系統(tǒng)中各子信道的正交調制和解調可通過快速傅里葉變換 (FFT)和逆變換 (IFFT)來實現(xiàn)，從而大大降低了算法復雜度，且信息的實時處理更快更可靠。 OFDM 系統(tǒng)的關鍵技術 OFDM 之所以 是優(yōu)秀的 多載波調制方案，其原因不只是以上諸多優(yōu)點，還與如下關鍵技術有關 。 信道編碼通常采用卷積嗎，編碼效率 1 2 2 3 3 4R ? 、 或 ,以對抗快衰落信道中的隨機錯誤； 對于突發(fā)差錯，一般采用交織深度為 20 的交織編碼。也正因為信號的高速傳輸，要使接收端信號的誤碼率降低，必須對信道的傳輸特性進行估計。 常用的信道估計 算法分類如下 錯誤 !未找到引用源。 (3)半盲信道估計。 OFDM 系統(tǒng)也不例外，主要研究 Saleh 和 Valenzuela 提出的以下四種信道特性 錯誤 !未找到引用源。導頻信號不能任意選擇，而是要根據(jù)具體環(huán)境選擇導頻的結構和數(shù)量。轉化為公式即為： ? ?max1 fcNf ???。 由通信原理 可知， 接收機 所接收的信號一般由有用信號和噪聲組成。假設信號與噪聲相互獨立，在接收端對信號進行 N點 DFT時引入 DFT矩陣 Z，表示為： 0 ,0 0 , 11 ,0 1 , 1MMMM M MMMMMZMM?? ? ????????…… 2e x p [ ] 0 , 1nkM nkM j n k MM?? ? ? ? ? (316) 在提取導頻信息后，信道的沖激響應可表示為： 1mmse HY YY Mh R R Y?? ? ? (317) 其中 YYR 表示接收端信息的自相關矩陣， HYR 為信 道頻率響應與接收端信息的互相關矩陣 。,2 1 1? ?( ( ) )L M M S E P L S P HNH H H HH W HW R R X X? ????? (324) 19 其中 HHHR E HH??? ??,39。 基于 DFT 變換的信道估計 高速 DSP技術的發(fā)展，離散傅里葉變換在 DSP上的應用，為新型信道估計算法提供了足夠的發(fā)展空間。 ,錯誤 !未找到引用源。表 34 對 64 子載波與 128 子載波下誤碼率和均方誤差做了比較，可以得出，對于同一 算法，子載波數(shù)越多， 各 算法的估計性能越差 ， 這也說明子載波之間相互影響越大。 由此可知， DFT 算法由于時域能量集中在少數(shù)抽樣點上，減少了頻譜泄露，因而信道估計性能較好；而改進 DFT 算法，由于漢寧窗的加入和線性變換，使得帶外噪聲迅速衰減，在低 SNR 下估計性能較 DFT算法有所提高。因此，隨著子載波數(shù)的增加，改進算法 的估計性能會降低。 end %======================== 計算信道向量 G和信道特性 ========================% tau=[ ]。 n1=n1*。 32 error_count_smmse=0。 end H_mmse=fft(Gmmse)。%DFT矩陣 I=eye(N,N)。 n1=ones(N,1)。 else I(k)=1。 else I(k)=1。 end。*k39。 semilogy(SNR,ser_dft,39。)。MMSE算法 39。 hold off 。LS算法 39。 ylabel(39。ok39。 hold on。 ser_dft(n)=error_count_dft/96000。 end end %=============== DFT估計器的接收 =================% I=inv(Hdft)* Y。 %================