【正文】 來(lái)描述 OFDM輸出信號(hào)，具體 的 數(shù)學(xué) 表達(dá)式 見(jiàn)式 (21)。 多載波調(diào)制技術(shù)的原理框圖如圖 。 第一代蜂窩移動(dòng)通信 (1G)與第二代蜂窩移動(dòng)通信 (2G)主要采用 這種系統(tǒng) ， 因?yàn)?1G 和 2G 的數(shù)據(jù)傳輸速率不高，通過(guò)合適的均衡算法便能夠很好地解決多徑衰落引起的符號(hào)間干擾 (ISI)。 第一章以移動(dòng)通信的演變?yōu)楸尘?，介紹了 OFDM 技術(shù)的提出、發(fā)展歷程和在民用通信中的應(yīng)用 ， 然后根據(jù)無(wú)線(xiàn)信道環(huán)境引出信道估計(jì)的概念。 在移動(dòng)通信中 ， 無(wú)線(xiàn)信道往往受到高層建筑物，河流，森林，山脈等的影響 而呈現(xiàn)多徑特性 。 第一代 (1G:AMPS、 TACS)和第二代(2G:GSM、 IS95CDMA)移動(dòng)通信只能提供語(yǔ)音 業(yè)務(wù) 或部分低數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)，為了實(shí)現(xiàn)個(gè)人通信，移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)，高清視頻點(diǎn)播等 超 寬帶，高數(shù)據(jù)傳輸速率業(yè)務(wù)，人們相繼提出第三代 (3G:CDMA20xx、 WCDMA、 TDSCDMA)和第四代 (4G： LTE TDD、LTE FDD)移動(dòng) 通信 ，而其中的關(guān)鍵技術(shù)之一 —— 正交頻分復(fù)用 (OFDM)成為研究熱點(diǎn) 。盡我所知，除文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，不包含其他人或組織已經(jīng)發(fā)表或公布過(guò)的研究成果，也不包含我為獲得 及其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或?qū)W歷而使用過(guò)的材料。 1990年， Peled 和 Ruiz 提出的循環(huán)前綴 (Cyclic Prefix,CP)，解決了信道正交性問(wèn)題。因此， 為使接收端獲得與發(fā)送端完全同頻同相的載波信息 ，必須 對(duì)信道 進(jìn)行估計(jì) ,以對(duì)抗碼間干擾和多徑 衰落 。首先 簡(jiǎn)要介紹了 信道估計(jì)的分類(lèi)和目的；然后介紹了快衰落下的四種信道模型，并對(duì)四種模型的沖擊響應(yīng)進(jìn)行了仿真 ，以觀察各信道的時(shí)延擴(kuò)展，并為后面估計(jì)算法的性能仿真做準(zhǔn)備 ；之后 重點(diǎn)分析了 基于 LS 算法、 MMSE 算法、 LMMSE算法以及基于 DFT 算法的信道 估計(jì)原理， 3 進(jìn)行了大量公式推導(dǎo) ，并總結(jié)其優(yōu)缺點(diǎn) ；最后在不同信道環(huán)境，不同子載波數(shù) 下用 MATLAB 對(duì)各算法的誤碼率和均方誤差進(jìn)行了仿真， 總結(jié)各算法估計(jì)性能 。 因此，人們必須提出更好的通信系統(tǒng)模型，來(lái)適應(yīng)高速數(shù)據(jù)通信，多載波通信技術(shù)便是在這種背景下受到人們重視的 。其中 M 代表子載波數(shù)， ST 為正交頻分復(fù)用碼元周期。 由于 OFDM 是多載波方案，可用圖 ，只要滿(mǎn)足各載波相互正交即可。 圖 基于 IFFT/FFT 實(shí)現(xiàn)的 OFDM 系統(tǒng) 框圖 OFDM 的優(yōu)缺點(diǎn) 任何一項(xiàng)技術(shù)都不是完美無(wú)瑕的， 正交頻分復(fù)用 技術(shù)也是如此 ，存在著如下優(yōu)缺點(diǎn) 。 OFDM 系統(tǒng)要求各信道之間嚴(yán)格正交，系統(tǒng)的定時(shí)同步精度非常高，對(duì)于 快衰落環(huán)境引起的頻偏，高精度定時(shí)同步算法發(fā)雜，且較難實(shí)現(xiàn)。 信道編碼與交織 信道編碼與交織 技術(shù) 能夠 有效降低 數(shù)字通信系統(tǒng)的誤碼率 ，提高通信的抗干擾能力 。 通過(guò)以上的介紹可以得出， OFDM系統(tǒng)在高速傳輸系統(tǒng)中具有無(wú)可比擬的優(yōu)越性。 一般地，信道估計(jì)算法要使 誤碼率最低， 均方誤差最小，且算法復(fù)雜度不要太高，因此，信道估計(jì)器結(jié)構(gòu)的選擇至關(guān)重要。其優(yōu)點(diǎn)是系統(tǒng)頻譜利用率高，而缺點(diǎn)是需要接收到足夠多的數(shù)據(jù)才能 得到可靠估計(jì)值 ，因而運(yùn)算時(shí)間長(zhǎng) ， 信 10 號(hào)實(shí)時(shí)處理性差， 這就阻礙了它在實(shí)際系統(tǒng)中的應(yīng)用。 OFDM 信道特性 一般地，研究無(wú)線(xiàn)通信系統(tǒng)的信道特性 時(shí)，通常是基于 收發(fā)信機(jī)之間 否存在視距分量。 信道估計(jì)方法 插入導(dǎo)頻法信道估計(jì) 前面提到，插入導(dǎo)頻法能夠在較低復(fù)雜度的情況下獲得較好的估計(jì)性能。 時(shí) 間塊 狀 導(dǎo) 頻 O F D M 符 號(hào)頻率時(shí) 間梳 狀 導(dǎo) 頻 O F D M 符 號(hào)頻率導(dǎo) 頻數(shù) 據(jù) 圖 導(dǎo)頻信息的插入方式 在 頻域抽樣定理 中 ，信號(hào)的 頻域抽樣對(duì)應(yīng)于時(shí)域的周期延拓，因此，必 14 須要求時(shí)域下信號(hào)的 周期延拓不產(chǎn)生 混疊失真，以 滿(mǎn)足頻域下信號(hào)的復(fù)原。 復(fù)雜度最 低，主要用于低數(shù)據(jù)速率傳輸?shù)耐ㄐ畔到y(tǒng)中 ，它是 OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)算法的基礎(chǔ)。 的信道估計(jì)算法 能夠在一定程度上 消除 AWGN 和 ICI 對(duì)信號(hào)的影響 。 39。 1()H H H HW R R IS N R? ??? (325) ? ? ? ?22kkE X E X? ?? 為常數(shù) ， 一般取 1?? ， SNR是信號(hào)噪聲比 。 21 性能比較與分析 選擇 CM1 信道模型，按表 33所設(shè)置的參數(shù) ，分別在 64 子載波數(shù)， 128子載波數(shù)條件下， 用 MATLAB (R20xxa)錯(cuò)誤 !未找到引用源。 比較 圖 和圖 ，相同信噪比 下， 子載波數(shù)增加， 各算法的誤碼率 相應(yīng) 增加 ；對(duì) 比圖 和圖 ，相同信噪比下 ，子載波數(shù)增加， 各算法的均方誤差均也有所 增加 。其中信道參數(shù) 設(shè)置如表 41，仿真參數(shù)設(shè)置如表 42： 表 41 四種信道環(huán)境參數(shù) 信道模型 CM1 CM2 CM3 CM4 視距分量 視距 非視距 非視距 非視距 多徑數(shù) /10dB 平均附加時(shí)延 /ns 多徑數(shù) /85% 均方根附加時(shí)延 /ns 表 42 OFDM 信號(hào)估計(jì)仿真參數(shù) 調(diào)制方式 BPSK 信道噪聲類(lèi)型 AWGN 子載波間隔 (MHz) 導(dǎo)頻插入比 4(64 載波 )， 8(128 載波 ) 導(dǎo)頻數(shù) (個(gè) ) 16 碼元周期 (ns) 保護(hù)間隔 (ns) 子載波速率 (Baud/s) 320M 循環(huán)前綴周期 (ns) 第一組： 64 子載波下的仿真結(jié)果 ： 26 2 4 6 8 10 12 14 16102101S N R ( d B )Symbol Error RateC M 1 信道 L S , D F T ,改進(jìn) D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進(jìn)的 D F T 算法 圖 CM1 信道 ， 64 子載波 下 LS、 DFT、改進(jìn) DFT 算法的 SER 比較 2 4 6 8 10 12 14 16102101S N R ( d B )Symbol Error RateC M 2 信道 L S , D F T ,改進(jìn) D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進(jìn)的 D F T 算法 圖 CM2 信道 ， 64 子載波 下 LS、 DFT、改進(jìn) DFT 算法的 SER 比較 2 4 6 8 10 12 14 16102101S N R ( d B )Symbol Error RateC M 3 信道 L S , D F T ,改進(jìn) D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進(jìn)的 D F T 算法 圖 CM3 信道 ， 64 子載波 下 LS、 DFT、改進(jìn) DFT 算法的 SER 比較 27 2 4 6 8 10 12 14 16102101S N R ( d B )Symbol Error RateC M 4 信道 L S , D F T ,改進(jìn) D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進(jìn)的 D F T 算法 圖 CM4 信道 ， 64 子載波 下 LS、 DFT、改進(jìn) DFT 算法的 SER 比較 2 4 6 8 10 12 14 16102101S N R ( d B )Mean Square ErrorO F D M 系統(tǒng) L S , D F T 和改進(jìn) D F T 算法的比較 ( M S E ) LS 算法D F T 算法改進(jìn)的 D F T 算法 圖 64 子載波下 LS、 DFT、改進(jìn) DFT 算法的 MSE 比較 第二組： 128子載波下的仿真結(jié)果： 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20102101S N R ( d B )Symbol Error RateC M 1 信道 L S , D F T ,改進(jìn) D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進(jìn)的 D F T 算法 圖 CM1 信道 ， 128 子載波 下 LS、 DFT、改進(jìn) DFT 算法的 SER 比較 28 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20101S N R ( d B )Symbol Error RateC M 2 信道 L S , D F T ,改進(jìn) D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進(jìn)的 D F T 算法 圖 CM2 信道 ， 128 子載波 下 LS、 DFT、改進(jìn) DFT 算法的 SER 比較 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20102101S N R ( d B )Symbol Error RateC M 3 信道 L S , D F T ,改進(jìn) D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進(jìn)的 D F T 算法 圖 CM3 信道 ， 128 子載波 下 LS、 DFT、改進(jìn) DFT 算法的 SER 比較 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20102101S N R ( d B )Symbol Error RateC M 4 信道 L S , D F T ,改進(jìn) D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進(jìn)的 D F T 算法 圖 CM4 信道 ， 128 子載波 下 LS、 DFT、改進(jìn) DFT 算法的 SER 比較 29 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20103102101100S N R ( d B )Mean Square ErrorO F D M 系統(tǒng) L S , D F T 和改進(jìn) D F T 算法的比較 ( M S E ) LS 算法D F T 算法改進(jìn)的 D F T 算法 圖 128 子載波下 LS、 DFT、改進(jìn) DFT 算法的 MSE 比較 表 43 各算法在 64 子載波和 128 子載波下的誤碼率比較 估計(jì)算法 載波數(shù) LS 算法 DFT 算法 改進(jìn) 的 DFT 算法 64 128 表 44 各算法在 64 子載波和 128 子載波下的均方誤差比較 估計(jì)算法 載波數(shù) LS 算法 DFT 算法 改進(jìn) 的 DFT 算法 64 128 信號(hào) 在 64 子 載波數(shù)下， 經(jīng)過(guò) CM1 信道傳輸后，系統(tǒng)誤碼率性能如 圖 所示。 由圖可得，同一算法，隨著子載波數(shù)的增加，估計(jì)性能略有下降，表 43與表 44 也說(shuō)明了這一點(diǎn) ，例如在 64 子載波與 128 子載波下， DFT 算法的誤碼率 增加 了 %，均方誤差 增加 了 %；改進(jìn)算法的誤碼率 增加 了 %，均方誤差 增加 了 %。 end end for i=1:N X(i,i)=d(i)。 n1=ones(N,1)。 error_count_mmse=0。 for i=1:N yy(i,i)=Y(i)。 F=fft(u)*inv(u)。 end XFG=X*H。 for k=1:N if (real(I(k))0)%判決 I(k)=1。 for k=1:N if (real(I(k))0)%判決 I(k)=1。 SNR(n)=SNR_send。 semilogy(SNR,ser_ls,39。)。Symbol Error Rate39