【正文】 T)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。 圖 是 OFDM 系統(tǒng)結構圖，主要采用了離散傅里葉變換算法。這里假設 OFDM系 統(tǒng)的保護帶寬 =1 (2 )ST? 。 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。 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。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。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。 答 謝 .........................................................................................................311 1 緒論 研究內容及背景意義 近 30 年來，移動通信領域經歷了從模擬到數(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。 。 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。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。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。 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)。 (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。在通信過程中，同步一般分為捕獲和跟蹤兩個階段。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生最大值，且是平均功率的 N 倍。 。該估計優(yōu)點是算法復雜度不高，估計性能優(yōu)良。 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。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。根據(jù)正交頻分復用系統(tǒng)組成原理，導頻的插入可以在時域進行，也可以在頻域進行。 是頻率方向上的最小間隔， 錯誤 !未找到引用源。為滿足優(yōu)良的信道傳輸特性，時域抽樣點數(shù)應和和頻域抽樣點數(shù)近似相等，即： m a x12d t c f df T N f N f T??? (34) 綜上所述，根據(jù)已知的導頻信息，便可獲得信 道在導頻位置的傳輸特性，進而獲得整個信道的傳輸特性。 圖 LS 估計器結構圖 可見對于最小平方估計器，只需知道接收樣本 Y 的信息即可，因此硬件實現(xiàn)簡 單，這也是該算法的優(yōu)勢所在。于是可得最小均方誤差準則下時域信道響應 mmseh 與頻域信 道響應 MMSEH 的關系： 錯誤 !未找到引用源。 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是信號噪聲比。 性能比較與分析 選擇 CM1 信道模型，按表 33所設置的參數(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增加；對 比圖 和圖 ，相同信24 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)設置如表 41，仿真參數(shù)設置如表 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 平均附加時延 /ns 多徑數(shù) /85% 均方根附加時延 /ns 表 42 OFDM 信號估計仿真參數(shù) 調制方式 BPSK 信道噪聲類型 AWGN 子載波間隔 (MHz) 導頻插入比 4(64 載波 )， 8(128 載波 ) 導頻 數(shù) (個 ) 16 26 碼元周期 (ns) 保護間隔 (ns) 子載波速率 (Baud/s) 320M 循環(huán)前綴周期 (ns) 第一組： 64 子載波下的仿真結果： 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 D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進的 D F T 算法 圖 CM1 信道， 64 子載波下 LS、 DFT、改進 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 D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進的 D F T 算法 圖 CM2 信道， 64 子載波下 LS、 DFT、改進 DFT 算法的 SER 比較 27 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 D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進的 D F T 算法 圖 CM3 信道， 64 子載波下 LS、 DFT、改進 DFT 算法的 SER 比較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 D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進的 D F T 算法 圖 CM4 信道， 64 子載波下 LS、 DFT、改進 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 D F T 算法的比較 ( M S E ) LS 算法D F T 算法改進的 D F T 算法 圖 64 子載波下 LS、 DFT、改進 DFT 算法的 MSE 比較 第二組： 128子載波下的仿真結果： 28 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 D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進的 D F T 算法 圖 CM1 信道， 128 子載波下 LS、 DFT、改進 DFT 算法的 SER 比較 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 D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進的 D F T 算法 圖 CM2 信道， 128 子載波下 LS、 DFT、改進 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 D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進的 D F T 算法 圖 CM3 信道， 128 子載波下 LS、 DFT、改進 DFT 算法的 SER 比較 29 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 D F T 的性能比較 ( S E R ) LS 算法D F T 算法改進的 D F T 算法 圖 CM4 信道， 128 子載波下 LS、 DFT、改進 DFT 算法的 SER 比較 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 D F T 算法的比較 ( M S E ) LS 算法D F T 算法改進的 D F T 算法 圖 128 子載波下 LS、 DFT、改進 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 估計算法 載波數(shù) LS 算法 DFT 算法 改進的 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 估計算法 載波數(shù) LS 算法 DFT 算法 改進的 DFT 算法 64 128 30 信號在 64 子載波數(shù)下，經過 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，估計性能略有下降，表 43 與表 44 也說明了這一點，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。