【正文】 s(:,1:2:num_symbols))。ofdm_syms_out = zeros(2, length(mod_ofdm_syms))。ofdm_syms_out(1,:) = ant1_syms(:).39。ofdm_syms_out(2,:) = ant2_syms(:).39。接收端：decoupled_syms(:,1:2:n_syms)=repmat(conj(channel_est(:,1)),1,n_syms/2).*rh_syms(:,1:2:n_syms)+repmat(channel_est(:,2),1,n_syms/2).*conj(rh_syms(:,2:2:n_syms))。 decoupled_syms(:,2:2:n_syms)=repmat(conj(channel_est(:,2)),1,n_syms/2).*rh_syms(:,1:2:n_syms) repmat(channel_est(:,1),1,n_syms/2).*conj(rh_syms(:,2:2:n_syms))。對于鏈路中發(fā)射分集采用分組空時碼時的 BER 和 PER 性能分析如圖 416 和圖 417，發(fā)射分集的增益還是很明顯的。當 PER 約為 時，增益為 5dB。310?? 24 圖 416 采用分組空時碼的 BER 圖 417 采用分組空時碼的 PER 接收分集兩種最普遍的接收分集技術是選擇和最大比率合并（MRC） 。本文只研究最大比率合并接收分集。在 MRC 中，在 個接收天線輸出端的信號線性組合在一起以獲得最M大的瞬時 SNR，獲得最大 SNR 的系數(shù)可以直接使用優(yōu)化理論得到。令每個天線的接收信號為 lrlllrhsv?? （）其中具有獨立的噪聲取樣 并具有相同的功率譜密度 ，此外再假設每個天線lv02N中具有理想的信道狀態(tài)函數(shù)，最后對發(fā)射信號 進行歸一化，這樣平均信號功率等于ls。MRC 是檢測之前使用線性組合2? ***111MMlllyrhsv??????? （）在 MRC 之后噪聲功率譜密度 201MvllSN? （）而瞬時信號能量是 2*1Mllh???這兩個量的比是 25 2*10MllllhN????? （）可按如下方式求最大值?；貞浛挛鳎┩咂潱–auchySchwartz）不等式 22*11MMlllabb??? （）對于所有的 ，當 時等式成立。這為 MRC 提供了加權系數(shù)，明白地說，就lllh?是每個天線的權重是與其衰落損耗相對應的。高衰落天線的可靠性較低，其權重要低于低衰落天線。MRC 所能獲得的 SNR 是 210MRCllN????? （）注意 ( )是每個信道的 SNR，那么上式就是所有天線 SNR 的和，20/lN??llh?這意味著即使單個的 SNR 很小時 也會很大。MRC?部分程序代碼為：Function b_syms = rx_mr_biner(rx_syms, channel_est, sim_options)n_ofdm_syms = size(squeeze(rx_syms(1,:,:)),2)。%最大比例合并接收分集b_syms=repmat(conj(channel_est(:,1)),1, n_ofdm_syms).*squeeze(rx_syms(1,:,:)) + repmat(conj(channel_est(:,2)), 1, n_ofdm_syms).*squeeze(rx_syms(2,:,:))。本鏈路采用兩根接收天線，圖 418 和 419 顯示了最大比例合并對性能的影響。指數(shù)衰減信道下，以 QPSK 調(diào)制方式仿真，當 BER 為 時，鏈路增益約為 7dB，這是310?相當可觀的。 圖 418 接收分集的 BER 仿真 圖 419 接收分集的 PER 仿真 26 基于鏈路同時使用發(fā)射接收分集的性能仿真指數(shù)衰減信道下，以 QPSK 調(diào)制方式仿真，其它參數(shù)為默認值。從圖 420 和 421可以看出，對于整個鏈路而言，采用分集技術，帶來的增益是相當大的。當 BER 為時，鏈路增益約為 10dB；當 PER 為 時，鏈路增益約為 8dB。410 310? 圖 420 分集的 BER 仿真 圖 421 分集的 PER 仿真 信道模型 高斯信道（AWGN）眾所周知，在數(shù)字通信系統(tǒng)中，高斯白噪聲信道模型是最容易分析的信道模型。高斯白噪聲信道模型中除了附加的高斯白噪聲以外，沒有任何其他的失真和影響。高斯白噪聲是接收機中由電子隨機運動產(chǎn)生的熱噪聲模型。在高斯白噪聲信道中，接收信號通?？梢詫懗桑簉(t)=s(t)+n(t) （）其中 s(t)是發(fā)送信號，r(t) 接收到的信號，n(t)是零均值的廣義平穩(wěn)隨機過程，功率譜密度為 S(jw)=N0/2。N0 為平均噪聲功率。當噪聲功率頻譜密度為恒定值時，該噪聲源被稱作白噪聲。高斯白噪聲信道幅度服從正態(tài)分布。 指數(shù)衰減信道本鏈路仿真使用的信道是 IEEE 標準使用的指數(shù)信道模型 (Chayat, et al.，1997) ，又叫“Baseline 信道模型”或者“指數(shù)延時瑞利衰落模型” 。該信道模型反映了現(xiàn)實世界中的一種特殊情況，即反射體產(chǎn)生的多徑長度依次遞增。該模型多徑延時分布如式（）所示： 27 （）()1/)dPe????由上式可知， 完全表征了該模型的多徑延時分布。對于指數(shù)模型，平均附加時d?延 ，rms 延時擴展 。d??d??本鏈路假設對每一個發(fā)送包信道都是靜態(tài)的，不同包對應的信道相互獨立。信道沖擊響應幅度服從瑞利分布，相位服從均勻分布，平均功率服從指數(shù)衰落。 兩種信道的性能比較 用 16QAM 的調(diào)制方式，其他參數(shù)為默認值，分別在高斯信道和指數(shù)衰減信道下進行仿真。從圖 422 可以看出，高斯信道性能比指數(shù)衰減信道好。圖 422 16QAM 在不同信道下的 BER 仿真 同步由于 物理層采用了正交頻分復用技術（OFDM） ，則對同步要求比較高，所以同步也是本文的研究重點之一。 定時估算 定時估算有兩個主要任務：分組檢測和符號同步。 協(xié)議本質(zhì)上是隨機訪問網(wǎng)絡的，因此接收機不需要了解分組開始時間，接收機首要任務是對來數(shù)據(jù)分組的起始進行檢測。分組對于實現(xiàn)優(yōu)秀的網(wǎng)絡性能有著至關重要的意義。 28 分組檢測分組檢測是在來數(shù)據(jù)分組的前導中找到起始的近似估算。這是所需完成的第一個同步算法，因此剩下的同步過程都依賴于分組檢測完成的優(yōu)劣。一般情況下分組檢測可描述為二進制的假設檢測，包括兩個互為補充的有用參數(shù)，一個是空假設 ,一個是0H二選一的假設 ，在分組檢測中，這些假設聲明是否出現(xiàn)了分組。檢測如下：1H ：沒有出現(xiàn)分組0 ：出現(xiàn)分組1實際檢測中通常是看決定變量 是否超出預定的閥值 。分組檢測情況如下：nmTh ： 不出現(xiàn)分組 （）0HTh? ： 出現(xiàn)分組 （）1n?分組檢測算法的性能可以總結(jié)為兩個概率：檢測概率 和差錯告警概率 。DPFAP是檢測到確實出現(xiàn)的概率，因為 值代表了檢測希望達到的質(zhì)量。 是錯誤的判DPDP斷分組出現(xiàn)，而實際卻未出現(xiàn)情況的概率，因此 要盡可能的小。一般情況下 增FA FA加 就增加， 減少 就減少，因此設計者必須要解決算法在這兩相沖突的目標間DFAD達到平衡的問題。 如圖 423 和 424 是在以 QPSK 為調(diào)制方式，采用分組檢測，其它參數(shù)為默認值的仿真結(jié)果。 29 圖 423 QPSK 在不同信道分組檢測率圖 424 QPSK 在不同信道分組檢測方差 符號定時符號定時是指求得單個 OFDM 符號開始和結(jié)束的精確時刻。符號定時的結(jié)果將決定 DFT 的窗口，也就是用于計算每一個接收 OFDM 符號的一組取樣值；然后 DFT 的結(jié)果用于符號子載波的檢波。WLAN 接收機知道接收的前導，因此接收機可以利用簡單的基于符號定時算法的互相關系數(shù)。當分組檢測器提供數(shù)據(jù)分組起始界估算之后，符號定時算法將該估算精確到量化的等級。該精確是通過計算接收信號 和已互參考 的相關系數(shù)實現(xiàn)的，比nrkt如，可以通過短訓練符號的結(jié)束點或長訓練符號的起始點找到符號定時的估算。式（）給出了互相關系數(shù)的算法，與互相關系數(shù)的最大絕對值對應的 值就是符號定n時的估算值， 30 （）21*0argmxLnkntrt?????式（）中互相關系數(shù)的長度 決定了算法的性能。較大的取值可以改進估算的性能，但是同時也會增大計算量。在硬件實現(xiàn)中，可能只采用參考以及接收信號的值，將它們有效的進行精確至比特的量化。這大大簡化了硬件的實現(xiàn)，因為實際中是沒有乘法的。圖 425 是在加性高斯白噪聲（AWGN）信道，信噪比 10dB 下仿真的。很顯然正確的符號定時點在 的峰值時刻。3n?圖 425 符號定時相關系數(shù)的響應 頻率估計和相位跟蹤 頻率估計OFDM 的主要缺陷之一是對載波頻率偏移的靈敏度。兩個主要現(xiàn)象會引起惡化：減少大量待得到的子載波以及相鄰載波引起的 ICI。在 Hsieh 和 Wei[9]中，已經(jīng)開發(fā)出的關于 OFDM 系統(tǒng)中估算載波頻率偏移的各種算法被分為以下三中類型：類型 1 數(shù)據(jù)輔助算法，這些方法基于嵌入傳輸信號的特點訓練信息；類型 2 非數(shù)據(jù)輔助算法，分析了頻域內(nèi)的接收信號；類型 3 基于采用循環(huán)前綴提供的 OFDM 信號遺傳結(jié)構算法的循環(huán)前綴。在 WLAN 應用中，類型 1 最重要。前導允許接收機采用有效的最大似然算法估算并修正頻偏。在仿真中，實現(xiàn)的是頻率同步的時域算法。首先要推導的是運行于時域的數(shù)據(jù)輔助的最大似然估計器[8]。這種方法訓練信息至少需要兩個連續(xù)重復的符號。發(fā)送信號為 ns，通頻帶信號 ny的復雜基帶模型為 31 2txsjfnTnyse?? （）其中 為發(fā)送載波頻率。在接收機對載波頻率 的信號進行降頻轉(zhuǎn)換后，接收的txf txf復雜基帶信號 nr在忽略瞬時噪聲的情況下為 （）222()2txsrxstxrssjfnTjfnTjfnTjfnTneee?????????其中 是發(fā)送和接收載波的頻差，設 D 為兩個重復符號的相同取樣之間txrff??的延時。接下來的頻率偏移估計退導如下，從中間變量 z 開始1122()* *00 122() 0s ssssLLjfnTjfnTnDDn LjfTjfjfnnzrees??????????????? ?????? （）式(5)頻率偏移角度均衡的復雜變量之和，最后頻率誤差估計器為 1?2sfzD??: （） Z 的形式為 ，嚴格定義在 范圍內(nèi)，因而當頻率誤差的絕對值大2sfT??:[,]??于下面的臨界值時 （）12ssfT??:估算值將不不正確，因為 z 的選擇比 大。允許的最大頻率誤差通常利用子載波?間隔 進行歸一化。如果延時 D 等于符號長度，則sf （）12ssfT?因此頻率誤差之多為子載波間隔的一半。在仿真中，是采用短訓練符號來作為輔助數(shù)據(jù)的。取樣時間為 50ns，延時D＝16（短訓練符號長度） ，則可以估算的最大頻率誤差為。max 9116252650sf kHzDT?????: 相位跟蹤頻偏估計并非十全十美，還會有一些頻率誤差，還會存在星座圖的旋轉(zhuǎn)。這時要求接收機在接收數(shù)據(jù)符號時對載波進行相位跟蹤。圖 426 是以 QPSK 為調(diào)制方式，使用相位跟蹤后得到的接收星座圖。 32 圖 426 QPSK 相位跟蹤后的接收星座圖載波相位的數(shù)據(jù)輔助跟蹤是最簡單的方法。IEEE 包括了 4 個發(fā)送數(shù)據(jù)中預先確定的子載波，這些專用的子載波都指的是導引子載波，導引的主要目的在于幫助接收機準確的跟蹤載波。在第 個接收符號的 DFT 之后，導引子載波 等于信道n ,nkR頻率響應 和已知導引符號 的乘積根據(jù)余下的頻率誤差旋轉(zhuǎn)后的結(jié)果[8]，kH,kP （）2,jnfnRHe???假設信道頻率響應估計值 是可以得到的，則相位估算為?k （）*,1?()pNnnkkP??????????:2*, ,1?()pNjnfkkHPe????????:假定信道估算是非常準確的，則可以得到估算值 （） 2 22,1 1?p pN Njnfjnfnkn kHee????? ??????????????:: 信道估計所謂信道估計，就是信道對輸入信號影響的一種數(shù)學表示。通過信道估計算法，接收機可以得到信道的沖激響應。信道估計的一個重要的好處在于