多径信道下OFDM系统采用2DPSK技术接收数据研究
多径信道下OFDM系统采用2DPSK技术接收数据研究
摘要:正交频分复用技术由于具有较高的频谱效率,而且可以有效地对抗多径传输,已成为高速数据传输的关键技术。本文介绍了OFDM基本原理,并分析了多径信道下的OFDM信号,通过在发送端采用符号内2DPSK调制,在接收端相应地采用符号内2DPSK解调,可使接收数据的误码率降低。
关键词:OFDM 多径信道2DPSK调制2DPSK解调
1 引言
正交频分复用[1](Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是一种特殊的多载波调制技术,由于OFDM技术是将高速的串行数据传输转换为低速并行的数据进行传输,这样就大大增加了数据符号的周期,再通过加入保护时间间隔,可以有效的抵抗无线信道中的多径衰落以及符号间干扰,同时,该技术还具有较高的频谱利用率。
本文分析了OFDM信号在多径信道下的数据接收,通过在发送端与接收端分别采用2DPSK调制与解调技术,可以降低系统的误码率。
2 OFDM系统的基本理论
正交频分复用的基本思想是,将高速串行的数据流转换成多路低速的并行数据流,并将这些并行的数据流调制到各个互相正交的子载
信道估计
寒假信道估计技术相关内容总结 目录 第一章无线信道 (3) 1.1 概述 (3) 1.2 信号传播方式 (3) 1.3 移动无线信道的衰落特性 (3) 1.4 多径衰落信道的物理特性 (5) 1.5 无线信道的数学模型 (7) 1.6 本章小结 (7) 第二章MIMO-OFDM系统 (8) 2.1 MIMO无线通信技术 (8) 2.1.1 MIMO系统模型 (9) 2.1.2 MIMO系统优缺点 (11) 2.2 OFDM技术 (12) 2.2.1 OFDM系统模型 (12) 2.2.2 OFDM系统的优缺点 (14) 2.3 MIMO-OFDM技术 (16) 2.3.1 MIMO、OFDM系统组合的必要性 (16) 2.3.1 MIMO-OFDM系统模型 (16) 2.4 本章小结 (17) 第三章MIMO信道估计技术 (18) 3.1 MIMO信道技术概述 (18) 3.2 MIMO系统的信号模型 (19) 3.3 信道估计原理 (21) 3.3.1 最小二乘（LS）信道估计算法 (21) 3.3.2 最大似然（ML）估计算法 (23) 3.3.3 最小均方误差（MMSE）信道估计算法 (24) 3.3.4 最大后验概率（MAP）信道估计算法 (25) 3.3.5 导频辅助信道估计算法 (26) 3.3.6 信道估计算法的性能比较 (26) 3.4 基于训练序列的信道估计 (28) 3.5 基于导频的信道估计 (28) 3.5.1 导频信号的选择 (29) 3.5.2 信道估计算法 (31) 3.5.3 插值算法 (31) 3.5.3.1 线性插值 (31) 3.5.3.2 高斯插值 (32) 3.5.3.3 样条插值 (33) 3.5.3.4 DFT算法 (33) 3.5.4 IFFT/FFT低通滤波 (33) 3.6 盲的和半盲的信道估计 (34)
无线通信系统信道估计技术研究现状
无线通信系统信道估计技术研究现状 摘要：信道估计技术是未来无线通信系统得以实际应用的关键技术。首先介绍了无线通信系统信道模型的特点以及信道估计方法分类，然后重点阐述了目前无线通信系统中非盲信道估计方法的研究现状，并对各种算法的优缺点和性能进行了分析和比较。关键词：信道估计；非盲信道估计；最大似然估计；最小均方；最小二乘 在无线通信系统中，当信号带宽超过信道的相关带宽时，信道就会在时域显示其色散效应，这将导致发射符号序列间产生干扰，即码间干扰。由于码间干扰使接收信号受损，当信道条件已知或者基于准确的信道估计时，由信道引起的失真效应通常可以在接收机得到补偿。若采用非相干检测则可以简化接收机复杂度，不需要进行复杂的信道估计。但对于高斯白噪声信道，非相干检测比相干检测有高达3 dB左右的性能损失，而且，如果延时扩展增加，性能损失将会更严重，这对功率受限系统（例如超宽带通信系统）尤其难以接受。因此，信道估计技术已成为未来无线通信系统的关键技术，也是国内外学者致力研究的热点方向之一。1 无线通信系统信道模型关于无线传播信道的研究已经进行了五十多年，迄今为止，已有大量的信道模型被提出。不同带宽下的无线通信系统的信道模型也各不相同，对于一个好的系统设计而言，理解这些差别和它们对不同系统的影响是非常重要的。一般而言，针对不同的信道模型，信道估计方法也各不相同。无线信道一般可以表示成两种形式：(1)基带信道被表示成抽头延时线的形式，该模型中L个信道抽头是等间隔分布的。该模型下需要估计的参数是L个信道幅度和一个延时参数。(2)基带信道模型中的延时值是任意的，每一径的幅度和延时都需要被估计。对于稀疏信道，第二种方法可能比使用等间隔抽头延时线模型估计的参数数量低得多，因此信道估计更加有效，但是一般不存在闭式解。方法(1)产生了更加容易的参数化信道模型，但是以过参数化为代价的。2 信道估计方法分类目前，无线通信系统的信道估计方法可分为三类：有辅助符号的非盲信道估计、无辅助符号的盲信道估计以及介于两者之间的半盲信道估计，其特点可归纳为：(1)非盲的信道估计：按一定估计准则确定各个待估参数值，或者按某些准则进行逐步跟踪和调整待估参数的估计值，特点是需借助参考信号。很明显，要想实现信道估计，估计理论是其数学基础。①贝叶斯估计：需要已知代价函数、待估计参量和观测数据的完整的概率描述，条件最苛刻；②最大后验概率（MAP）和最大似然（ML）：需要代价函数是误差的偶函数，不需其详细形式，但仍需待估计参量和观测数据的完整的概率描述；③线性最小均方误差（LMMSE）：只需知待估计量与观测数据的一阶或二阶统计特性；④最小二乘（LS）：只需把估计问题作为确定性的最优化问题来处理。非盲估计方法的优点是可以获得较好的系统性能, 但是它降低了频带利用率并且无法适用于不可能在发送端提供训练序列的场合，例如在军事侦听过程中，无法获得敌人确定的训练序列。(2)盲估计：利用调制信号本身固有的、与具体承载信息比特无关的一些特征（比如恒模、子空间、有限字符集、循环平稳和高阶统计量等）或采用判决反馈的方法进行信道估计。盲估计方法的优点是提高了系统的频带利用率，适用于接收端无法确定训练序列的场合,具有自我恢复性，且可在未知数据调制和编码方式的情况下正常工作。缺点是估计性能差，且估计过程较非盲方法漫长。(3)半盲估计：在发射信号中插入导频,克服基于二阶统计量盲方法固有的模糊度问题，同时使用盲方法进行信道估计，从而结合了盲估计与非盲估计的优点。目前半盲方法可分为基于二阶统计量半盲方法和基于一阶统计量的半盲方法。3 非盲信道估计方法研究现状如前所述，根据目前无线通信系统信道模型的分类，目前的非盲信道估计方法可分为：信道幅度增益和径延时联合估计以及信道幅度增益的估计方法。下面就介绍这两种经典估计方法在窄带或宽带通信系统中的应用。 3.1信道幅度增益和径延时联合估计的方法由于CDMA系统能够分辨多径元，并经常使用Rake接收机(或其他更加复杂的检测方案)收集多径能量，以获得多径分集，所以需要对多径