ofdm通信系统信道估计及多址技术的研究

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1、ClassifiedIndex:TN911.72U.D.C:621.39DissertationfortheDoctoralDegreeinEngineeringRESEARCHONCHANNELESTIMATIONANDMULTIPLEACCESSTECHNIQUESFOROFDMCOMMUNICATIONSYSTEMSCandidate：JiaMinSupervisor：Prof.GuXuemaiAcademicDegreeAppliedfor：DoctorofEngineeringSpeciality：InformationandCommunicatio

2、nEngineeringAffiliation：SchoolofElectronicsandInformationEngineeringDateofDefence：January,2010Degree-Conferring-Institution：HarbinInstituteofTechnology摘要摘要地面无线通信技术的迅速发展促进了卫星通信技术的变革，集这两项技术于一身的星地一体化系统逐渐成为未来全球移动通信发展的趋势。正交频分多路复用(OFDM)技术因其具有较强的抗多径损耗的鲁棒性和较高的频谱利用率成为第四代(4G)移动通信的核心技术，被广泛地应用在

3、地面无线网络中。然而，OFDM技术在应用中仍存在着较多的问题，且在卫星通信系统中尚未有较成熟的应用。本文以星地一体化通信系统为应用背景，针对OFDM技术在地面无线系统和卫星通信系统中应用存在的问题，进行了深入的研究。论文从分析OFDM技术特点及经典信道估计算法存在的问题入手，针对目前对系统收/发端性能具有较大影响的信道估计技术、抑制峰值平均功率比(PAPR)及其与信道估计的联合技术，以及最优星地多址接入等问题展开研究，以进一步完善星地一体化系统的理论体系。研究内容主要包括以下几个方面：一、信道估计算法和均衡技术研究。信道估计是OFDM系统的核心模块，本文对时域

4、信道估计算法及信道响应长度估计方法进行了研究。(1)根据信道时域能量集中原理，通过设置相应的门限值，利用反向检测方法得到信道响应长度的估计值，提出了一种基于循环相关的信道冲激响应长度估计方法。理论分析表明此算法能够提高信道冲激响应长度的估计精度，且具有较低的复杂度；论文提出了基于信道响应长度估计的时域处理循环相关信道估计算法，该算法利用带有循环前缀的接收信号与导频信号进行循环相关，得到粗估计的信道冲激响应，进而得到信道冲激响应长度的判决门限值。另外，采用滑动相关思想，在综合考虑保护间隔的情况下选取不同滑动点得到信道冲激响应值，进而通过去噪处理得到精估计的信道冲

5、激响应，更适于具有长循环前缀的OFDM系统。仿真分析和理论分析表明此算法的估计精度比原有时域处理算法有所提高，且复杂度低。基于以上算法，本文设计了一种既能够估计信道响应长度，又能够得到精估计信道冲激响应的时域信道估计器结构；(2)针对经典信道估计算法对大时延信道产生混叠效应从而使性能恶化的问题，提出了一种改进的时域最小二乘算法。利用所设定的门限值及搜索范围设置，进行信道响应长度的判定及优化，并在经典车载信道模型的条件下进行了理论和仿真分析，结果表明此算法性能较好，结构简单，具有很强的实用性；(3)基于星地一体化思想，讨论了宽带卫星通信系统中OFDM技术与单载波

6、频域均衡技术。在宽带卫星信道频率选择性衰落比较严重的情况下，采用频域均衡比高复杂度的时域均衡算法更为可行。本文从单载波频-I-哈尔滨工业大学工学博士学位论文域均衡和OFDM技术差异入手，分析了具有高功放的卫星下行链路采用单载波频域均衡技术的性能，得出了单载波频域均衡在较高信噪比的条件下，能够克服OFDM不足，且具有更强的抗频率选择性衰落能力的结论。二、PAPR问题及其与信道估计联合的算法研究。针对OFDM系统中固有的PAPR问题，本文提出了利用设计合理的导频图样及导频辅助信道估计算法所得到信道状态信息作为边带信息以抑制PAPR的线性方法。该方法也是一种信道预编

7、码与非线性编码相结合的方法。与现有方法比较，本算法不仅能提高系统性能，且具有较低的复杂度；另外，论文对空间段基于OFDM的宽带卫星通信系统的非线性及星上PAPR性能进行了分析。在分析时，将整个损耗开销函数的最小值作为高功放的最优工作点，提出了一种计算由星上高功放引起的非线性衰减方法，并分析了在星上非线性高功放及典型信道损耗的情况下，OFDM宽带卫星通信系统中端到端的链路性能。验证了在不同子载波调制方式下，一些典型卫星转发器的特性和星上信号的PAPR性能。三、星地一体化系统多址方案研究。本文研究了基于OFDM技术的卫星链路多址接入技术及相应的星上处理技术。讨论了

8、在未来无线通信系统中，卫星通信所需要做