ofdm%2foqam系统中时频同步与检测技术研究

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电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERDISSERTATION论文题目：OFDM/OQAM系统中时频同步与检测技术研究学科专业：通信与信息系统指导教师：武刚教授作者姓名：陈浩班学号：200921260135万方数据 分类号密级注1UDC学位论文OFDM/OQAM系统中时频同步与检测技术研究(题名和副题名)陈浩(作者姓名)指导教师姓名武刚教授电子科技大学成都(职务、职称、学位、单位名称及地址)申请学位级别硕士专业名称通信与信息系统论文提交日期2012.04论文答辩日期2012.05学位授予单位和日期电子科技大学答辩委员会主席评阅人年月日注1注明《国际十进分类法UDC》的类万方数据 独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签名：日期：年月日关于论文使用授权的说明本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后应遵守此规定)签名：导师签名：日期：年月日万方数据 摘要摘要正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM)调制技术近年来成为无线通信领域的热门技术，但是该技术仍然存在两个明显的缺陷，(1)为了抑制多径信道带来的符号间干扰(Inter-SymbolInterference,ISI)，添加循环前缀(CyclicPrefix，CP)降低了的系统频谱效率和增加了系统发送功率；(2)基于符号块傅里叶变换的OFDM系统类似于在时域中使用矩形窗作为成型滤波器，子载波在频域呈现sinc函数特性，导致较高的旁瓣对载波频率偏移(CarrierFrequencyOffset，CFO)敏感，容易受到载波间干扰(Inter-CarrierInterference，ICI)。为了解决上述难题，基于成形滤波器函数设计的交错正交幅度调制正交频分复用(OFDMWithOffsetQuadratureAmplitudeModulation，OFDM/OQAM)技术，通过采用具有良好的时频聚焦特性(TimeFrequencyLocation，TFL)的成形滤波器函数，不添加CP也可以抑制ISI和ICI干扰。根据现有的参考文献，OFDM/OQAM系统还有很多方面有待完善改进，例如导频设计与信道估计、低复杂度时频同步、信号检测等。本文主要的工作就围绕这三个方面展开。针对OFDM/OQAM系统信道估计的问题，本文概述了OFDM/OQAM系统的系统结构和实现方法，以并对已有典型的基于导频的OFDM/OQAM系统的信道估计方法进行了仿真验证，目的是获得对OFDM/OQAM系统信号自干扰的初步认识。针对OFDM/OQAM系统时频同步的问题，本文在传统时频同步技术的基础上，重点讨论了基于数据辅助的时频同步技术的研究。通过选取具有代表性的基于数据辅助的同步算法，对导频数据结构，时频同步原理以及实现步骤进行阐述分析，提出了一种基于加窗的时频同步方法，通过对相关输出序列进行加窗操作将时偏估计值锁定在正确的定时点上；此外，又将最大后验概率准则应用到时频同步技术中，得到一种新的时频同步方法，通过将初步时偏估计值附近的时偏实验值纳入考察范围，再根据最大后验概率准则重新判定最终的时偏和频偏估计值。本文的分析和仿真结果表明，上述的两种时频同步算法在IEEE802.22典型信道中，时频同步精度优于传统的时频同步方法。此外，针对OFDM/OQAM系统信号检测的问题，本文首先研究了多径衰落I万方数据 摘要信道中OFDM/OQAM系统模型，分析了传统的OFDM/OQAM系统信号检测方法中残余的固有干扰，由于多径时延和多普勒扩展的存在，简单的迫零(Zero-Forcing，ZF)均衡会引入ISI和ICI。针对这一问题，本文提出了一种基于并行干扰抵消(ParallelInterferenceCancellation，PIC)的信号检测方法，通过对待解调数据点受到的固有干扰项进行重构并将其消除，使得数据恢复更为准确，并给出了新方法实现的理论推导，进而给出新方法的接收端实现结构；最后，计算机-2仿真结果表明，在误码率(BitErrorRate，BER)为10时，新方法相比传统信号检测方法约有1.2dB的性能提升。关键词：交错正交幅度调制正交频分复用，数据辅助，时频同步，信号检测II万方数据 ABSTRACTABSTRACTOrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing(OFDM)hasbeenapopulartechniqueofwirelesscommunicationsinrecentyears.However,twodrawbacksofOFDMlimititspracticalapplications.Firstly,inordertoresisttheInter-SymbolInterference(ISI)causedbythemultipathfadingchannel,theadoptionofCyclicPrefix(CP)declinethesystematicspectrumefficiency,meanwhilewithahigherpowerconsumption.Secondly,duetotheuseoftherectangularwindowasthepulseshapingfilter,thehighsidelobesofsincfunctionresultinOFDMsystembeingsensitivetoInter-CarrierInterference(ICI).Tosolvetheseproblems,anotherkindofOFDMmodulationsystemisconsideredinthispaper,namelyOFDMwithOffsetQuadratureAmplitudeModulation(OFDM/OQAM).ByselectingapulseshapingfilterwithagoodTimeFrequencyLocalization(TFL),ISIandICIcanbelimitedinarationalrangewithoutintroducinganyCPinOFDM/OQAM.However,therestillaresomeopenproblemsforOFDM/OQAMsystems,suchasthechannelestimation,timingandcarrierfrequencyoffsetsynchronizationandsignaldetection,themainworkofthispaperfocusonthesethreeaspects.Intheaspectofchannelestimation,thispaperstudiestheprincipleandtheimplementationofOFDM/OQAMsystem.Moreover,theperformanceofexistingtypicalchannelestimationmethodsisverifiedbycomputersimulation,inordertogetainitialunderstandingoftheintrinsicinterferenceofOFDM/OQAMsystems.Fortechniquesneededforsynchronization,thispaperhasstudiedtheexistingsynchronizationalgorithmsofOFDM/OQAMsystem,especiallythedata-aidedsynchronizationschemes.Severaltypicaldata-aidedsynchronizationalgorithmsareselected,andananalysisoftheirdatastructure,argorithmandimplementionismade.Motivatedbytheseschemes,thispaperproposesadata-aidedsynchronizationalgorithmnamedWindow-basedSynchronizationalgorithm(WBS).Byapplyingawindowtothecorrelationsequence,theactualtimeofarrivalcanbefound.Inaddition,anewSynchronizationalgorithm(MAP)isobtainedbyapplyingMaximumPosteriorIII万方数据 ABSTRACTprobabilitycriteriontosynchronizationtechnology.ByreconsideringthecoarsetimmingestimatedvalueanditsadjacentvaluesbasedonMaximumPosteriorprobabilitycriterion,thefinaltimingandcarrierfrequencyoffset(CFO)estimatedvaluecanbeobtained.Finally,thecomputersimulationresultsshowthatinthetypicalchannelsofIEEE802.22standard,WBSandMAParemoreaccuratethantheconventionalshemesbothintimeandfrequencysynchronization.Furthermore,fortechniquesneededforsignaldetection,thispaperstudiesthesystemmodelofOFDM/OQAMsystemsindoublydispersivechannelsandanalysestheintrinsicinterferencecausedbytheconventionalsignaldetectingtechniques,becauseoftimedelayspreadanddopplerspread,theoperationofZero-forcing(ZF)equalizationwillbringinsomeISIandICI.Inordertosolvethisproblem,anewsignaldetectingmethodsbasedonparallelinterferencecancellation(PIC)criterionareproposedinthispaper,byreconstractingtheintrinsicinterferenceandremovingit,thedemodulationcanbemoreaccurate.Inaddition,thispapergivesthetheoreticalderivationandthestructureofthenewmethodsatthereceverside.Finally,the-2computersimulationresultsshowthatattheBitErrorRate(BER)levelof10,thenewschemeoutperformtheconventionalonefor1.2dB.Keywords:OFDM/OQAM,Data-aided,Synchronization,SignalDetectionIV万方数据 目录目录第一章绪论................................................................................................................11.1研究背景..........................................................................................................11.2OFDM/OQAM系统概述................................................................................21.2.1发展历史及研究现状..........................................................................21.2.2关键技术..............................................................................................31.3本文的主要工作与创新..................................................................................5第二章OFDM/OQAM系统信道估计技术研究.....................................................62.1引言..................................................................................................................62.2OFDM/OQAM系统........................................................................................62.2.1OFDM/OQAM系统原理....................................................................62.2.2OFDM/OQAM系统实现....................................................................92.3IAM信道估计方法........................................................................................122.3.2IAM-R信道估计方法........................................................................142.3.3IAM-I信道估计方法.........................................................................152.3.4IAM-new信道估计方法....................................................................162.4性能仿真与分析............................................................................................172.5本章小结........................................................................................................19第三章OFDM/OQAM系统同步技术研究...........................................................203.1引言................................................................................................................203.2时频偏影响的分析........................................................................................213.3频域导频结构设计........................................................................................223.4基于数据辅助的时频同步算法....................................................................233.4.1传统的时频同步算法........................................................................233.4.2WBS同步算法...................................................................................263.4.3MAP同步算法...................................................................................303.5同步性能仿真与分析....................................................................................333.6本章小结........................................................................................................39第四章OFDM/OQAM系统信号检测技术研究...................................................404.1引言................................................................................................................404.2多径衰落信道中OFDM/OQAM解调信号模型.........................................404.3传统的OFDM/OQAM系统的信号检测方法.............................................424.4基于PIC的OFDM/OQAM系统的信号检测方法.....................................44V万方数据 目录4.4.1慢变多径信道中OFDM/OQAM系统解调信号模型.....................444.4.2TP-OFDM/OQAM检测方法............................................................454.4.3新方法的接收端实现........................................................................474.5性能仿真与分析............................................................................................484.6本章小结........................................................................................................50第五章全文总结......................................................................................................515.1本文的贡献....................................................................................................515.2对下一步工作的建议和未来研究方向........................................................52致谢.............................................................................................................................53参考文献........................................................................................................................54攻读硕士学位期间的研究成果....................................................................................59陈浩个人简历................................................................................................................60VI万方数据 图目录图目录图2-1OFDM/OQAM格点.............................................................................................8图2-2OFDM/OQAM系统结构....................................................................................11图2-3IAM信道估计方法结构....................................................................................14图2-4IAM-R估计方法数据结构................................................................................15图2-5IAM-I估计方法数据结构.................................................................................15图2-6IAM-new估计方法数据结构............................................................................16图2-7传统估计方法数据结构....................................................................................18图2-8A信道下系统的性能曲线.................................................................................18图2-9B信道下系统的性能曲线.................................................................................19图3-1传统同步算法的OFDM/OQAM系统发送端结构.........................................24图3-2传统同步算法的OFDM/OQAM系统接收端结构.........................................24图3-3WBS同步算法的OFDM/OQAM系统接收端结构........................................28图3-4滑动窗原理........................................................................................................29图3-5MAP同步算法的OFDM/OQAM系统接收端结构........................................31图3-6A信道下时偏捕获概率.....................................................................................34图3-7B信道下时偏捕获概率.....................................................................................35图3-8A信道下频偏估计性能.....................................................................................36图3-9B信道下频偏估计性能.....................................................................................37图3-10A信道下BER性能.........................................................................................38图3-11B信道下BER性能..........................................................................................38图4-1发送帧结构........................................................................................................44图4-2直接相邻数据干扰分布....................................................................................46图4-3新方法中的子载波解调模块结构....................................................................48图4-4A信道中信号检测性能曲线.............................................................................49图4-5B信道中信号检测性能曲线.............................................................................50VII万方数据 表目录表目录表2-1OFDM/OQAM系统IAM信道估计仿真参数.................................................17表2-2IEEE802.22标准典型信道参数.......................................................................17表3-1OFDM/OQAM系统同步性能仿真参数...........................................................33表4-1OFDM/OQAM系统信号检测性能仿真参数...................................................48VIII万方数据 缩略词表缩略词表英文缩写英文全称中文释义3GPPTheThirdGenerationPartnershipProject第三代合作伙伴计划AWGNAdditiveWhiteGaussianNoise加性白高斯噪声BERBitErrorRate误码率CFOCarrierFrequencyOffset载波频率偏移CFRChannelFrequencyResponse信道频率响应CIRChannelImpulseResponse信道冲激响应CPCyclicPrefix循环前缀CSIChannelStateInformation信道状态信息DFTDiscreteFourierTransform离散傅立叶变换DSBDouble-sideband双边带DSLDigitalSubscriberLine数字用户线路DWMTDiscreteWaveletMultitone离散微波多频音EGFExtendedGaussFunction扩展高斯函数基于滤波器组的多载FBMCFilterBankMulticarrier波通信技术FFTFastFourierTransform快速傅立叶变换FIRFiniteImpulseResponse有限冲激响应FMTFilteredMultitone滤波多音频GFDMGeneralisedFrequencyDivisionMultiplexing广义频分复用IX万方数据 缩略词表GIGuardInterval保护间隔基于导频的干扰逼近IAMInterferenceApproximationMethod方法ICIInter-CarrierInterference子载波间干扰IDFTInverseDiscreteFourierTransform离散傅立叶反变换IEEEInstituteofElectricalandElectronicsEngineers电气电子工程师协会IFFTInverseFastFourierTransform快速傅立叶反变换IMTInternationalMobileTelecommunication国际移动通信IOTAIsotropicOrthogonalTransformAlgorithm各项同性正交函数ISIInter-SymbolInterference符号间干扰ITUInternationalTelecommunicationUnion国际电信联盟LSLeastSquare最小二乘LTELongTermEvolution长期演进技术MAPMaximumPosteriorprobabilitycriterion最大后验概率准则MSEMeanSquareError均方误差OFDMOrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing正交频分复用OrthogonalFrequencyDivisionMultipleOFDMA正交频分多址AccessOQAMOffsetQuadratureAmplitudeModulation交错正交幅度调制PAMPulseAmplitudeModulation脉冲幅度调制PAPRPeaktoAveragePowerRatio峰值平均功率比PICParallelInterferenceCancellation并行干扰抵消QAMQuadratureAmplitudeModulation正交幅度调制QPSKQuadraturePhaseShiftKeying正交相移键控X万方数据 缩略词表SNRSignaltoNoiseRatio信噪比TFLTimeFrequencyLocalization时频聚焦特性TIATelecommunicationsIndustryAssociation电信工业学会VSBVestigial-sideband残留边带基于加窗的同步估计WBSWindow-basedSynchronizationestimator方法WSSUSWideSenseStationaryUncorrelatedScattering广义平稳独立散射ZFZero-Forcing迫零XI万方数据 主要数学符号表主要数学符号表示例符号数学含义字体和说明a变量小写斜体a向量小写粗体A矩阵大写粗体xy,修正的内积方式传统内积操作后再取实部取模值提取实数绝对值或复数的模*共轭得到复数的共轭Re取实提取复数的实部Im取虚提取复数的虚部Mod(,)N取余参数对正整数N的余数求和对数列求和argmax求峰值提取出序列最大值求相角求得复数的相角XII万方数据 第一章绪论第一章绪论1.1研究背景在无线数据服务对数据传输速率越来越高的需求驱使下，无线通信领域在过去的二十年中取得了突飞猛进的发展。下一代移动通信系统以高质量、高速率的[1][2]方式支持全业务、无缝覆盖全球的移动多媒体传输，能提供高速数据传输的多载波调制技术已经成为当代无线通信领域的主流技术，其中，正交频分复用[3](OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM)调制技术尤为热门。OFDM技术通过将宽带信道分配成一系列并行的窄带子信道，使频率选择性衰落信道中进行高速数据流传输的场景转变为在并行平坦衰落子信道中进行低速数据流传输的场景。通过上述方式，OFDM系统具有明显优点：系统复杂性低，通过快速傅立叶反变换(InverseFastFourierTransform，IFFT)和快速傅立叶变换(FastFourierTransform，FFT)能快速实现调制和解调；接收端均衡能够采用低复杂度的一阶抽头均衡器来实现；每个子信道中可选用灵活的调制方法以提高频谱[4][5]效率/发送速率；CP的存在保证了符号间的独立，简化了同步步骤。因此，OFDM被现行及下一代的多种通信标准所采纳，广泛地应用于各种场景，如无线[6][7][8]局域网(WirelessLocalAreaLine，WLAN)、WiMAX(IEEE802.16)、3G技术[9]的长期演进(LongTermEvolution，LTE)等。但是OFDM系统仍然存在的技术缺陷：其一，为了抵抗多径时延带来的符号间干扰(Inter-SymbolInterference，ISI)，OFDM需要添加足够长(至少大于信道的最大时延扩展)的循环前缀(CyclicPrefix，CP)作为保护间隔(GuardInterval，GI)以隔离相邻符号，这会降低系统频谱效率，并且增加系统发送功率的开销。在多径信道的时延扩展较大时，这部分开销也会较大；其二，经典的OFDM系统接收端的FFT过程可以视为和发送端IFFT发送波形相匹配的滤波器组，这个滤波器波形在时域上是一个矩形窗，对应频域上是一个sinc函数(sin()xx)，sinc函数只能在加性白高斯噪声(AdditiveWhiteGaussianNoise，AWGN)信道中达到最优性能，对双选择性衰落信道中的时间弥散则非常敏感，容易引入载波间干扰(Inter-CarrierInterference，ICI)。因为基于交错正交幅度调制(OffsetQuadratureAmplitudeModulation)可获得1万方数据 电子科技大学硕士学位论文更高的功率效率，与OFDM结合在一起时，还能结合滤波器组设计，避免使用循[10][11]环前缀而将ISI/ICI控制在一定范围内，在2005年，OFDM/OQAM曾在3GPP[12]TR25.814被提出作为可选的增强调制方案。相对于传统CP-OFDM系统，在不添加CP的前提下，OFDM/OQAM技术通过采用具有良好时频聚焦(TimeFrequencyLocalization，TFL)特性的成形滤波器函数对每个子载波进行成形滤波，使其时域和频域都具有较快的带外衰减速度，抑[13]-[15]制双选择性衰落信道引入的ISI和ICI干扰。在同样的时频资源代价之下，[10]-[17]抗双选择性衰落性能明显好于CP-OFDM。在成形滤波器函数的具体选取方面，成形滤波器函数的时频分布特性和信道的时频分布特性吻合程度越高，系统[18]的性能就越好。由于实际信道特征的多种多样，为了取得一般意义下的最佳性能，本文选取各向同性正交变换(IsotropicOrthogonalTransformAlgorithm，IOTA)[17][19]函数作为成形滤波器函数。OFDM/OQAM中复数信号的实虚部是分开进行传输的，这是因为：为了保证成形滤波器函数具有优异的时频聚焦特性的同时有不低于传统OFDM系统的频[20]谱效率，只能在实数域达成正交，所以基函数上传输的数据必须是实数。1.2OFDM/OQAM系统概述1.2.1发展历史及研究现状从调制原理上来说，OFDM/OQAM采用滤波器组来综合和解析多载波信号，属于基于滤波器组的多载波通信技术(FilterBankMulticarrier，FBMC)。FBMC最[21][22]早是由Chang和Saltzberg在20世纪60年代提出来的，初衷是用于在一个窄带内分别以残留边带(Vestigial-sideband，VSB)和双边带(Double-sideband，DSB)的调制模式，传输脉冲幅度调制(PulseAmplitudeModulation，PAM)和正交幅度调制(QuadratureAmplitudeModulation，QAM)信号。作者B.LeFloch在文献[23]中提出了Chang和Saltzberg的方法可以用于双选择性衰落信道中以匹配信道的变化，从而抑制信道带来的ISI和ICI干扰。因此，在双选择性衰落信道中，FBMC相对OFDM能有明显的性能改进。作为FBMC的一个重要分支，OFDM/OQAM继承了Chang和Saltzberg最大化频谱利用率的最初设想，允许子信道间存在一定程度的频率交叠，与传统的2万方数据 第一章绪论OFDM不同的是，OFDM/OQAM虽然子载波间也存在频率交叠现象，但是成形滤波器函数良好的TFL特性保证了其优秀的抗ICI特性。而对比其他要求子信道间要用保护频带分开而不能有频率交叠的FBMC方案(如滤波多音频(Filtered[24]-[26]Multitone，FMT)调制技术)，OFDM/OQAM能提供更高的频谱效率，这也使得OFDM/OQAM更具竞争力。基于较高的频谱效率和在双选择性衰落信道中的稳健性，OFDM/OQAM调制方式也已被电信工业学会(TelecommunicationsIndustryAssociation,TIA)的数字无[27][28]线技术标准所采纳，同时也正被WRAN(IEEE802.22)所考虑。此外，OFDM/OQAM还受到国际学术界的广泛关注，例如成形滤波器函数的设计优化[29][30][31][32][33]；OFDM/OQAM系统的快速实现以及改进方法；OFDM/OQAM系统[34]-[38]的应用及性能评估。然而，受制于系统的特殊结构及实正交特性，OFDM/OQAM系统的信道估计，时频同步，信号检测等关键技术的复杂度大大增加，目前国际上在这几个方面仍没有较为完美的解决方案，这也使得OFDM/OQAM技术尚未能在主流通信标准中得到广泛应用。本文主要针对OFDM/OQAM系统中的信道估计，时频同步，信号检测三个方面展开研究工作，并在重点研究的时频同步和信号检测方面提出一定创新。1.2.2关键技术前已述及，信道估计，时频同步，信号检测是OFDM/OQAM系统需要进一步研究的三个关键技术。本节分别就这三个方面进行总体论述：信道参数估计是OFDM/OQAM系统接收机的关键技术之一。在传统的CP-OFDM系统中，CP的引入使得其时域信号和信道冲激响应(ChannelImpulseResponse，CIR)满足循环卷积的特性，在频域上的影响可以视为频域信号和对应子载波上的信道频率响应(ChannelFrequencyResponse，CFR)的乘积，这使得CP-OFDM系统中的信道估计变得十分简单。相对的，OFDM/OQAM系统中摒弃了CP，其时域信号和CIR不再满足循环卷积的特性，另外OFDM/OQAM符号间存在的交叠现象，实数域正交特性，使得OFDM/OQAM的导频设计与信道估计均受限于ICI与ISI的影响。因此，若采用传统的导频设计思路，比如数据与导频时间复用、或导频符号嵌入数据中，导频符号周围相邻的未解调数据对信道参数估计产生的ICI与ISI将恶化信道估计性能。目前，OFDM/OQAM系统中的信道估计方法主要分为两大类，一类是盲信道3万方数据 电子科技大学硕士学位论文[39]估计，即不需要添加任何导频，根据接收信号的统计特性来确定信道信息。这种信道估计方法具有较高的频谱效率，但是为了获得较好的估计性能，需要对足够长的接收数据进行观测，会引入较大的时延；另一类是数据辅助的信道估计方法，通过在发送数据的前端添加特殊结构的导频，接收端依靠导频信息估计出信[40]-[45]道特征，这类估计方法需要占用一定的频谱资源，但是实时性较好。本文专注于对后者的研究。OFDM/OQAM系统接收机中第二个关键技术是时频同步。在频率同步方面，相比CP-OFDM而言，OFDM/OQAM由于成形滤波器函数的带外滚降迅速，有更强的抗载波频率偏移(CarrierFrequencyOffset，CFO)的能力，但是总体上对CFO还是较为敏感，因为CFO会同时造成ICI和ISI；在时间同步方面，OFDM/OQAM相较于CP-OFDM更为敏感。在CP-OFDM中，即使发生了定时偏差，只要定时偏差量小于CP长度，接收数据每一个符号内的样点可以视为经历了一个整体的循环移位，通过后续的处理能够调整回原来的排布顺序。而OFDM/OQAM中由于没有添加CP保护，一旦出现定时偏差，就会使得FFT的开窗位置横跨到两个传输符号中，造成难以恢复的性能下降。综合上述讨论，OFDM/OQAM系统若要获得较好的性能，必须具备高精度的时频同步技术。目前在OFDM/OQAM系统[46]-[49]的时频同步方面，主要的同步方法也分为盲同步方法和数据辅助的同步方法[50]-[52]。本文专注于对后者的研究，其中具有代表性的是文[51][52]提出的基于重复导频的时频同步算法MLS和TR2。这两种同步方法在第一径是瞬时功率最强径的情况下，能保持较高的同步精度，但是在第一径不是瞬时功率最强径的情况下，同步精度却非常低。OFDM/OQAM系统接收机中第三个关键技术是信号检测。OFDM/OQAM中传统的信号检测方式是沿用了CP-OFDM中的迫零均衡(Zero-Forcing，ZF)，即在获得CFR的估计值后，直接在频域解调数据中将其除去。在单径慢变或者单径静态信道中，这种信号检测方法是切实可行的，此时待解调数据点附近的CFR和该点的CFR基本相同，ZF均衡之后可以比较完美地去除信道的影响，干扰项表征为一个纯虚数，只要对其进行取实部操作就可以恢复出待解调数据。然而，在多径衰落信道中，由于多径和时变性，信道存在频率和时间上的双重弥散，即待解调数据点附近的CFR和该点的CFR具有明显的差别，如果还是采用简单的ZF均衡，则会给干扰项引入复值的信道残留成分，破坏了待解调数据点和其他数据点的实正交特性，造成所谓的固有干扰。4万方数据 第一章绪论1.3本文的主要工作与创新本文的主要研究工作与创新，是围绕OFDM/OQAM系统的信道估计、时频同步与信号检测三个方面展开的。具体描述如下：第二章对OFDM/OQAM系统的原理以及数学模型进行了阐述，概述了OFDM/OQAM系统的系统结构和实现方法，并对文[53]总结的OFDM/OQAM系统的信道估计方法进行了仿真验证，目的是获得对OFDM/OQAM系统信号自干扰的初步认识。第三章研究了OFDM/OQAM系统的时频同步算法。首先对OFDM/OQAM系统中现有的时频同步方法进行总结；接着在传统的基于数据辅助的OFDM/OQAM系统的时频同步方法中选出几种具有代表性的同步算法，并对其数据结构，算法以及实现步骤进行阐述；然后在此基础上做出改进，提出了基于加窗的同步估计方法(Window-basedSynchronizationestimator，WBS)，又将最大后验概率准则应用到时频同步技术中，得到了基于最大后验概率准则的同步估计方法(estimatorbaseonMaximumPosteriorprobabilitycriterion，MAP)。与传统时频同步方法相比，新方法综合了传统同步方法的优点，修正了相关操作的范围，调整了同步结构，将同步过程细化为粗同步和细同步两个步骤。WBS在细同步之前先将粗同步估计出的频偏估计值补偿回接收信号，减少了频偏对细同步过程中时偏估计精度的影响；MAP则先在粗同步中获取一个初步的时偏估计值，然后将时偏实验值的范围缩小到其附近，在其中选取使得系统误码性能最好的时偏试验值和其对应的频偏估计值为最终的估计值，能有效纠正粗同步过程的误判；最后，通过计算机仿真，验证了新方法相较于传统同步方法的性能优势。第四章讨论了OFDM/OQAM系统的信号检测方法。首先给出了多径衰落信道中OFDM/OQAM解调信号的模型；接着对传统的OFDM/OQAM系统的信号检测方法进行了阐述；然后根据解调信号的模型，分析了传统的检测方法中固有干扰的来源，提出了一种新的基于并行干扰抵消(ParallelInterferenceCancellation，PIC)的信号检测方法，通过对待解调数据点受到的固有干扰项进行重构并将其消除，使得数据恢复更为准确；然后对新方法的接收端实现结构进行了分析；最后通过计算机仿真，验证了经过新方法处理的系统性能具有一定的提升。第五章对全文进行了总结，并指出本文提出方法的未尽完善之处以及未来的改进方向。5万方数据 电子科技大学硕士学位论文第二章OFDM/OQAM系统信道估计技术研究2.1引言基于循环前缀的OFDM系统易受由收发端晶振不一致导致的载波频率偏移的影响，并且，在快速时变衰落信道中，多普勒频移也会进一步导致子载波间干[54]扰。在时频双选择性衰落信道条件下，与CP-OFDM相比较，基于成形滤波器设计的OFDM/OQAM通过采用具有良好时频聚焦特性的成形滤波器函数进行子载波调制，在不加CP的情况下也能将BER控制在可以接受的范围之内，在理想[45]信道估计与同等频谱效率前提下，BER性能较优于CP-OFDM。由于OFDM/OQAM系统摒弃了CP，其时域信号和CIR不再满足循环卷积的特性，而且不同的OFDM/OQAM符号间存还在一定长度的交叠，这也使OFDM/OQAM的信道估计问题变得更为复杂。文[53]中作者JinfengDu对OFDM/OQAM的信道估计方法进行了深入研究，尤其是基于导频的干扰逼近方法(InterferenceApproximationMethod，IAM)信道估计方法。因为信道估计是接收机的一项关键技术，同时，为了获得对OFDM/OQAM系统信号自干扰的初步认识，本章首先概述了OFDM/OQAM系统的原理和实现结构，然后阐述了IAM信道估计方法的原理，最后进行仿真验证。上述这些研究工作为本文后续开展的研究工作提供了参考。2.2OFDM/OQAM系统OFDM/OQAM系统相对于传统的CP-OFDM系统，无论是原理上还是实现结构上都有了较大改变，本节分别就这两方面展开讨论。2.2.1OFDM/OQAM系统原理为了寻求更高的频谱效率，OFDM/OQAM摒弃了CP-OFDM中的循环前缀，为了达到和OFDM一样的频谱效率，它又不得不修改了正交方式，引入了相位映6万方数据 第二章OFDM/OQAM系统信道估计技术研究射，在实数域内达成正交。于是，在将数据加载到子载波上之前，需要先进行实虚部分离，即最终在子载波上传输的是经过偏移的正交幅度调制的实数信号，这也是OFDM/OQAM与众多的多载波调制方法最大的不同之一，根据文[53]所述，OFDM/OQAM系统的时域发送信号可以表示为：N1st()amn,,gmn()t(2-1)nm0其中，N表示同一时隙的子载波数即FFT大小；amn,表示第n个符号，第m个子载波上传输的实数数据；gtmn,()表示该位置上的调制函数，它是由具有良好时频聚焦特性的成形滤波器函数gt()变化而来：jmn()g()te2ej2mt0gtn()(2-2)mn,0其中，v0表示子载波间隔，0表示符号间隔，且满足00v12。为了保持合成基函数(发送端的gtmn,())与分析基函数(接收端的gtmn,())之间的正交性，传统的内积方式被修正为：xy,xtytdt(2-3)其中表示取实部操作，即只有相关函数的实部才被纳入考虑范围。所以，基函数gtmn,()与gtmn,()之间的内积为：jmnmn()2j2(mm)t*g(),tg()tee0gtn()gtn()dtmn,mn,R00mmnn(mmnn)()j2(mm)0xnn*nnjegx()gx()dx(2-4)0022mmnn(mmnn)()jAgnn00,mmv其中第二个等式来自于变量替换txnn02以及性质00v12。第三个等[53]号引入了模糊函数Avg(,)的概念，其定义为：j2tj2*vtA(,)v,tedt=egt(2)(gt2)dt(2-5)gg模糊函数Avg(,)是一个实值函数且满足以下性质：7万方数据 电子科技大学硕士学位论文1,当(,)pq(0,0)A(2p,2qv)其中p,q(2-6)g000,当(,)pq(0,0)若将基函数gtmn,()中满足(,)(,)mod2mnmn的归为一个子集，其中mod表示取模值操作，则整个时频格点平面被划分为四个格点子集：EE={m为偶，n为偶}，EO={m为偶，n为奇}，OE={m为奇，n为偶}，OO={m为奇，n为奇}，具体如图2-1所示：fv1200EE40OE30EOOO200t4030200002030400203040图2-1OFDM/OQAM格点结合图2-1和(2-6)式可以看出，相同子集的格点之间Avg(,)0，即满足复正交。而不同子集的格点之间Avg(,)为实数但是不为0，即不满足复正交，这种情况下，()mm和()nn中至少有一个为奇数。注意到(2-4)中相位因子的指数部分，mmnn(mmnn)()可以化为(mmnn)(1)nnF。由于(nn1)(nn)2n1，即nn1与nn的奇偶性互异，于是可以推出当()mm为奇数时，无论()nn为何值，F必为奇数；当()nn为奇数时，无论()mm为何值，F也必为奇数。简言之，当(,)mn，(,)mn属于不同的格点子集mmnn(mmnn)()为一个纯虚数，对其取实部就能在时，jAgnn00,mmv实数域内达成正交。至此，基函数之间的正交性讨论完毕，(2-4)式可以进一步表8万方数据 第二章OFDM/OQAM系统信道估计技术研究示为gmn,(),tgmn,()tRmmnn,,(2-7)在接收端，解调信号可以描述为：N1aln()gln,,rhmk,amk,gln,,gmk,gln,,nkm0N1hmnmn,a,gln,,gmn,nln()(2-8)m0hanl()lnln,,n其中hln,是假设接收端已知的CFR，nln()为残余噪声项。接着通过信道均衡操作，就可以恢复出实数域数据。2.2.2OFDM/OQAM系统实现OFDM/OQAM系统属于FBMC，其最直接的实现方式就是通过一组有限冲激响应(FiniteImpulseResponse，FIR)滤波器对每一个子载波进行滤波，然而这样会引入很长的时延。另外文[14][55]中提出利用一致性离散傅里叶变换(DiscreteFourierTransform，DFT)滤波器组来实现，这种方法较为有效而且能够保持基函数之间的正交性。相较于从滤波器组理论本身推导出的OFDM/OQAM系统的实[14][55][56]现方式，JinfengDu在[53]中通过直接对连续时间模型进行采样得到了OFDM/OQAM系统的快速实现方法。以下是对文[47]中提出的OFDM/OQAM系统的快速实现结构的概述。假设T和F分别为经典OFDM系统的符号间隔和子载波间隔，则有TF1。在OFDM/OQAM系统中，由于00v12，一种较为直观的方案是设定vF,2T[14]vF2,T[56]00，另一种方案是设定00，本文中采用的是前一种处理方案。OFDM/OQAM系统的时域连续发送信号可以表示为：N1st()ag()tag()t(2-9)mn,mn,2mn,mn,21nm0在接收端，第n个时隙，第m条支路上的解调数据可以表示为：9万方数据 电子科技大学硕士学位论文astg()()tdt(2-10)mn,mn,2astg()()tdt(2-11)mn,mn,21其中，a和a分别表示解调复数数据a的实部和虚部。mn,mn,mn,对时隙nT,nT内的st()以1Tv的速率进行采样，可得：00s0N1snT(kTs)agnTml,(kTslT)lm0(2-12)mkTj(m2)lj2jagnT()kTlTe2eNml,s2不妨令sn[]snNk[]snTkT()并进行变量替换pnl，(2-12)式变为：ksN1mkj(m2n2)pj2sn[]gpT(kT)ae2eNksmnp,pm0N1mkTj(m2n2)pj2gpT()kTjae2eNsmnp,pm20(2-13)kkgpNkAaN(mnp,,)gpNkN2AN(jamnp)pkkgnk[]AaN(mn,)gkN2,nAN()jamn其中N1mkj(m2)nj2Axk()xe2eN(2-14)Nmn,,mnm0gp[]gpNk[]gpT(kT)(2-15)ks从(2-13)式和(2-14)式可以看出，OFDM/OQAM系统发送端信号调制可以通过一个IFFT模块并后接一个滤波器组来实现。在接收端，通过对接收信号rt()以采样率1T进行采样，则(2-10)变为：s10万方数据 第二章OFDM/OQAM系统信道估计技术研究N12amn,TsrlT(kTgs)mn,2(lTkTs)(2-16)lNk2通过一系列的代入推导之后，发送复数信号a的实数部分解调数据变为：mn,N1mkN(2)2j2(mn2)Namn,Tjsrnk()gk[ne](2-17)Nk2同理可以得到N1mkj2(mn2)Namn,Tjsrnk[]gN[ne](2-18)kk02从(2-17)式和(2-18)式可以看出OFDM/OQAM系统接收端解调可以通过滤波器组gnk[]和gnkN2[]后接一个FFT模块实现。综上所述，整个OFDM/OQAM系统的框图可以表示成图2-2(mn2)j取N点G(n)串a实IFFT滤波器组并mn,并串转转换取N点G(n-N/2)换虚IFFT滤波器组(mn21)j信道(mn2)jG(-n)N点均取串并滤波器组FFT衡实并串aˆmn,转转换G(N/2-n)N点均取换滤波器组FFT衡虚(mn2)j图2-2OFDM/OQAM系统结构11万方数据 电子科技大学硕士学位论文2.3IAM信道估计方法在双选择性衰落信道中，OFDM/OQAM系统的实部和虚部不是严格正交的，[17]实部的解调数据一直受到相邻虚部数据的干扰，反之亦然，更准确地说，时频格点平面上的每一个点都受到周围数据的干扰，即所谓的固有干扰。这意味着传统OFDM系统中的信道估计方法不能不做修改就直接用于OFDM/OQAM系统。OFDM/OQAM系统的信道估计问题已经吸引了很多学者进行研究。文[39]提出了一种OFDM/OQAM系统的盲信道估计方法，然而这种方法需要足够长的观测数据才能获得较好性能；为了将OFDM/OQAM系统的固有干扰降到最低，文[40]提出了一种基于点状数据辅助的信道估计方法，文[41]提出了一种基于导频的信道估计方法，这两种方法都是通过设计辅助数据点附近的数据结构来使该点受到的干扰最小。相对的，文[42]-[45]将导频点邻近数据符号的固有干扰视为有用信息，并将其与导频点组合成一个复值的虚导频数据，从而提出了一种新的基于导频的信道估计方法——IAM估计方法。下面就IAM信道估计方法的一般性原[43][45][53]理及其中主要的三种估计方法IAM-R，IAM-I，IAM-new进行阐述。在经过双选择性衰落信道后，OFDM/OQAM系统接收端信号可以表示为：j2vtrt()h(,)(tst)dH(,)(vst)edvd(2-19)j2vtamn,,H(,)vgmn(t)edvdmn,其中ht(,)为CIR，Hv(,)是其对应的频域信道增益。不失一般性的，假设a为kl,待解调信号，则相应的解调输出可以表示为：aˆrtg(),()trtg()()tdt(2-20)kl,kl,kl,而OFDM/OQAM系统的基函数之间的相关结果可以表示为：j2vtg(t)g()tedtmn,,kljmnklej2mv00gtn()(gtl)ej2[(mkv)vt]dt(2-21)00jmnklej2mv0ej[(mkv)0v][(nl)0]A((nl),(mkv)v)g00将(2-21)式代入(2-20)式并作变量替换pmk,qnl可以得到12万方数据 第二章OFDM/OQAM系统信道估计技术研究pqpq(2)laˆkl,,akplqjH(,)vpq,(2-22)Aq(,pvve)j(qvpv00)ej(2lv02kv0v)dvdg00假定信道是中等弥散的，即满足,fv，其中为多径信道的时max00Dmax延扩展，f为信道最大多普勒频移。这种情况下，模糊函数Av(,)在格点Dg(q,pv)附近随时移和频移的变化很小，可得：00Aq(,pvve)j()qvpv00Aq(,pv)(2-23)gg0000所以，(2-22)式变为：aˆajpqpq(2)lAq(,pv)H(,)vej(2lv002kvv)dvdkl,kplq,g00pq,(2-24)()cc()aHkl,,kl其中H()cH(,)vej(2lv002kvv)dvd(2-25)kl,表示第l个时隙，第k个子载波上的信道系数。()cpqpq(2)lakl,akplq,jAqg(0,pv0)(2-26)pq,()c表示发送信号akl,和其附近数据符号对其造成的ISI/ICI成分的叠加。注意到akl,只取决于成形滤波器函数gt()和发送信号akl,，故在信号发送之前就可以被计算出()c来，称之为虚导频。若将(2-24)式的左右两侧都除以akl,以进行信道估计，并将噪声考虑在内，则有：awˆHHˆ()cckl,,()kl(2-27)kl,,()cckl()aakl,,kl()c其中w为解调输出的噪声项。注意到a越大，噪声项的影响就越小，信道估计kl,kl,的精度也会越高。IAM信道估计方法虽然是为OFDM/OQAM系统而设计的，但是却可以被运用于所有导频部分的固有干扰能被预测的广义频分复用(GeneralizedFrequencyDivisionMultiplexing，GFDM)系统中，IAM信道估计方法的结构图如图2-3所示。13万方数据 电子科技大学硕士学位论文N点均衡Re{}FFTHˆ()ckl,aˆkl,N点FFT()cakl,图2-3IAM信道估计方法结构2.3.2IAM-R信道估计方法对所有具有单位能量的实偶函数gt()来说，模糊函数具有非常好的性质：A(,v)A(,)vA(,),vA(0,0)1(2-28)gggg又由于gt()有很好的时频聚焦性，故模糊函数Avg(,)在时频域以符号间隔和载波间隔为步长的衰减都非常快，即只有环绕akl,的一圈数据对其有显著的干扰影响。根据文[43]所述，IAM-R导频的两边需要补零，即对于所有的mN0,1，a1，aa0，所以，(2-26)式可以进一步表示成：ml,ml,1ml,1()cplpakl,akpl,(1)jAg(0,pv0)(2-29)p又由于模糊函数满足(2-6)式，故所有p为偶数的干扰项可以从(2-29)式中消去，得到：()cakl,akl,j(akpl,akpl,)Ag(0,pv0)(2-30)p0,podd其中当l为偶数的时候虚数项的符号为，当l为奇数的时候虚数项的符号为。()caa为了使akl,的功率最大，直观地可以看出kpl,和kpl,符号要相反。根据这个原则，IAM-R的导频结构的一个样例如图2-4所示：14万方数据 第二章OFDM/OQAM系统信道估计技术研究010aa0,00,1010aa1,01,1010aa2,02,1010aa3,03,100aaNN1,01,1图2-4IAM-R估计方法数据结构从图2-4可以看出，导频序列的结构为一个循环的四元组1,1,1,1，若只考()c虑直接相邻两个数据的干扰，根据(2-30)式可知，虚导频akl,也为一个四元组：1jA2,1jA2,1jA2,1jA2(2-31)gggg其中，为了描述方便，将Av(0,)表示为A，A0.4410。此时，该虚导频的平g0gg222均功率为(14A)，其中表示一个时长为的OFDM/OQAM符号的功率。aga02.3.3IAM-I信道估计方法()c如(2-27)式所示，akl,的功率越大，信道估计的性能就越好。受到IAM-R的启发，文[45]提出了一种新的IAM-I信道估计方法。IAM-I允许导频元素为虚数，其导频结构如图2-5所示：00a0a0,0a0,100jaaa01,01,100aaa02,02,1aaa13,03,1ja1a100aaNN1,01,1图2-5IAM-I估计方法数据结构对于奇数l，可以选取IAM-I的导频结构为一个循环的三元组1,,1j，对于偶数l，可以选取一个循环的三元组1,,1j，本文中选取前者进行研究。相对应()c的，根据(2-30)式可得a也是一个三元组：kl,(1A)jAj,(12A),(1A)jA(2-32)ggggg15万方数据 电子科技大学硕士学位论文22此时，该虚导频的平均功率为(18AA383)。agg2.3.4IAM-new信道估计方法()c受到IAM-I的启发，同时观察到a三元组中中间项的功率大于前后项。于kl,()c是试想找出一种最佳导频数值分配a使得解调符号a可以有最大功率。通过观ml,kl,察(2-29)式发现，当所有求和项的相位相同时，求和项的结果最大，即对于所有的kp,满足：plp(a(1)jA(0,pv))(2-33)kpl,0g其中()表示取相角操作，为0,2内的任意常数。不失一般性的，本文设定j0，其他情况都可以通过在此基础上乘以一个复数因子e得到。于是，一个直观的选取方案就是使得plpa(1)jsign(A(0,pv))(2-34)kpl,0g其中sign()表示取符号操作，考虑到A(0,pv)是一个非负实数，(2-34)式变为g0plpaj(1)(2-35)kpl,同样地，l的奇偶性不一样时选取的导频也不一样，具体表示为：kjl,为偶数a(2-36)kl,kjl,为奇数与2.3.3节一样，本节选取奇数l进行研究。同样只考虑直接相邻数据的干扰，于是IAM-new的导频结构可以表示为一个循环的四元组1,,1,jj，具体可参照图2-6。010aa0,00,100kaa1,01,1010aa2,02,100jaa3,03,100aaNN1,01,1图2-6IAM-new估计方法数据结构16万方数据 第二章OFDM/OQAM系统信道估计技术研究()c此时，相对应的a也是一个四元组：kl,12Aj,(12A),(12A),j(12A)(2-37)gggg22此时，该虚导频的平均功率为(14AA4)。agg2.4性能仿真与分析基于上述方法讨论，本节对IAM-R，IAM-I，IAM-new三种信道估计方法进行了计算机仿真验证。系统仿真参数如表2-1所示。本节选用IEEE802.22标准中[57]典型的6径多径衰落信道来评估三种IAM信道估计算法的性能。IEEE802.22标准中典型的多径信道有两组，A信道和B信道，其中A信道的第一径平均增益是最大的，而B信道的第二径平均增益是最大的。具体信道参数如表2-2所示。为了突显IAM信道估计方法的性能，本节仿真中还引入了传统基于导频的信表2-1OFDM/OQAM系统IAM信道估计仿真参数信道带宽Bc=4MHz调制4QAM子载波数目256滤波函数IOTA(a1)滤波器抽头阶数12-7信道带宽归一化多普勒频移10信道编码码率1/28仿真比特数(信道编码之前)510表2-2IEEE802.22标准典型信道参数时延(/Ts)[02471114]A信道增益(dB)[0-7-15-22-24-19]时延(/Ts)[-3024711]B信道增益(dB)[-60-7-22-16-20]道估计方式中一种比较典型的处理方法作为比较。这种传统信道估计方法的导频为为一列全1，两边插0作为保护，具体结构如图2-7所示：17万方数据 电子科技大学硕士学位论文010aa0,00,1010aa1,01,1010aa2,02,1010aa3,03,100aaNN1,01,1图2-7传统估计方法数据结构()c根据(2-30)式，此时aa1，其虚导频功率相比于前三种IAM估计方法kl,,kl较小。图2-8和图2-9分别是A信道和B信道下OFDM/OQAM系统的性能曲线图。2从图2-8中可以看出，在A信道中，在BER为10时，IAM-R，IAM-I，IAM-new估计方法的系统性能分别优于传统估计方法系统性能约1dB，1.3dB，1.5dB。这是因为四种估计方法中，传统估计方法的虚导频功率最小，对噪声的抑制能力也010传统估计方法IAM-R估计方法IAM-I估计方法-110IAM-new估计方法R-2E10B-310-41005101520Eb/N0(dB)图2-8A信道下系统的性能曲线最弱，而且随着虚导频功率的增加，噪声的影响也越小，估计出的信道估计值Hˆ()ckl,()c也越接近真实值H，系统的性能也越好。所以，在全部考虑的信噪比点上，拥kl,有最高功率的IAM-new估计方法的系统性能都好于其他三种估计方法。从图2-9中可以看出，在首径平均增益并非最大B信道中，IAM的性能优势依然稳定，这符合之前的理论分析。18万方数据 第二章OFDM/OQAM系统信道估计技术研究010传统估计方法IAM-R估计方法IAM-I估计方法-110IAM-new估计方法R-2E10B-310-41005101520Eb/N0(dB)图2-9B信道下系统的性能曲线2.5本章小结本章主要对现有的基于导频的OFDM/OQAM系统的IAM信道估计方法进行了研究。首先对IAM信道估计方法的一般性原理和结构进行了阐述。IAM信道估计方法通过将导频点临近数据符号的固有干扰视为有用信息，并将固有干扰与导频点组合成一个复值的虚导频数据，再通过增大虚导频的功率来减小残余噪声的影响；接着对IAM中三种典型的估计方法IAM-R，IAM-I，IAM-new的原理和特殊导频结构进行了介绍，这三者的虚导频功率就逐个增加，其信道估计性能也将逐个改进。最后通过计算机仿真对这三种信道估计方法的性能进行了验证。19万方数据 电子科技大学硕士学位论文第三章OFDM/OQAM系统同步技术研究3.1引言OFDM/OQAM系统的同步包括对时偏估计与对载波频率偏移的估计两个内容。前已述及，一方面，OFDM/OQAM易受CFO的影响，从而导致ICI与ISI。另一方面，由于没有添加CP，一旦出现时间同步偏差，整个DFT窗口就会错位，造成OFDM块间干扰，故OFDM/OQAM对时偏也同样敏感。为了获得比较好的系统性能，就必须保证时频偏估计都具有比较高的精度。目前OFDM/OQAM系统中较为流行的同步方式有两种：第一种是盲估计，这种方法无需添加额外的辅助导频，而只需利用发送信号的结构、调制方法以及统计[46][47]特性就可以进行同步估计。文[46]利用发送信号的二阶循环平稳特性来进行OFDM/OQAM系统的盲同步估计。文[47]和[48]通过研究非环形复高斯随机向量的概率密度函数，提出了最佳线性无偏CFO估计方法和最大似然CFO估计方法。再者，发送信号的二阶循环稳定特性来还可以用来获得时偏和频偏的联合估计[49]；第二种是基于数据辅助的同步估计，这种方法需要在发送端构造出特殊结构的辅助导频，然后在接收端利用这部分导频信息进行同步估计。文[50]提出了一种基于数据辅助和最大似然方法的时频联合估计方法，但是这种方法可行的前提是子载波数目足够大同时频偏量足够小。上述两类方法各有利弊，一方面，盲估计由于没有导频开销而节约了一定量的时频资源，但是随着系统对估计精度要求的提高，其观察时长的要求也会相应升高，于是捕获时间相对较长，复杂度也较高，因此并不适用于对实时性要求高的实际工程应用。另一方面，基于数据辅助的同步估计方法虽然要引入一部分的导频开销，但是实现复杂度较低，实现简单，同时实时性较强，所以在实际工程应用中更为广泛，而这也是本章主要研究的内容。文[51][52]提出并探讨了几种基于数据辅助的滤波器组的多载波系统的时频同步算法如MLS和TR2，通过在时域发送数据帧中构造几个相同的符号，接收端通过寻找最大的相关输出来获得时偏估计值。这两种算法在第一径为瞬时功率最强径的慢变多径信道中，有比较好的估计性能。但是在第一径的瞬时功率不是最强的情况下，则会出现定时偏差，因为MLS,TR2通过选取相关峰值做定时估20万方数据 第三章OFDM/OQAM系统同步技术研究计锁定的是最强径的到达时间，而不是做为定时恢复基准点的第一径的到达时间。受到上述两种时频同步算法的启发，本章提出了WBS时频同步算法，并将最大后验概率准则应用到同步技术中得到了MAP时频同步算法。WBS通过将接收端的相关峰值序列进行滑动窗的处理来削弱信号到达第一路径不是瞬时功率最强径的影响，MAP通过锁定初步定时点及其邻域再根据最大后验概率准则找出最终的精确定时点。与原有的MLS,TR2相比，这两种方法在多径环境中有更强的稳健性，且在第一径不是瞬时功率最强径时也能保证相对较高的定时捕获率和频偏估计精度。本章的主要结构及贡献如下：首先在3.3节中介绍了OFDM/OQAM系统中基于数据辅助的时频同步方法的一个较为通用的导频设计方法，接着在3.4.1节中对传统的同步方法及其原理进行了阐述，然后在3.4.2和3.4.3节中提出新的同步方法并与传统方法做对比分析，最后在3.5节中通过计算机仿真，验证了新方法相较于传统同步方法的性能优势。3.2时频偏影响的分析前已述及，CFO和时偏会在OFDM/OQAM系统的解调过程中引入ISI和ICI，本节将从数学推理的角度对这部分干扰进行分析说明。2OFDM/OQAM发送信号st()通过功率谱密度为Sfnn()的AWGN信道后，同时引入时偏和CFO的接收信号可以表示为：j2ftrtest()nt()N1(3-1)j2fteamn,,gmntnt()nm0其中为时偏，f为CFO，nt()为加性噪声项。不失一般性的，假设需要解调的实数样本的标号为(mn00,)，则实际解调输出为aˆrtg(),()tmn0,,0mn00N1(3-2)j2fte(amn,gmn,tg*mn00,())tdtnt()nm0其中nt()表示实内积操作后的对应噪声项。将(2-2)式代入到(3-2)式中，可以进一步得到：21万方数据 电子科技大学硕士学位论文N1j()pqaˆej2ft(ae2ej22pvt00ejmvmn00,,mnnm0(3-3)gtn(0)*(gtn00))dtnt()其中pmmq00,nn。再将模糊函数引入(3-3)式并作变量代换tx(nn00)2，可以得到：aˆaejf(2n00)2mv00A(,f)mn0,,0mn00gN1j2(fpv)()nn00mv002aemn,(3-4)nm0nn00mmj()pqe2A(q,pvf)nt()g00从(3-4)式中可以看到，除噪声项外，解调输出由两部分组成，第一部分是待解调数据amn00,乘以一个对应的衰减因子，这个衰减因子由参数m00、n、f、共同决定；第二部分是周围数据对amn,的干扰，其中包括ICI和ISI。003.3频域导频结构设计如3.1所述，现行工程中主要运用基于数据辅助的方法进行OFDM/OQAM系统的时频同步，而其中较为普遍的方法是在发送数据的前面添加一定长度的重复导频，文[50]-[52]在提出时频同步方法时也给出了相应的频域导频构造方法。在接收端，利用接收信号的这部分特殊构造的导频信号进行同步估计得到时偏和频偏的估计值。本文在深入分析现有时频同步方法的过程中，改进了其估计方法，分别在3.4.1和3.4.2中进行详细阐述。在发送端，导频信号由Ntr个重复的OFDM频域符号构成，并可以表示为TRanmm()a，m0,...,N1,n0,...,NTR1，假定成形滤波器函数在t{0,,...,(TN1)}T，NTT处取非零值，其中称之为交叠因子，也即滤sgsgs波器的抽头系数，Ts和T分别为OFDM/OQAM系统的采样时间和符号时间，下标m表示子载波的序号，n表示导频符号序号。需要说明的一点是NTR至少要比成形滤波器的重叠因子大2，才能保证经过发送端调制的时域导频中有重复导频符号。于是，时域发送导频信号就可以表示为：22万方数据 第三章OFDM/OQAM系统同步技术研究NTR1N12j(m2)njmkTss()kTe2eNTRsnm00(3-5)RTR,,ITRNTsagkT(nNT)jagkT(nNT)mssmss2根据[52]，在传输了Ng1个时域样点之后，区间k{Ng1,...,NNTRN1}内的发送基准序列满足s(kTNT)s(kT)(3-6)TRssTRs由上述的分析可以得出，每一个时域数据帧中有NNripTR个相等的导频符号。3.4基于数据辅助的时频同步算法基于数据辅助的时频同步方法一般都是先对接收信号进行时间同步，在获得比较准确的定时点之后，再截取定时点之后的数据样点进行频偏估计，若定时点选取准确，则获得的导频样点之间由CFO引起的相位叠加是线性的，可以较容易地估计出CFO，之后再用估计出的CFO对接收信号进行频率补偿，最后再进行数据的解调工作。其中，时间同步则是通过对接收信号的导频部分数据进行相关操作得到一个相关序列，并选取相关序列峰值所对应的时间点为最终定时点而得到的。本节提出的新方法在相关序列处理和时频同步结构上较传统方法都有一定差异。3.4.1传统的时频同步算法在系统的开始之初要先进行初始化处理：在发送端(移动台)和接收端(基站)的寄存器内储存相同的发送导频序列，并在接收端将发送时域导频序列sTR()kTs的第N1至第(NNTR1)个数据存为发送基准序列，在收发两端存储相同的成形滤波器序列，并建立对应的规则。传统时频同步算法的OFDM/OQAM系统发送端的结构如图3-1所示。其中包括信号源模块、常规信号处理模块、正交化相位映射模块、N点IFFT模块、成形滤波器模块、D/A转换模块、上变频模块。23万方数据 电子科技大学硕士学位论文发送端的具体过程描述如下：首先，信号源模块产生数据比特经过常规信号处理模块做编码，QAM调制，得到复数数据后，组帧、并在前端添加长度为N的频域重复导频符号TRTRan()a,m0,N,1,n0,N,，接着1对数据帧进行实虚部分离并将mmTR实虚部分别进行正交化相位映射，使实虚部相差2的相位，然后通过N点IFFT变换将频域数据转换到时域，接着进行成形滤波，并串转换得到OFDM/OQAM时域发送信号；最后，对完成调制的时域发送信号进行D/A转换、上变频、射频发射。编QAM添加实虚部码调制导频分离常规信正交化相N点成形信号源号处理位映射IFFT滤波多径信道1...上变D/A频转换多径信道n图3-1传统同步算法的OFDM/OQAM系统发送端结构图3-2为传统时频同步算法的OFDM/OQAM系统接收端的结构示意图，包括下变频模块，A/D转换模块，同步估计模块，时频偏补偿模块，匹配滤波模块，FFT模块，去正交化相位映射模块，常规信号处理模块。假设接收端信道信息已多径信道1...A/Dˆ时频偏匹配下变频同步估计转换ˆ补偿滤波多径信道n解QAM实虚部信道估码解调合并计均衡用户比常规去正交化N点特数据信号处理相位映射FFT图3-2传统同步算法的OFDM/OQAM系统接收端结构24万方数据 第三章OFDM/OQAM系统同步技术研究知，则接收端的解调过程可以表述如下：首先，对射频端接收到的模拟信号进行下变频、A/D转换，得到基带接收信号帧序列rkT(s),k0,1,2,；接着将基带接收信号帧序列rkT()s通过同步模块估计出时偏估计值ˆ，并用ˆ进一步估计出频偏估计值ˆ；然后将ˆ和ˆ补偿回基带接收信号帧序列，得到时频偏补偿后的接收信号帧序列，接着将该序列进行匹配滤波，消除发送滤波器组的影响，然后通过N点FFT变换切换到频域，再进行去正交化相位映射，使实虚部保持相位一致，接着对输出信号进行常规信号处理，包括信道估计和均衡，实虚部合并，QAM解调，解码等步骤，最后输出用户比特数据；就具体估计方法的不同，主要体现在同步估计模块中所采用的算法差异，下面从数学角度对算法进行阐述。根据式(3-6)所示的导频符号的重复特性，文[51]提出了TR1，TR2两种时频同步方法。分别表示如下：TR1时频同步方法：2R()ˆargmax{}(3-7)TR12Q()TR1fRˆ(ˆ)1{(ˆ)}(3-8)TR1TR1TR12NTs其中NNNTR1*R()rkT(s)(rkTsNTs)(3-9)kNg1NNNTR12QTR1()rkT(sNTs)(3-10)kNg1TR2时频同步方法：2S()ˆargmax{}(3-11)TR22T2fSˆ(ˆ)1{(ˆ)}(3-12)TR2TR2TR22NTs25万方数据 电子科技大学硕士学位论文其中NNNTR1**S()rkT(s)sTR(kTrkTs)(sNTs)sTR(kTsNTs)(3-13)kNg1NNNTR122T2sTR(kTs)sTR(kTsNTs)(3-14)kNg1延续文[51]的思路，文[52]提出了一种基于修正LS方法的MLS时频同步方法，具体表示如下：R()ˆargmax{}(3-15)MLSQ()fRˆ(ˆ)1{(ˆ)}(3-16)MLSMLSMLS2NTs其中2NNNTR12Q()rkT(ss(i1)NT)(3-17)i11kNg文[52]中详细地对以上三种方法进行了分析阐述，在瑞利多径衰落信道中，按时偏估计精度从高到低排布依次是TR2，MLS和TR1，按频偏估计精度从高到低排布依次是MLS，TR1和TR2。3.4.2WBS同步算法细致对比MLS,TR1和TR2三种传统的时频同步算法的性能表现及算法实现不难发现，TR2选用基带接收信号帧序列与发送基准序列的互相关方法获得相关序列，其相关峰值的对比度明显高于采用基带接收信号帧序列自相关获得相关序列的MLS和TR1，故其时偏估计精度会高于后两者；相对的，MLS和TR1采用基带接收信号帧序列自相关的结果来做频偏估计，由于接收信号相邻导频符号都经历了相近的信道衰减，自相关的操作相较互相关能消除一部分信道引入的干扰，故MLS和TR1的频偏估计精度要优于TR2。通过深入分析，传统的时频同步方法的可以改进的地方主要集中在下述四个26万方数据 第三章OFDM/OQAM系统同步技术研究方面：首先，上述三种同步方法的相关范围都设定在满足(3-6)式的k{N1,...,NNN内，但是进一步分析满足1}(3-6)式的样点范围可以拓展gTR到k{Ng1N2,...,NNTRN1}，即相关操作可以用到的最大信息样点范围可以在原来的基础上再扩展N22个。其次，MLS,TR1同步方法采用基带接收信号帧序列2阶自相关来估计时偏，得到的相关序列峰值比较平缓，容易受噪声的影响；而TR2采用基带接收信号帧序列和发送基准序列的4阶滑动互相关估计时偏，这样得到的相关序列具有较高的相关峰，但是实现的复杂度有所增加。再次，注意到TR1,TR2,MLS三种同步方法在进行时偏估计的时候，都是利用重复导频部分数据做相关操作得到一个相关序列，再判定其中的峰值对应的时间点为最终的时偏估计值。直观的，这样的估计方法会直接锁定在瞬时功率最强径的到达时间上，而不是真正代表准确定时点的第一径的到达时间上。当多径信道的第一径恰好是瞬时功率最强径的时候，这样的处理方法当然可行，然而，多径衰落信道的瞬时功率最强径会随着信道状态的改变而发生转移，当这两种路径不再吻合时，上述三种方法就会发生定时错误，而且时偏估计值往往滞后于时偏真实值。最后，三种同步方法在接收端都只进行了一次相关操作，在估计出时频偏估计值后马上进行时频偏补偿。注意到时偏估计是在频偏估计之前进行的，即在进行时偏估计时并没有去除频偏的影响，这也会影响时偏估计的捕获率。本节针对传统同步方法的上述问题，提出了四项改进：第一项是对传统同步方法的相关窗范围进行了调整；第二项是综合了MLS,TR1，TR2的优点，选用基带接收信号帧序列与发送基准序列做二阶互相关来进行时偏估计，采用基带接收信号帧序列的二阶自相关来进行频偏估计；第三项是在接收端相关操作获得相关序列之后，再对相关序列进行一个滑窗的处理；第四项是将同步步骤分为两步，先通过粗同步得到频偏估计值并将其补偿回接收信号中，再用补偿过后的接收信号进行细同步。下面首先就WBS同步算法的系统结构进行阐述。WBS同步算法发送端的结构与图3-1相比并没有实质性差异，此处不做赘余。WBS同步算法接收端的结构如图3-3所示。包括下变频模块、A/D转换模块、粗同步模块、频偏补偿模块、细同步模块、时偏补偿模块、匹配滤波模块、FFT模块、去正交化相位映射模块、常规信号处理模块和误码率比较模块。假设接收端信道信息已知，则接收端的解27万方数据 电子科技大学硕士学位论文调过程可以表述如下：首先，对射频端接收到的模拟信号进行下变频、A/D转换，得到基带接收信号帧序列rkT(s),k0,1,2,，接着将基带接收信号帧序列rkT()s通过粗同步模块估计出初步的时偏估计值ˆcoarse，并用ˆcoarse进一步估计出频偏估计值ˆ，然后将ˆ补偿回基带接收信号帧序列，得到频偏补偿后的接收信号帧序列，接着将该序列送入细同步模块估计出最终时偏估计值ˆWBS，然后用ˆWBS对频偏补偿后的接收信号帧序列进行时偏补偿，得到时频偏补偿后的接收信号帧序列，然后对该序列进行OFDM/OQAM的常规解调处理，包括匹配滤波，N点FFT变换，去正交化相位映射，常规信号处理等，最后输出用户比特数据。多径信道1...ˆ频偏下变频A/D粗同步补偿多径信道n细同步ˆWBS解QAM实虚部信道估码解调合并计均衡时偏补偿用户比常规去正交化N点匹配滤波特数据信号处理相位映射FFT图3-3WBS同步算法的OFDM/OQAM系统接收端结构本同步方法中的粗同步和细同步模块中所采用的同步算法是一样的，下面就同步算法本身从数学角度进行阐述。在粗同步模块中：首先将基带接收信号帧序列和发送基准序列进行归一化互相关处理1NNNTR1*SWBS()rkT(s)sTR(kTs)(3-18)TWBSkNgN21其中NNNTR12TWBSsTR()kTs(3-19)kNgN2128万方数据 第三章OFDM/OQAM系统同步技术研究接着将相关序列SWBS()通过一个固定长度为D的滑动矩形窗进行滑动求和处理得到一个新的判决序列M()，其中Dmax，即滑动窗长大于最大多径时延，通过选取M()的最大值对应时间点为初步的时偏估计值。D1ˆcoarseargmaxSmWBS()(3-20)m0argmaxM()直观地，如图3-4所示，通过选取所得和序列M()峰值对应的时间点作为时偏估计值，当滑动求和窗的左端刚好对齐第一径的信道冲击响应时，多径信道的所有路径响应都在求和窗口内，即时，M()包含SWBS()的所有峰值，得到的和值最大；而当时，M()只包含了SWBS()的部分峰值或者无峰值，这时候的和值相较时会出现一定程度的下降，所以选取和序列的峰值所对应的时间点作为时偏估计值，可以较为准确地锁定在第一径的到达时间上。这样可以有效地解决传统同步方法在多径信道瞬时功率最强径不是第一径时出现误判的问题。DLTsmaxS()WBS123L123L123L图3-4滑动窗原理由(3-20)式所得的初步时偏估计值，就可以进一步得出WBS的频偏估计值：fFˆ(ˆ)1(ˆ)(3-21)WBSWBSWBSWBS2NTs其中29万方数据 电子科技大学硕士学位论文NNNTR1*FWBS()ˆrkT(sNTsˆ)(rkTsˆ)(3-22)kNgN21接着将粗同步获得的频偏估计值fˆWBS补偿回接收信号rkT()s中，得到频偏补偿后的接收信号序列rkT()s。细同步的操作过程和粗同步类似，只需要重新调用(3-18)、(3-19)、(3-20)并将其中的rkT()s用rkT()s替换，就能得出最终的时偏估计值ˆWBS。3.4.3MAP同步算法本章3.3.2节中提到，实际出现定时错误的时偏估计值往往滞后于真实定时点。这是因为不考虑环境噪声时，多径中的每一径都是呈瑞利衰落变化的，虽然第一径上的平均信道增益相对较大，但其他径仍有机会成为瞬时功率最大的路径，而这其中又以与第一径相距较近的那几径的可能性最大，一旦出现这种情况，时偏估计值很可能会锁定在该径到达时间上，进而引起定时偏差。基于上述的分析并通过仿真验证，发现定时不准确的时偏估计值一般都分布于时偏真实值后的LT之内，其中LT。即，在通常情况下，只要能得到时smaxs偏估计值ˆ，时偏真实值就分布在{ˆLT,,}ˆ之内，当ˆLT时，这个范围被ss修正为{0,,}ˆ。考虑到白噪声和其他突发情况的影响，做一个相对保守的估计，时偏真实值应该出现在{ˆLT,,,ˆˆ,LT中，当}ˆLT时，修正为sss{0,,,ˆ,ˆLT}。s传统的MLS,TR1，TR2同步方法都直接将时偏估计值本身作为研究对象，包括3.3.2节中所提出的WBS同步方法也只是在提高时偏估计值本身的估计精度上做出了改进，并没有真正意义上去关注真实时偏值与时偏估计值之间的位置分布关系。MAP同步方法以此为突破点，同时考虑初步时偏估计值及其附近的2L个数据样点为时偏真实值的可能性，力求在初步时偏估计值出现定时偏差的情况下还能在后续过程中进行一定程度的补救。同时，虽然本章3.3.2中提到满足(3-6)式的样点范围可以拓展到k{N1N2,...,NNN1}，但是考虑到多径延迟的gTR影响，为了使每一径计算相关峰值时不受后续未知传输数据的影响，将最终可信的相关样点范围确定为k{NN2L1,,NNNL1}。gTR下面首先就MAP同步算法的系统结构进行阐述。MAP同步算法发送端的结构与图3-1相比并没有实质性差异，此处不做赘余。30万方数据 第三章OFDM/OQAM系统同步技术研究MAP同步算法接收端的结构如图3-5所示。包括下变频模块、A/D转换模块、时偏估计模块、时偏分配模块、频偏估计模块、时频偏补偿模块、匹配滤波模块、FFT模块、去正交化相位映射模块、常规信号处理模块和误码率比较模块。假设接收端信道信息已知，则接收端的解调过程可以表述如下：首先，对射频端接收到的模拟信号进行下变频、A/D转换，得到基带接收信号帧序列rkT(s),k0,1,2,，接着将基带接收信号帧序列rkT()s通过时偏估计模块估计出初步的时偏估计值ˆcoarse，接着将初步时偏估计值ˆcoarse送入时偏分配模块进行时偏分配，将其附近的2L个数据样点一起纳入试验范围，得到一个新的时偏实验值序列{ˆcoarseLTs,,ˆcoarse,,ˆcoarseLTs}，当ˆcoarseLT时，修正为s{0,ˆ,,ˆ,LT，得到调整后的时偏实验值序列，接着将调整后的时偏}coarsecoarses试验值序列分配给对应支路的频偏估计模块得到相应的频偏估计值，然后将每一条支路分别将获得的时偏估计值，频偏估计值和基带接收信号帧序列一起送入时频偏补偿模块进行时频偏补偿，得到时频偏补偿后的接收信号帧序列，然后对该第ˆL条多径信道1coarse时支路...下变A/D时偏偏第ˆcoarse条频转换估计分支路多径信道n配第ˆL条coarse支路常规信去正交化N点匹配时频偏频偏号处理相位映射FFT滤波补偿估计..解QAM实虚部信道估.码解调合并计均衡常规信去正交化N点匹配时频偏频偏号处理相位映射FFT滤波补偿估计...常规信去正交化N点匹配时频偏频偏号处理相位映射FFT滤波补偿估计..误.码用户比率..特数据.比较图3-5MAP同步算法的OFDM/OQAM系统接收端结构31万方数据 电子科技大学硕士学位论文序列进行OFDM/OQAM的常规解调处理，包括匹配滤波，N点FFT变换，去正交化相位映射，常规信号处理等，得到该支路上的初步解调比特数据，接着将各个支路上的初步解调比特数据送入误码率比较模块，并将其导频部分数据和先前约定预知的发送导频比特数据进行比对，得到一个的误码率序列，最后判定误码率最小的一条支路所对应的估计值为最佳时偏和频偏估计值并输出最终的解调数据。整个同步过程从数学角度来分析可以分为两步，第一步先进行粗同步，找到一个较为准确的初步时偏估计值；第二步为细同步，将时偏估计值的目标放大到初步时偏估计值及其周围，得到一个时偏实验值序列并同时进行并行解调恢复，然后根据最大后验概率的原理逐个进行误码率比较，判定误码率最小的支路所对应的时偏实验值为最终的时偏估计值。具体过程描述如下：第一步是粗同步，首先将基带接收信号帧序列rkT()和发送基准序列s()kTsTRs进行归一化互相关处理，得到一个相关序列S()：MAP1NNNLTR1*SMAP()rkT(s)sTR(kTs)(3-23)TMAPkNgN21L其中NNNLTR12TMAPsTR()kTs(3-24)kNgN21L接着将SMAP()通过一个固定长度为DLTs的滑动矩形窗进行滑动求和处理得到一个新的判决序列M()，其中Dmax，即滑动窗长大于最大多径时延，通过选取M()的最大值对应时间点为初步的时偏估计值ˆcoarse。L1ˆcoarseargmaxSMAP(mTs)(3-25)m0argmaxM()如3.3.2所述，通过选取所得和序列M()模值的峰值作为时偏估计值，可以较为准确地锁定在第一径的到达时间上。至此，粗同步步骤结束。第二步是细同步。在粗同步获得的初步时偏估计值ˆ的基础上进行拓展，coarse将其和附近的2L个数据样点一起组成一个修正后的时偏实验值序列，当modˆLT时，{ˆLT,,ˆ,ˆ,LT，当}ˆLT时，coarsesmodcoarsescoarsecoarsecoarsess32万方数据 第三章OFDM/OQAM系统同步技术研究{0,,ˆ,,ˆLT}。接着每一个时偏实验值都被分配一条支路，每modcoarsecoarses一条支路的频偏估计值都可以通过下式得到：1fF()()(3-26)MAPmodmod2NTs其中NNNLTR1*F()rkT(sNTs)(rkTs)(3-27)kNgN21L然后，每一支路都用相应的时偏估计值和频偏估计值f()对接收modMAPmod信号rkT()进行时频偏补偿，之后再进行OFDM/OQAM系统的常规化解调并将获s得的解调比特信息的导频部分数据与先前约定预知的发送导频比特数据进行比对，判定误码率最小的一条支路所对应的估计值为最终的时偏估计值ˆ和频偏MAP估计值fˆ()ˆ。至此，细同步步骤结束。MAPMAP3.5同步性能仿真与分析基于上述方法讨论，为了验证本章提出的基于数据辅助的WBS和MAP时频同步方法的有效性，本章通过计算机仿真对其进行验证。系统仿真参数如表3-1所示。表3-1OFDM/OQAM系统同步性能仿真参数信道带宽Bc=4MHz调制4QAM子载波数目256滤波函数IOTA(a1)滤波器抽头阶数8重复导频符号数10-3子载波间隔归一化的多普勒频移1.5107仿真比特数3.07210[57]本节选用IEEE802.22标准中典型的6径多径衰落信道来评估提出的同步33万方数据 电子科技大学硕士学位论文算法的性能，信道的具体参数如表2-2所示。归一化到采样时间上的时偏均匀随机分布在[0,N2]中；归一化到子载波间隔上的频偏均匀随机分布在[0.25,0.25]中；又由于本章主要进行的是同步方法的讨论，为了突显WBS,MAP同步方法的优势，本章的信道估计统一为理想信道估计。综合来说，3.3.1节所述的三种传统时频同步方法中，TR2由于具有最佳的时偏估计性能，其整体性能是三者中最好的，而MLS和TR1中又以MLS的整体估计性能占优，故本节将以TR2,MLS两种同步方法作为参考对象来进行仿真对比。图3-6和图3-7分别是A信道和B信道下的时偏捕获概率图。首先，从图3-6中可以看出，在A信道中，所有的信噪比点上WBS和MAP的时偏捕获概率都要高于MLS和TR2。而且，随着信噪比的增加，MLS和TR2的时偏捕获概率都达到一个上限，分别为0.05和0.83，而WBS和MAP的时偏捕获概率上限却能接近0.98和1。这是因为MLS和TR2都直接选取相关序列的峰值所对应的时间点作为时偏估计值，而这个时偏估计值只会锁定在瞬时功率最大路径的到达时间上，而不是代表正确定时点的第一径到达时间。当第一径刚好是瞬时功率最强径的时候，MLS和TR2才能较为准确地找出定时点；而一旦信道的路径增益发生变化，第一径的瞬时功率不再是所有路径中最大时，MLS和TR2几乎一定会错判。其中，MLS因为采用基带接收信号帧序列自相关来获得相关序列，得到的相10.90.8MLS同步方法0.7TR2同步方法WBS同步方法率0.6概MAP同步方法获0.5捕偏0.4时0.30.20.10-5051015202530SNR(dB)图3-6A信道下时偏捕获概率34万方数据 第三章OFDM/OQAM系统同步技术研究10.90.8MLS同步方法0.7TR2同步方法率0.6WBS同步方法概获MAP同步方法捕0.5偏时0.40.30.20.10-5051015202530SNR(dB)图3-7B信道下时偏捕获概率关序列峰值较矮，容易受到噪声的干扰而引起误判，故其时偏捕获率很低；相对来说，具有较高相关峰的TR2能够比较稳定地锁定在瞬时功率最强径上，A信道中第一径的平均增益是最大的，意味着其成为瞬时功率最强径的概率也最大，故TR2仍能保持较高的捕获率。WBS和MAP选用基带接收信号帧序列与发送基准序列的互相关方法获得相关序列，能得到较高的相关峰值，对噪声的抑制能力也较强；同时，WBS和MAP在获得相关序列之后，继续将其通过滑动窗求和处理，在很大程度上避免了因为锁定在瞬时功率最强径上而发生的误判；另外，WBS在获得频偏估计值之后又将其补偿回接收信号，可以进一步减小频偏对细同步时时偏估计精度的影响，MAP则是通过并行的解调和判决来决定最后的定时点，对错判具有更强的纠正能力。而图3-6中在信噪比处于[-5,4]dB范围内时，WBS的时偏捕获性能要优于MAP，这是因为此时噪声干扰非常大，误码率都维持在一个很高的水平，对于MAP来说，并行试验路径中定时准确的路径也未必是误码率最低的路径，而MAP是根据最低导频误码性能的原则来选取定时准确的路径的，此时会有一定的概率引起定时偏差，然而随着信噪比的提升，可以看出MAP的捕获概率提升得很快，大约在信噪比为5dB时就能达到其捕获概率上限。从图3-7中可以看出，在B信道中，WBS和MAP的时偏捕获能力仍远胜于MLS和TR2。具体来说，WBS和MAP的时偏捕获概率的上限依旧维持在一个较35万方数据 电子科技大学硕士学位论文高的水平，分别为0.78和1；而TR2的时偏捕获概率的上限却大幅降低，仅达到了0.17；MLS由于对噪声的过于敏感，时偏捕获概率的上限仍仅为0.05。出现这种情况的原因是B信道中，拥有最大平均增益的是第二径，即第二径成为瞬时功率最强径的概率最大，故MLS和TR2有很大概率锁定在第二径的到达时间上，出现定时偏差。相对来说，WBS和MAP由于采用了滑动窗求和处理和两步同步过程，其时偏估计的稳定性也更加好。相比WBS，具有纠正初步定时偏差能力的MAP在恶劣的信道情况下的稳定性更好。从图3-8中可以看出，在A信道中频偏估计性能大体上从好到差依次是WBS、5MAP、MLS、TR2。具体地，在均方误差为10时，WBS和MAP相对于MLS和TR2分别有3dB和5dB的性能优势。究其原因，TR2由于选用基带接收信号帧序列与发送基准序列的互相关序列来进行频偏估计，对信道的影响比较敏感，频偏估计性能也相对较差；WBS、MAP、MLS三种方法由于选用了基带接收信号帧序列自相关的结果来做频偏估计，在多普勒扩展较小的情况下，相邻符号相同子载波经历的衰落基本相同，故频偏估计性能更好；与MLS相比较，WBS和MAP修正了相关操作的范围，而且更高的时偏捕获概率也能提高频偏估计的精度，故性能优势也较为明显；再者，在信噪比处于[-5,10]dB的阶段，WBS的频偏估计均方误差要小于MAP，这是因为如前文中所描述在此阶段内，WBS的时偏估计性能要大体优于MAP，而正确的定时点决定了频偏估计过程中正确的相关-210MLS同步方法TR2同步方法-3WBS同步方法10MAP同步方法-410差误方均-510-610-710-5051015202530SNR(dB)图3-8A信道下频偏估计性能36万方数据 第三章OFDM/OQAM系统同步技术研究范围，故频偏估计的性能和时偏估计的性能有一定的继承性。从图3-9中可以看出，在B信道中，WBS和MAP的频偏估计性能要明显优5于MLS和TR2，在均方误差为10时，WBS和MAP相对于MLS和TR2分别有3dB和5dB的性能优势，在高信噪比下，性能优势更加明显，这主要是因为在B信道下，WBS和MAP的时偏估计性能相比MLS和TR2更加突出，从而也具有更好的频偏估计性能。另一方面，虽然B信道下，MAP的时偏估计性能要优于WBS的14倍左右，然而图3-9中WBS和MAP的频偏估计性能却基本吻合，这是因为多抽头的成形滤波器函数的滤波作用平滑了调制信号，使得发送基准序列的边沿部分数据变化缓慢，即使将定时点错判到真实定时点附近，频偏估计相关范围内的数据也能较好地满足(3-6)式，换言之，频偏估计虽然与时偏估计有一定的继承性，却不一定成正相关，其性能主要取决于错判定时点与真实定时点之间的相对距离。在信噪比大于20dB的区域，随着SNR的增加，MLS的频偏估计曲线与WBS、MAP逐渐逼近，这是因为随着信噪比的增加，MLS发生定时偏差的时偏估计值逐渐靠近真实的定时点。-210MLS同步方法TR2同步方法-3WBS同步方法10MAP同步方法-410差误方均-510-610-710-5051015202530SNR(dB)图3-9B信道下频偏估计性能由图3-6和图3-7可知，802.22典型信道中MLS的时偏估计性能很差，由于OFDM/OQAM系统对时偏的高敏感性，这直接导致了其BER性能也很差。在下述系统BER性能的仿真对比当中，本文将直接对比TR2、WBS、MAP和理想同37万方数据 电子科技大学硕士学位论文步方法的BER性能。从图3-10中可以看出，在A信道中，在所有的信噪比点上，WBS和MAP的BER性能都优于TR2，并且这种性能优势随着信噪比的增大而扩大，这是因为更好的时频同步性能保证了更准确的数据恢复。在信噪比大于25dB之后，TR2010-110R-21E0B-310TR2同步方法WBS同步方法MAP同步方法理想同步方法-410-5051015202530SNR(dB)图3-10A信道下BER性能010-110R-21E0B-310TR2同步方法WBS同步方法MAP同步方法理想同步方法-410-5051015202530SNR(dB)图3-11B信道下BER性能38万方数据 第三章OFDM/OQAM系统同步技术研究-1.2-2.1和WBS的BER都达到一个平台，分别约为10和10，这主要受限于时偏捕获概率的上限。在信噪比处于[-5,10]dB范围内时，由于噪声的影响较大，此时以导频部分数据误码率为判决依据的MAP并不能表现出明显优于WBS的BER性能，但是随着信噪比的增加，噪声的影响逐渐减小，MAP的BER持续下降并且逼近于理想同步方法的BER性能。从图3-11中可以看出，在B信道中BER性能从好到差依次是MAP、WBA、-0.7-1TR2。TR2和WBS的BER平台大约分别提高到了10和10，这是因为在B信道中，TR2和WBS的时偏估计性能都有一定程度的下降。相对来说，在B信道中也能保持高时偏捕获概率的MAP，则依然表现出很稳定的BER性能。随着信噪比的增加，MAP的BER曲线下降迅速，而且在高信噪比区域逼近于理想同步方法。3.6本章小结本章3.2节概述了基于数据辅助的时频同步方法的一般性导频结构设计；3.3.1节阐述了OFDM/OQAM中传统的基于数据辅助的时频同步方法的数学原理及实现方法；然后对传统时频同步方法进行深入分析，针对其中未尽完美之处进行有效改进，在3.4.2和3.4.3节中提出两种新的同步方法，将同步过程细化为两步，对同步算法本身以及实现结构做出了修正，并与传统方法做对比分析；最后在3.5节中通过计算机仿真，验证了新方法相较于传统同步方法的性能优势。39万方数据 电子科技大学硕士学位论文第四章OFDM/OQAM系统信号检测技术研究4.1引言OFDM/OQAM系统中传统的信号检测方法主要是沿用了CP-OFDM中较为常见的ZF均衡方法，即在接收端估计出CFR之后，直接用其去除待解调的频域数据。从原理上来说，ZF均衡方法在传统的CP-OFDM系统中是切实可行的，因为由于CP的引入，使得OFDM系统的频域解调数据在形式上刚好等于频域发送数据与CFR的乘积；然而，在OFDM/OQAM系统中，由于其放弃了CP，不再拥有循环卷积带来的便利，同时滤波器组的引入，正交方式的改变都造成了其频域解调数据除了包含频域发送数据和CFR的乘积，还引入了一部分的相邻数据间干扰，即固有干扰。这一切使得简单的ZF均衡方法在性能上遭遇到瓶颈，只有在解调出最终数据之前将这部分固有干扰尽量减小或消除，才能进一步优化系统性能，这也是本章的研究重点。本章的主要结构及贡献如下：首先在4.2节中研究了多径衰落信道中OFDM/OQAM解调信号模型；接着在4.3节中总结了传统的OFDM/OQAM系统信号检测的方法和原理；然后在4.4节中将OFDM/OQAM系统的解调信号模型细化到慢变多径信道中，对待解调信号受到的干扰作细致分析，并在此基础上提出一种基于并行干扰抵消的信号检测方法，同时给出了新方法的接收端实现结构；最后在4.5节中通过计算机仿真，验证了新方法较传统信号检测方法的性能优势。4.2多径衰落信道中OFDM/OQAM解调信号模型OFDM/OQAM系统为了提升频谱效率舍弃循环前缀而采用了具有良好时频聚焦特性的成形滤波器函数作为载波调制波形。由于该成形滤波器函数在时域和频域的良好聚焦特性，可以将ICI和ISI控制在一个可以接受的范围之内。从正交性原理分析上来说，它的正交方法并不是像CP-OFDM那样将不同的符号从物理上隔绝出来，而是允许相当长度的交叠，同时调整传统的内积方式，在实数域内达成正交。但这样完美的正交性仅仅在单径慢变信道中得以保证，在多径时变40万方数据 第四章OFDM/OQAM系统信号检测技术研究的多径衰落信道中，这种时频域上波形的交叠会引入固有干扰，主要体现为一个时频格点受周围数据符号的干扰，具体描述如下：经过多径信道和高斯信道之后，OFDM/OQAM接收信号可以表示为：rthtstntht,stdnt(4-1)0其中st和rt分别表示发射和接收信号，ht,表示多径CIR时域系数，为信道引入的延迟，为信道的时延扩展，nt表示加性高斯白噪声。更准确的，在t时刻，多径CIR时域系数可以进一步表示为：L1jf2Dnnht,rtenn(4-2)n0其中rt表示第n条路径上的瞬时信道增益；为以第一到达路径作为基准的第nnn条路径上的相对信道时延；f表示第n径上的多普勒频移；表示第n条路Dnn径上的相移。变换到频域，多径衰落信道的频域响应可以表示为：Htf,,htejf2drtejf2n(4-3)nn1为了下文分析及描述的方便，先不考虑高斯白噪声的干扰进一步化解(4-1)，可以得到：N1rtht,amn,,gmntd0nm0(4-4)N1aejmn/2ej22mt00ht,gtnejmdmn,00nm0在不影响分析结果一般性的前提下，不妨设第mn,个数据符号为待恢复数00据，则有：*rmn0,0rt,=gmn0,0trtgmn0,0tdtRN1jmnm00nae2(4-5)mn,nm0ej2mm00tht,gtnej2mv0dgtndt0000R进一步将(4-5)式表示为：41万方数据 电子科技大学硕士学位论文raht,gtnej2mv00dgtndtI(4-6)mn0,0mn0,000000mn0,0R其中N1jmnm00nIae2mn00,,mnnm0nn00mm(4-7)ej2mm00tht,gtnej2mv0dgtndt0000R由(4-6)式可以看出，在不考虑加性白噪声的情况下，经过慢变多径信道之后。初步解调信号(传统内积操作后尚未进行信道均衡和实虚部合并的信号)主要包括两个部分：其一是被对应子载波上载波增益加权后的待解调数据，另一部分是周围传输数据对待解调数据的干扰Imn,，即固有干扰，它包括同一个符号间隔内不00同子载波间的干扰，也包括不同传输符号之间的干扰，甚至是同一个复数符号实虚部之间的干扰。4.3传统的OFDM/OQAM系统的信号检测方法接收端在将时域接收信号rt()和接受滤波器gtmn,进行内积操作得到初步00解调信号之后，需要进行均衡操作来消除信道引入的干扰，传统的OFDM/OQAM系统的信道均衡主要是ZF均衡方法。具体原理描述如下：假定多径信道的时延扩展远小于一个OFDM符号时间，则在时间范围0t内，gtn00gtn。进而，(4-4)式可以简化为：N1rtaejmn/2ej22mt00gtnht,ejmdmn,00nm0(4-8)N1aejmn/2ej2mt0gtnHt()mn,0mnm0其中Htm()为时刻t第m个子信道的CFR。对于慢变多径信道来说，不同OFDM/OQAM符号间同一子载波上的数据经历过的衰落可以认为是一致的，即Ht()H。进而可以得到：mm42万方数据 第四章OFDM/OQAM系统信号检测技术研究N1rtamn,,gmntHm(4-9)nm0在不影响分析结果一般性的前提下，不妨设第mn00,个数据符号为待恢复数据，则其对应的初步解调数据为：rytg(),()tmn0,,0mn00N1(4-10)amn,Hmgmn,(),tgmn00,()tnm0由之前所述的基函数的实数域正交特性可以得到：N1rmn0,0amn0,0Hm0amn,Hmgmn,(),tgmn0,0()tnm0(4-11)nn00mmaHImn0,0m0假设此时正确的信道频域响应已知，经过ZF均衡之后，可以得到：rN1Hmn00,mamn0,0amn,gmn,(),tgmn0,0()tHHmm00nm0(4-12)nn00mmaImn0,,0mm0由ZF均衡过后的数据再经过取实部操作后就可以得到最终的实数域解调数据：rmn00,aˆaI(4-13)mn0,0Hmn0,0mm,0m0值得注意的是，Imm,是一个复数。这是由ZF均衡所引入的，根据2.2.1节所0做的基函数正交性分析可知：相同类型的时频格点之间满足gmn,,(),tgmn()t0，00即在复数域内达成正交；不同类型的时频格点之间则满足gmn,,(),tgmn()t为纯虚00数，即在实数域内达成正交。综上所述，gmn,,(),tgmn()t并不会引入复数的成分。00而另一方面，虽然慢变多径信道中不同符号间相同子信道的频域响应满足HH1，但是不同子信道间频域响应均为复数且差异较为明显，ZF操作mm0HH会引入复数成分造成固有干扰也就不难理解了。mm0以上的讨论基于理想信道估计，在实际应用中，这是达不到的，通常OFDM/OQAM系统中的信道估计都是通过在发送端的待传输数据块之前添加特43万方数据 电子科技大学硕士学位论文殊结构的导频，然后在接收端利用这部分导频信息估计出信道，用于后续的信号检测。本章选用其中一种常见的导频设计方式，通过在四个待传输OFDM/OQAM复数符号之前添加一列全1导频，组成一个发送数据帧。具体如图4-1所示：导频待传输符号1+0j1+0j1+0j1+0j.datadatadatadata.datadatadatadata…....1+0j1+0j图4-1发送帧结构在接收端，直接将导频实部解调数据作为信道的CFRHˆm，将(4-12)式和(4-13)0式中的Hm0用Hˆm0代入即为传统的ZF-OFDM/OQAM信号检测方法。4.4基于PIC的OFDM/OQAM系统的信号检测方法想要完美恢复出待解调信号，就要将(4-6)中的固有干扰Imn,完全去除，但是00传统的ZF均衡并没有考虑去除这部分的固有干扰，而只是对待解调数据进行了增益衰减补偿。本节提出的新的OFDM/OQAM系统的信号检测方法通过在接收端重构这部分固有干扰并将其去除，能在一定程度上减小这部分固有干扰的影响，下文中将该方法称为基于PIC的OFDM/OQAM系统的信号检测方法。4.4.1慢变多径信道中OFDM/OQAM系统解调信号模型在慢变或静态多径信道中，ht,h，即可以近似认为在同一个数据帧内，相同子载波上传播的数据经历了相同的衰落。此时，由(4-5)可以得到：N1jmnm00n/2rmn,,aemn00nm0(4-14)hej2m0gtngtnej2(mm0)0tdtd0000R44万方数据 第四章OFDM/OQAM系统信号检测技术研究将模糊函数引入到(4-14)式中，可得：N1raejmnm0n0/2hejm20ejmm0nn0/2ejmmv00mn00,,mn0nm0n0n0n0n0j2(m00m)xgxgxedxdR22N1aejmnm0n0/2hejm20ejmm0nn0/2ejmmv00(4-15)mn,0nm0Agn0n0,(m0m)0dahej2mv0A,0dImn0,,00gmn00其中N1jmnm00nIae2mn00,,mnnm0nn00mm(4-16)j2mv0jmmv00nn000heAgn0n0,m0mve0d表示amn,所受到的固有干扰。00不妨设mm00pnn,q，则(4-16)式可以表示为：N1j2pqj2mv0jpv02n0q0Imn00,aemn,0heAgq0,pve0dnm0nn00mm(4-17)N1jpn00j2pqpqj2m00pvjpvaemn,eheAgq0,pve0d0nm0nn00mm将(4-17)式的右边以1Tvs0的速率进行采样，信道时延可以表示为kTks,0,1,,L1，其中L为多径信道的时延扩展。可以得到：NL11jpn0j2pqpq2kj22m0pkNImn00,,aemnehkAgq,pe(4-18)nm00kNnn00mm4.4.2TP-OFDM/OQAM检测方法从(4-16)可以看出，理论上待解调的实数数据amn,受到了整个数据帧内所有00其他实数数据的干扰。而其中对解调准确性影响最大的就是时频格点平面上和45万方数据 电子科技大学硕士学位论文a欧式距离最短的四个相邻数据，如图4-2的阴影部分所示。mn00,amn00,图4-2直接相邻数据干扰分布根据上述的分析，在不考虑除图4-2中阴影部分外的数据对amn,的干扰时，00(4-18)式中的干扰项变为：L1jn02kj2m012kNImn0,0jam01,n0ehkAg,1ek0NL1jn02kj2m012kN（-ja）m001,nehkAg,1ek0NL12kj2mkN0jamn00,1hkAg1,0e(4-19)k0NL12kj2mkN0(ja)mn00,1hkAg1,0ek0NI其中，I表示阴影部分数据对待解调数据amn,的干扰。00进一步分析(4-19)式可知，当n0为偶数时，I可以表示为(4-20)式；当n0为奇数时，I可以表示为(4-21)式。为了方便下文的描述，本节提出的时域中基于PIC的信号检测方法，简称为TP-OFDM/OQAM检测方法。为了便于和ZF-OFDM/OQAM检测方法作对比，TP-OFDM/OQAM检测方法的发送端选用图4-1所示的导频结构。在接收端，直接将导频实部解调数据作为信道的CFRHˆm，接着通过IFFT将其变换成CIR估0hkˆhkˆ计值，将(4-19)式中的hk用代入，重构出干扰Iˆ，即可实现46万方数据 第四章OFDM/OQAM系统信号检测技术研究TP-OFDM/OQAM检测方法。L12kj2m012kNIjam001,nhkAg,1ek0NL12kj2m012kN（-）jam001,nhkAg,1ek0N(4-20)L12kj2mkN0jamn00,1hkAg1,0ek0NL12kj2mkN0(ja)mn00,1hkAg1,0ek0NL12kj2m012kNIjam001,nhkAg,1ek0NL12kj2m012kNjam001,nhkAg,1ek0N(4-21)L12kj2mkN0jamn00,1hkAg1,0ek0NL12kj2mkN0(ja)mn00,1hkAg1,0ek0N4.4.3新方法的接收端实现新方法的主要思路就是在接收端重构出待解调数据所受到的干扰项，并将其影响去除，然后再进行最终的数据解调。而干扰项的重构思路是：先用接收信号rt()的导频部分数据进行信道估计得到的CIRhkˆ，并对yt()进行初步解调得到初步的比特数据，再用解调出的比特数据重新调制得到amn,的估计值aˆmn,，然后就可以用Hˆm和aˆmn,重构出Iˆ。新方法的实现过程描述如下：接收端子载波解调模块的结构如图4-3所示，接收端在接收到信号之后经过下变频，采样，模/数转换之后得到输入信号rt()。就某一支路上来说，输入信号分别经过接收滤波器组Gn()和GN(2n)以消除发送滤波器组的影响，再进行FFT操作变换到频域，然后进行相位映射，以补偿因为要达成实正交而引入的相位偏差，相位映射后的数据和信道估计模块得到的CIR一起送入ZF均衡器进行均衡操作，均衡后的数据再进行取实、取虚、实虚部合并、QAM解调等步骤得到初步的解调数据比特,接着将解调数据比特和CIR一起送入PIC模块进行实、虚部干扰量的重构，重构出的实、虚部干扰量分别和47万方数据 电子科技大学硕士学位论文相位映射后的实、虚部数据一起送入实、虚部补偿模块进行干扰补偿，最后补偿后的数据再次进行ZF均衡、取实虚部、合成复数、QAM解调等步骤，得到最终G(-N点相位实部取nZF取实ZF)FFT映射补偿实Q输入ACEPIC合成M信号复数解调合成QAM复数解调G(N信解/2N点相位虚部取号调-n映射ZF取虚ZF虚FFT补偿)图4-3新方法中的子载波解调模块结构的解调数据比特。4.5性能仿真与分析本节通过计算机仿真对上述分析进行验证，系统仿真参数如表4-1所示。本节选用IEEE802.22标准中典型的6径多径衰落信道来评估提出的信号检测算法的性能。IEEE802.22标准中典型的多径信道有两组，A信道和B信道，具体参数如表2-2所示。表4-1OFDM/OQAM系统信号检测性能仿真参数信道带宽Bc=4MHz调制4QAM子载波数目256滤波函数IOTA(a1)滤波器抽头阶数8-4子载波间隔归一化的多普勒频移3.52×106仿真比特数5.12×1048万方数据 第四章OFDM/OQAM系统信号检测技术研究系统性能仿真曲线如图4-4和图4-5所示。其中ZF-OFDM/OQAM表示直接采用ZF均衡的系统性能曲线；TP-OFDM/OQAM表示采用TP检测方法的系统性能曲线；IDEAL-OFDM/OQAM表示采用发送实数信号直接进行干扰重构用以PIC干扰抵消的系统性能曲线，即本章提出的TP-OFDM/OQAM检测方法可以达到的最佳的理想性能曲线。从图4-4可以看出在A信道中，基于PIC思路的信号检测方法TP-OFDM/OQAM在所有观察的信噪比点上性能都优于未作干扰抵消的-2ZF-OFDM/OQAM。在BER为10时，TP-OFDM/OQAM系统性能大约优于ZF-OFDM/OQAM系统性能1.2dB；而IDEAL-OFDM/OQAM的系统性能大约优于ZF-OFDM/OQAM系统性能5dB。010ZF-OFDM/OQAMTP-OFDM/OQAMIDEAL-OFDM/OQAM-110REB-210-310-505101520253035Eb/N0(dB)图4-4A信道中信号检测性能曲线TP-OFDM/OQAM的系统性能之所以和IDEAL-OFDM/OQAM差距较大，是由于采用全1导频的信道估计精度不高，不能精确重构出固有干扰，而且当初步解调数据出现解调错误时，这种错误会扩散到之后的干扰抵消环节中，进一步加大固有干扰重构的难度。故若能找到一种更优的信道估计方法，在保证信道估计精度的同时将初步解调错误控制在一定范围之内，TP-OFDM/OQAM的系统性能还有较大的提升空间。从图4-5中可以看出在B信道中，TP-OFDM/OQAM相较于ZF-OFDM/OQAM49万方数据 电子科技大学硕士学位论文-2的优势得以继续保持。在BER在10时，TP-OFDM/OQAM系统性能大约优于ZF-OFDM/OQAM系统性能1.2dB，IDEAL-OFDM/OQAM系统性能大约优于ZF-OFDM/OQAM系统性能4.5dB。010ZF-OFDM/OQAMTP-OFDM/OQAMIDEAL-OFDM/OQAM-110REB-210-310-505101520253035Eb/N0(dB)图4-5B信道中信号检测性能曲线但是无论在A信道还是B信道中，信噪比在增加到一定程度时，即使是进行了干扰抵消的TP-OFDM/OQAM和IDEAL-OFDM/OQAM检测方法的系统性能都会出现不同程度的平台，这是因为两种方法的干扰抵消环节只是消除了大部分的固有干扰而不是全部，而残留的小部分固有干扰仍会引入一部分的误符号，使系统性能难以进一步优化。4.6本章小结本章详细阐述了传统的ZF-OFDM/OQAM信道均衡方法的原理，指出其解调信号模型中并没有去除由于多径信道所引入的数据间固有干扰，并针对这一点作为性能改进的方向，提出了基于PIC思想的TP-OFDM/OQAM信号检测方法。通过在接收端进行待解调数据的干扰重构并在接收信号中将其消除，从而得到更为准确的解调数据。仿真结果表明基于PIC的信号检测方法比传统的信号检测方法有一定的性能改善。50万方数据 第五章全文总结第五章全文总结5.1本文的贡献本文的研究内容主要围绕着OFDM/OQAM系统的三个方面展开：一，已有IAM信道估计方法的仿真验证；二，基于数据辅助的时频同步方法研究；三，基于并行干扰抵消的信号检测技术研究。下面分别进行说明：（1）已有IAM信道估计方法的仿真验证本文阐述了OFDM/OQAM系统的原理以及实现方法，概述了OFDM/OQAM系统中现有的的信道估计方法，重点介绍了基于数据辅助IAM信道估计方法，最后进行了计算机仿真验证。（2）基于数据辅助的时频同步方法研究本文对现有的时频同步方法进行总结，并在传统的基于数据辅助的OFDM/OQAM系统时频同步方法中选出几种具有代表性的同步算法，对其数据结构，算法进行分析，找出造成其性能瓶颈的原因，然后在此基础上做出改进，提出了基于加窗的时频同步方法WBS，又将最大后验概率准则应用到时频同步技术中，得到了一种新的时频同步方法MAP，与传统时频同步方法相比，新方法综合了传统同步方法的优点，修正了相关操作的范围，调整了同步结构，将同步过程细化为粗同步和细同步两个步骤，在细同步过程中，对粗同步获得的初步估计值进行一定程度的修正，提升同步精度。（3）基于并行干扰抵消的信号检测技术研究本文给出了多径衰落信道中OFDM/OQAM解调信号的模型；对OFDM/OQAM系统中传统的信号检测方法进行了阐述，根据解调信号的模型，分析了传统的信号检测方法中固有干扰的来源，在此基础上提出了一种新的基于并行干扰抵消的信号检测方法，通过对待解调数据点受到的固有干扰项进行重构并将其消除，使得数据恢复更为准确，进而提升系统性能；结合算法分析给出了新方法的接收端实现结构；最后通过计算机仿真，验证了经过新方法处理的系统性能具有一定的提升。51万方数据 电子科技大学硕士学位论文5.2对下一步工作的建议和未来研究方向本文主要对OFDM/OQAM系统的信道估计，时频同步和信号检测三个方面进行了研究。受限于研究时间和作者的个人能力，研究工作未能尽善尽美，后续的研究工作可以沿着以下几个方面进行：(1)信道估计方面，可以考虑设计新的导频结构，进一步增大虚导频的功率，减小残余噪声项的影响；可以考虑进一步提高信道估计方法的健壮性，使其在高速信道中也能保持较好的估计效果。(2)时频同步方面，可以从减小系统开销的角度出发对导频结构进行优化；可以考虑基于迭代反馈的时频同步方法，关键点在于找到一个好的门限；(3)信号检测方面，可以考虑改进系统信道估计的精度，进而提高重构干扰项的精度，改善信号检测性能；可以考虑进一步提高信号检测方法的健壮性，使其在高速信道中也能保持较好的检测效果；可以考虑对基于PIC的信号检测方法的结构进行改进，降低其复杂度。52万方数据 致谢致谢三年的研究生生活如白驹过隙，转眼已经接近尾声。在本文的末尾，细细回味这几年的学习、生活和工作，感触颇多。有过迷茫，有过期待，有过奋斗，有过失望，也有过欣喜，但最多最深的是感恩。我非常庆幸并自豪自己能成为电子科技大学的一员，将自己的青春书写在清水河畔，在这里非常多优秀的人给了我无私的指导和帮助，让我的科研之路更加坦荡。首先，我衷心地感谢我的导师武刚副教授。武老师对整个通信行业深刻的理解，渊博的知识，敏锐而准确的洞察力都让我由衷地钦佩。在整个研究生过程中，武老师的细心指导，循循善诱，让我对整个通信领域的研究方法有了更深的理解，也使我更有兴趣去挖掘更深更本质的内容。还有他在与我们交流时所展现出的谦和宽厚，平易近人，让我深深地体会到一个真正学者的风度，也让我在待人处事方面更趋于成熟，与人相处交流也更为融洽顺畅。最让我受益的还是他踏实稳健的做事风格，严谨负责的治学态度，这也将成为我未来科研工作中恪守自律的准则，宁愿做晚成的大器，也不做浮华一现的昙花。其次，我要诚挚地感谢课题组的胡苏老师。从我进实验室的第一天起，他就对我进行细心的指导和栽培。在交流探讨过程中总能一针见血地指出我需要改进的地方，同时指出问题的突破点和研究方向。是胡老师让我学会了如何去提出问题，分析问题和解决问题。胡老师对待科研的态度非常严谨踏实，一丝不苟，这对我以后的工作也有莫大的指导作用。再次，我要真诚地感谢李腾，杨刚两位师兄。他们在专业方面给了我很多指导和帮助，不厌其烦地为我讲解各种基础问题，在我遇到思路瓶颈时给予点拨。在生活及待人处事方面，他们的谦和笃定也为我树立了很好的榜样。此外，我还要感谢实验室研究生科的余萍和薛丽老师，感谢她们三年来对我们学习生活的关心和帮助，是她们对学生工作一如既往的认真负责，才为我们造就了这么好的科研环境。另外，我还要感谢邓飞师兄、程国兵师兄、刘宏轩师兄对我的指导；感谢实验室同学周彬、丁张成、杨佳、韩授、王宁、汪丽、张芹对我的帮助。最后，我要感谢我的父母和家人，感谢他们对我的信任和支持，让我能专注于科研，顺利地完成学业！53万方数据 电子科技大学硕士学位论文参考文献[1]尤肖虎.未来移动通信技术发展趋势与展望.电信技术,2003,(6):14-17[2]D.Mcqueen.ThemomentumbehindLTEadoption.IEEECommunicationsMagazine,2009,47(2):44-45[3]S.Weinstein,P.Ebert.Datatransmissionbyfrequency-divisionmultiplexingusingthediscreteFouriertransform.IEEETrans.Commun.Tech.,1971,19(5):628-634[4]R.VanNee,R.Prasad.OFDMforWirelessMultimediaCommunications.Boston,MA:ArtechHouse,2000[5]Y.Li,G.L.Stuber,Eds.,OthogonalFrequencyDivisionMultiplexingforWirelessCommunications.NewYork,NY:Springer-Verlag,2006[6]IEEE802.11a-1999.Part11-WirelessLANmediumaccesscontrol(MAC)andphysicallayer(PHY)specifications:high-speedphysicallayerinthe5GHzband.1999[7]IEEE802.11g-2003.Part11-WirelessLANmediumaccesscontrol(MAC)andphysicallayer(PHY)specifications:furtherhigherdatarateextensioninthe2.4GHzband.2003[8]IEEE802.16.AirInterfaceforBroadbandWirelessAccessSystem.2004[9]S.Sesia,I.Toufik,M.Baker.LTE-TheUMTSLongTermEvolution:FromTheorytoPractice.JohnWileyandSons,2011[10]H.Bölcskei,P.Duhamel,R.Hleiss.DesignofpulseshapingOFDM/OQAMsystemsforhighdata-ratetransmissionoverwirelesschannels.Proc.ofIEEEIntern.Conf.onCommun.(ICC’09),Vancouver,Canada,1999,559-564[11]H.Bölcskei,P.Duhamel,R.Hleiss.OrthogonalizationofOFDM/OQAMpulseshapingfiltersusingthediscreteZaktransform.IEEETrans.onSignalProcessing,2003,83(7):1379-1391[12]3GPPTR25.814V7.1.0,PhysicallayeraspectsforevolvedUniversalTerrestrialRadioAccess(UTRA)(Release7)[13]D.Lacroix,N.Goudard,M.Alard,OFDMwithguardintervalversusOFDM/offsetQAMforhighdatarateUMTSdownlinktransmission.Proc.ofVehicularTechnologyConf.(VTC)2001Fall,AtlanticCity,NJ,USA:2001,2682–2686.54万方数据 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电子科技大学硕士学位论文[51]A.Tonello,F.Rossi.Synchronizationandchannelestimationforfilteredmultitonemodulation.Proc.ofIntern.SymposiumonWirelessPersonalMultimediaCommun.(WPMC’04),AbanoTerme:2004,590-594[52]T.Fusco,A.Petrella,M.Tanda.Data-AidedSymbolTimingandCFOSynchronizationforFilterBankMulticarrierSystems.IEEETrans.WirelessCommun.,2009,8(5):2705-2715[53]JinfengDu,PulseShapeAdaptationandChannelEstimationinGeneralisedFrequencyDivisionMultiplexingSystems.LicentiateThesis,RoyalInstituteofTechnology,Sweden,Dec.2008[54]P.K.Remvik,N.Holte,A.Vahlin.FadingandCarrierFrequencyOffsetRobustnessfordifferentpulseshapingFiltersinOFDM.Proc.ofVehicularTechnologyConf.(VTC)1998May,Ottawa,Ont:1998,777–781[55]P.Siohan,C.Roche.Cosine-ModulatedFilterbanksBasedonExtendedGaussianFunction.IEEETrans.onSignalProcessing,2000,83(11):3052-3061[56]L.Vangelista,N.Laurenti.EfficientImplementationandAlternativeArchitecturesforOFDM-OQAMSystems.IEEETrans.onCommun.,2001,49(4):664-675[57]M.Bellec,P.Pirat.OQAMperformancesandcomplexity.IEEEP802.22WirelessRegionalAreaNetwork(WRAN),Jan.2006.Onlineavailable:http://www.ieee802.org/22/Meetingdocuments/2006Jan/22-06-0018-01[58]T.Schmidl,D.Cox.RobustfrequencyandtimingsynchronizationforOFDM.IEEETrans.onCommun.,1997,45(12):1613-162158万方数据 攻读硕士学位期间的研究成果攻读硕士学位期间的研究成果参加的科研项目：[1].2010年03月至2010年08月，科技部中国瑞典国际合作项目：高效多维复用及多用户多分布式天线多接入技术研究，编号：2008DFA11700，主要参与人员[2].2010年09月至2011年08月，科技部中国芬兰国际合作项目：未来宽带无线接入关键技术研发，编号：2010DFB10410，主要参与人员已发表的论文[H1]HaoChen(陈浩),SuHu,GangWuandShaoqianLi.Adata-aidedOFDM/OQAMsynchronizationalgorithmusingmaxmumposteriorprobabilitycriterion.Proceedingofthe2011Intern.Conf.onIETInternationalConferenceonCommunicationTechnologyandApplication(ICCTA’11),Beijin,China[H2]GangYang,HaoChen(陈浩),SuHu,GangWuandShaoqianLi.Data-aidedJointSymbolTimingandCFOEstimationforOFDM/OQAMsystems.Proceedingofthe2009Intern.Conf.onIEEEthe8thInternationalConferenceonInformation,CommunicationsandSignalProcessing(ICICS’11),Shangri-LaHotel,Singapore已申请的国家专利：[H3]一种OFDM/OQAM系统及其时频同步方法，申请号：201110142938.3[H4]一种OFDM/OQAM系统及其时频同步方法，申请号：201110215577.0[H5]基于反馈迭代的OFDM/OQAM系统及其时频同步方法，申请号：201110215310.1[H6]一种变换域通信系统及其发送信号产生方法，申请号：201110204898.059万方数据 电子科技大学硕士学位论文陈浩个人简历陈浩，男，汉族，1986年10月7日出生于浙江省龙泉市，2005年考入重庆大学通信工程学院电子信息工程专业。于2009年06月获得工学学士学位。2009年9月保送至电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室，攻读通信与信息系统专业硕士学位。在攻读硕士学位期间，获得电子科技大学一等奖学金2次，二等奖学金1次。硕士期间主要研究基于交错正交幅度调制的正交频分复用(OFDM/OQAM)系统的时频同步和检测技术，在此领域已发表国际会议论文2篇，其中一篇为第一作者；已申请国家发明专利4项。60万方数据