毕业论文_ofdm频率偏移估计算法分析

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1、兰州交通大学毕业设计(论文)OFDM频率偏移估计算法分析摘要作为一种特殊的多载波调制技术,正交频分复用(OFDM,OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)因其高频谱利用率、高数据传输速率以及良好的抗多径干扰性能,广泛地应用于数字音视频广播、无线局域网等高速数据传输系统中。OFDM通信系统具备所有这些优势的前提是收发两端子载波均要保持良好的正交性,然而,在实际应用中,晶振的非理想因素以及移动通信中多径信道产生的多普勒频移将会造成OFDM系统发射机与接收机载波中心频率的偏移(CFO,CarrierFrequencyOffset),而这将严重破坏子载

2、波之间的正交性,因此OFDM系统接收机必须对载波频偏加以估计并对接收信号进行相应补偿以保证解调数据的准确性。通常,将这一操作称为载波频率同步,也可简称为频偏估计。由于OFDM系统对CFO非常敏感,微小的CFO就能造成系统误码性能的大幅下降,因此,频率同步技术是OFDM系统的关键技术之一。本论文首先回顾了OFDM技术发展的历史,然后从基本的OFDM系统的原理出发,阐述了OFDM系统中的同步问题。接着详细阐述了定时同步偏差和载波频率偏差对系统性能的影响。最后,对现有的频率同步技术(即,盲同步算法和非盲同步算法)进行了介绍且重点介绍了三种具有代表性的载波频偏估计算法:子载波间干扰(ICI,

3、Intercarrierinterference)自消除方法,高阶子载波间干扰(ICI)自消除方法和频率偏移盲估计方法,并通过仿真比较分析了它们在加性高斯白噪声信道和频率选择性信道下的估计性能。关键词:正交频分复用;载波频率偏移;子载波间干扰;盲载波频偏估计;自消除II兰州交通大学毕业设计(论文)ABSTRACTAsaspecialmulticarriermodulationtechniqueOFDM(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)hasbeenwidelyusedindatatransmissionsystemssuchasDigi

4、talVideo/AudioBroadcastingsystemsandwirelessLANsystems,duetoitshighspectralefficiency,highdatarate,andexcellentperformancetocombatwithmulti-pathinterference.Itistheorthogonalitybetweenthesub-carriersinOFDMsystemsthatguaranteesallthosestrengthsmentionedabove.However,thecarrierfrequencyoffset,cau

5、sedbythenon-idealfactorsoftheoscillatorsandtheDopplerShiftintroducedbythemultipathchannel,willdestroytheorthogonalitybetweenthesubcarriers.Inordertogetabetterperformance,thereceivershouldestimatethecarrierfrequencyoffsetandthencompensatethereceivedsignal,whichisusuallycalledascarrierfrequencysy

6、nchronizationorfrequencyoffsetestimationforshort.OFDMsystemsareverysensitivetocarrierfrequencyoffset,thatistosay,asmallfrequencyshiftcoulddegradethesystemperformancedramatically.Therefore,frequencysynchronizationtechniquehasbecomeoneofthekeytechniquesofOFDMsystems.Firstly,thisdissertationreview

7、sthehistoryofthedevelopmentofOFDMtechnique.AccordingtothebasicOFDMtheory,thisdissertationdescribessynchronizationofOFDMsystems.Then,describestheeffectofthetimingoffsetandfrequencyoffsettothesystemindetail.Finally,thefrequencysynch

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