欢迎来到天天文库
浏览记录
ID:46308033
大小:225.83 KB
页数:3页
时间:2019-11-22
《改进LMS在低压电力线OFDM信道估计中的应用》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、922010,46(34)ComputerEngineeringandApplications计算机工程与应用改进LMS在低压电力线OFDM信道估计中的应用焦明伟1,贾振红1,覃锡忠1,李涛2,赵君凯2JIAOMing-weil,JIAZhen.hon91,QINXi-zhon91,LIT;102)ZHAOJun—kai21.新疆大学信息科学与工程学院,乌鲁木齐8300462.中国移动通信集团新疆有限公司,乌鲁木齐8300911.CollegeofInformationScience&Enginee
2、ring,XinjiangUniversity,Urumqi830046,China2.xinjiangMobileCommunicationCompany,Urumqi830091,ChmaE—mail:jmw3210@163.comJIAOMing-wei,JIAZhen—hong.QINXi-zhong。eta1.AppHcationofImprovedLMSchannelestimationalgorithmforlow-voltagepowerfine佃OFDMsystems.Comput
3、erEngineeringandAppficafions。2010。46(34):92—94.Abstract:OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexingtechnique(OFDM)isthebestchoiceforlow—voltagepowerlinebroadbandcommunicationbecauseofitsmanyadvantages,andchannelestimationisoneofthekeyproblemsintheOFDMsyste
4、m.Theproblemofparameterselectioninthecurrentpower-lineLMSchannelestimationisadjustedinthispaper.andmomentumtermisfirstusedtoacceleratetheconvergencerateofLMSalgofithminthechannelestimation.Simuimion∞一suitsshowthattheimprovedalgorithmisbetterthantheorig
5、inalone.Keywords:low-voltagepowerline;OrthogonMFrequencyDivisionMultiplexing(OFDM);channelestimation;LeastMeanSquare(LMS);momentumterm摘要:正交频分复用(OFDM)技术以其多种优势成为低压电力线宽带通信的最佳选择,而信道估计是正交频分复用系统的关键问题之一。修正了当前电力线信道中LMS信道估计参数选择上存在的问题,并首次在信道估计中加入动量项加速LMS算法的收敛速度。
6、仿真结果表明,改进的算法优于原来的信道估计算法。关键词:低压电力线;正交频分复用;信道估计;最小均方算法;动量项DOI:10.37780.issn.1002-8331.2010.34.029文章编号:1002—8331(2010)34—0092—03文献标识码:A中图分类号:TN913.6l引言低压电力线拓扑结构复杂,负载多,具有严重的频率选择性衰减⋯。而正交频分复用技术把高速数据流分解为许多低速的子数据流,以并行方式在多个子信道上传输。这样在每个子信道上,符号的持续时间比单载波系统大大增加,大于信
7、道的最大延迟,具有很强的抗多径能力,同时,加入循环前缀可以消除符号间干扰。因此以正交频分复用技术作为调制解调方式成为目前低压电力线通信研究的主要方向。为保证OFDM系统良好的性能,接收机中的信道估计和均衡必不可少的。目前信道估计中主要是使用发送导频的方法44】。但是这种方法浪费频率资源。为此,人们将盲信道估计应用于OFDM系统”I,以提高系统的频带利用率。但是盲信道估计存在估计精度低、收敛速度慢等缺点,使得盲信道估计不适合实际应用”,。一种折中的半盲自适应信道估汁方法成为研究的热点,主要包括LMS(
8、LeastMeanSquare)和RLS(RecursiveLeastSquares)两种算法刚。其中LMS算法以计算的简便和稳定性能而得到更广泛的应用,而针对电力线信道估计中的LMS算法较少,文献[8]to使用的算法就是目前电力线信道中比较通用的LMS算法,但是它在参数选择上存在一定的问题。本文在对其参数修正的同时并引入神经网络中的动量项加速LMS算法的收敛速度,使其能够更好地跟踪信道的变化。2LMS信道估计算法2.1传统的LMS信道估计算法LMS算法是通过使信道的
此文档下载收益归作者所有