多载波调制系统中同步问题的DSP实现【开题报告】

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1、毕业设计开题报告通信工程多载波调制系统中同步问题的DSP实现一、选题的背景与意义无线通信技术的迅速发展，对多径传播引起的符号间干扰（ISI）的抑制技术提出了更新更苛刻的要求。传统的信道均衡技术在要求传输高速数据时由于信道色散长度的增加而变得复杂难以实现，而多载波传输技术的出现很好的解决了这一问题。正交频分复用技术（OFDM）作为一种重要的多载波传输技术，产生于上世纪八十年代，由于其在频谱利用率和抗干扰性能上优于单载波传输技术的特点，OFDM技术已在新一代的通信领域中得到了广泛的应用，成为数字音频广播、数字视频广播、基于IEEE802.11的无线局域网和有

2、线电话网上基于非对称高比特率数字用户线技术的关键技术之一[1]。OFDM应用快速傅里叶变换（FFT）和其逆变换（IFFT）的方法来进行发送端信号的调制和接收端信号的解调，此方法解决了多载波传输系统中信号发送和传送的难题，而且随着DSP芯片技术的迅速发展，数字信号处理的能力越来越强，因此，越来越多的人们开始关注于开发OFDM技术在移动通信领域的应用，预计第三代以后的移动通信主流技术将是OFDM技术。但是OFDM系统的优越性主要来源于其子信道的严格正交性，无线传输时由于信道具有很大的随机性，会导致接收信号的幅度，相位和频率与发送端相比出现失真，很难进行分析。

3、多径传输导致的时延和接收端与发送端本振频率的偏差等因素都会导致其正交特性的破坏，从而严重削弱OFDM系统的性能。基于这一点，对OFDM系统接收端的同步算法研究就变得非常必要。一、研究的基本内容与拟解决的主要问题：本课题主要研究的是OFDM系统的基本原理，侧重于对其接收端同步的算法实现。1、研究的主要内容：包括OFDM的基本原理，和同步问题的重要性。OFDM是一种多载波传输技术，其基本思想是：在频域内将给定信道分割成许多很窄的正交子信道，在每个子信道上使用一个子载波进行调制。然后将串行的高速数据信号经过串并转换技术变成并行的低速子数据流分配到各子信道。而在

4、每个子信道上，符号周期将大于原始的符号周期，那么信号的带宽就可以小于信道的相关带宽，每个子信道都可以看成平坦性衰落，从而可以消除或者部分消除符号间干扰。与单载波传输技术相比，OFDM技术具备不少优点：首先，OFDM系统采用频分复用技术，使得同一个信道可以同时传输多个载波频率互不相同的信号，又由于各子信道的正交特性，使得频谱可以互相重叠而不会产生干扰。与单一载波相比，其信道的频谱利用率有了很大的提高，而且随着子信道数目的增加而趋近于奈奎斯特极限。其次，OFDM技术可根据信道条件进行自适应的比特和功率分配，充分利用了信道容量，还有抗多径时延和硬件实现简单等优

5、点。OFDM的基本原理框图如下：图（一）换转并串+换转并串信道积分积分积分如上图所示，接收端数据信号由来自多个传输信道的信号叠加而成，此叠加信号经过解调后在长度T内进行积分运算，此时充分利用了个子载波的正交性，相应的同步解调和积分运算后，只得到相应的子数据信号，而其他的子信号则为零。还注意到，OFDM系统发送端与接收端本振载波的频率一一对应且相等。而在实际的无线传输过程中，由于信道的随机性，导致接收到的信号的幅度，相位和频率与发送端相比出现失真，经过上述解调过程，不能很好的还原原始数据。因此，同步性能的好坏直接关系到OFDM系统的性能。2、拟解决的问题是

6、：如何解决OFDM系统接收端的同步问题。同步问题包括符号定时同步和载波频率同步。针对这一问题，当前的学者们提出了多种多样算法方案。大体分为两类：一是基于辅助数据的方法，另一种是不需要辅助数据的盲估计法。前者具有良好的同步精度，但频谱利用率低；相反，后者的频谱利用率高，但算法复杂，且不能保证精度，各具优点。本课题主要研究的是选取何种合适的算法，来进行同步。一、研究的方法与技术路线：首先，要认真学习OFDM系统的基本工作原理，重点学习同步问题的产生原理。然后广泛了解当前众多学者提出的关于同步问题的解决方案，并比较它们的优点与不足。最后选择合适的算法来进行本次

7、毕业设计的研究，力求有所改进和创新。根据目前已有的知识，我知道在OFDM系统中，为了降低符号间干扰的影响，通常在OFDM符号间插入保护间隔，其长度一般为信道冲击响应长度，保护间隔可以不包含任何信号，但是会引入载波间干扰，破坏载波间的正交性，但如果保护间隔是信号的循环扩展，即引入循环前缀，可完全消除符号间干扰和子载波间干扰。在接收端，采用符号定时技术确定OFDM符号的起始位置，区分开信号本身和它的循环前缀，找出信号的实际长度，然后对信号进行解调。循环前缀在目前对同步问题的研究中得到了广泛的应用。本课题将研究如何插入循环前缀，以及插入何种循环前缀。在接收端，

8、要实现符号定时同步，必须准确识别插入的循环前缀和数据信号本身，目前已有多种算法：