OFDM的时域和频域均衡技术-信道估计
OFDM系统的信道估计技术讨论

OFDM系统的信道估计技术讨论
OFDM(正交频分复用)是一种广泛应用于数字通信的调制技术。
它把高速数据流分成多个低速子信号进行传输,使得每个子信号都有更小的带宽,从而有效地提高了数据传输速率。
然而,OFDM系统的性能和可靠性离不开信道估计技术。
在OFDM系统中,信道会受到多径传播和噪声干扰的影响。
为了解决这些问题,OFDM 系统需要进行精确的信道估计,以便精确调整信号相位和幅度,从而提高系统的性能和可靠性。
OFDM系统信道估计技术主要分为两种:基于训练序列和基于数据的技术。
基于训练序列的信道估计技术采用预定义的训练序列,向接收端发送已知的信号,接收端接收后,通过检测接收的训练序列,从而得到信道参数。
这种技术的优点是简单易操作,不需要对数据进行干扰,但缺点是需要消耗大量的训练序列资源,导致了数据传输速率的降低。
基于数据的信道估计技术则是利用已经传输的数据序列进行信道估计。
通常采用等化器对OFDM接收端所接收到的复杂信号进行处理,然后利用等化器估计出信道参数。
这种技术的优点是可以充分利用数据资源进行信道估计,提高系统的数据传输速率,但缺点是对于复杂的信道环境,由于估计误差较大,会影响OFDM系统的性能和可靠性。
因此,在实际应用中,可以根据需要综合选择这两种技术进行信道估计。
为了提高OFDM系统的性能和可靠性,还可以采用多种补偿技术,诸如信道编码、多天线技术和反馈技术等,来提高信道估计的精确度。
总之,OFDM系统信道估计技术是影响OFDM系统性能和可靠性的重要因素。
根据不同的应用环境,可以选择合适的信道估计方法,并采用附加的技术手段来提高估计的精确度和可靠性。
MIMO-OFDM系统中信道估计解析

题目:MIMO-OFDM系统中信道估计及信号检测算法的研究独创性(或创新性)声明本人声明所呈交的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。
尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得北京邮电大学或其他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了谢意。
申请学位论文与资料若有不实之处,本人承担一切相关责任。
本人签名:关于论文使用授权的说明学位论文作者完全了解北京邮电大学有关保留和使用学位论文的规定,即:研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京邮电大学。
学校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,允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。
(保密的学位论文在解密后遵守此规定)本学位论文不属于保密范围,适用本授权书。
本人签名:夺^摘要MIMO-OFDM系统中信道估计及信号检测算法的研究输入多输出(MIMO)和正交频分复用(OFDM)是LTE的两大核心技术。
多输入多输出(MIMO)技术利用各种分集技术带来的分集增益可以提高系统的信道容量、数据的传输速率以及系统的频谱利用率,这些都是在不增加系统带宽和发射功率的情况下取得的;正交频分复用(OFDM)技术是多载波调制技术的一种,其物理信道是由若干个并行的正交子信道组成,因此可有效地对抗频率选择性衰落,同时通过插入循环前缀(CP)可以有效消除由多径而引起的符号间干扰(ISI)。
由于多输入多输出(MIMO)在提高系统容量和正交频分复用(OFDM)在对抗多径衰落方面的优势,基于两者结合的MIMO-OFDM系统已经引起了广泛的关注。
信道估计算法和信号检测算法是MIMO-OFDM系统的关键技术。
其中信道估计算法对MIMO-OFDM系统接收端的相干解调和空时检测起着至关重要的作用,信道估计的准确性将影响系统的整体性能。
时变信道下OFDM系统信道均衡技术研究

上海交通大学硕士学位论文
时变散信道下 OFDM 系统信道均衡技术研究
摘 要 由于具有信道频谱利用率高、实现容易(可采用快速傅立叶变换) 和接收机结构简单等优点,正交频分复用(OFDM)技术在很多领域得到 了广泛应用。未来无线 OFDM 通信系统载波频率更高,载波数量更大, 无线终端移动速度更快,导致信道的时变特性更加明显。本文着重研究 时变信道下 OFDM 系统的时频域联合均衡和零中频接收机 IQ 支路不平衡 的估计和补偿技术,主要集中在以下几个方面: 首先阐述无线信道的特性。无线通信信道具有时间选择性和频率选 择性等衰落特性, 研究这些特性以及信道的仿真实现方法对于无线 OFDM 通信系统的设计与性能分析具有重要意义。本文讨论了 WSSUS 模型和 JAKES 信道仿真方法。 考虑到信道的时变性和循环前缀(CP)不足的情况,本文研究了时 域频域联合均衡的方法,通过时域均衡器首先去除符号间干扰(ISI) , 在频域中通过对信道响应矩阵的简化,给出了一种简化的频域均衡方 法。通过仿真表明,与传统方法相比由于考虑了信道时变性,能够得到 更好的性能。 针对零中频接收机 IQ 支路不平衡问题,首先详细分析了 IQ 支路不 平衡对于系统性能的影响,接着分别从时域和频域对现有的估计补偿算 法进行了研究,最后提出了一种易于硬件实现的时域估计补偿算法,通
communication systems. Wireless channels are usually both time- and frequency- selected and it is essential to investigate channels’ characteristics and simulation methods for the communication system design and performance analysis. In this paper author discuss the WSSUS model and Jakes channel model. Taking into account the time-varying channel and the shortage of cyclic
高移动环境下OFDM导频ICI抑制及信道估计技术研究

高移动环境下OFDM导频ICI抑制及信道估计技术研究高移动环境下OFDM导频ICI抑制及信道估计技术研究摘要:正交频分复用(OFDM)是一种有效的多载波调制技术,广泛应用于高速数据传输系统中。
然而,在高移动环境下,OFDM系统容易受到频偏和导频间干扰(ICI)的影响,导致性能下降。
本文对高移动环境下的OFDM系统的ICI抑制和信道估计技术进行了研究。
首先,介绍了OFDM系统的基本原理和ICI的形成原因。
然后,讨论了常见的ICI抑制技术,包括导频插值、ICI预测和ICI均衡等方法。
接着,探讨了高移动环境下的信道估计技术,重点介绍了基于导频和基于非导频的信道估计方法。
最后,通过仿真实验验证了所提出的ICI抑制和信道估计技术的有效性。
关键词:OFDM、高移动环境、ICI抑制、信道估计1. 引言随着无线通信技术的快速发展,OFDM被广泛应用于高速数据传输系统中,如Wi-Fi、LTE和5G等。
OFDM的优势在于能够有效利用频谱资源,提供高速、高容量的数据传输。
然而,在高速移动环境下,OFDM系统容易受到频偏和ICI的干扰,导致性能下降。
因此,研究和设计一种有效的ICI抑制和信道估计技术对于提高高移动环境下的OFDM系统性能至关重要。
2. OFDM系统和ICI的形成原因OFDM系统将高速数据流划分为多个低速子载波,这些子载波之间相互正交,可以提供更好的频谱利用率。
然而,在高速移动环境中,导致OFDM系统受到频偏和ICI影响的主要原因有三个。
首先,多普勒效应会导致接收信号的频率偏移。
其次,时变信道引入了多径传播和时延扩展,导致不同子载波之间存在时域干扰。
最后,信号在空中传播时会受到离散信道的衰落和干扰。
3. ICI抑制技术在高移动环境下,为了抑制ICI,可以采用导频插值、ICI预测和ICI均衡等技术。
导频插值方法通过估计导频信号的相位来进行ICI补偿。
ICI预测方法通过建立ICI和频偏之间的关系来进行ICI抑制。
高速场景下基于OFDM的信道估计算法

高速场景下基于OFDM的信道估计算法OFDM(正交频分多路复用)技术是一种广泛应用于高速场景下的无线通信技术,它通过将信号分为多个子载波来传输数据,并利用正交性来减小子载波之间的干扰。
在高速场景下,信道估计是OFDM系统中的一个重要环节,它用于估计无线信道的特性,以便在接收端对信号进行解调和解码。
本文将介绍一种基于OFDM的信道估计算法。
在高速场景下,由于传播环境的复杂性以及多径信道的存在,信号在传输过程中会受到多径效应的影响,信号的传播路径较多和更复杂,导致信号的时域和频域衰落。
因此,在接收端需要对信道进行估计,以便在信号解码时进行补偿。
基于OFDM的信道估计算法主要包括两个步骤:导频发送和信道估计。
首先,发送端将导频序列插入到OFDM符号中,并将其发送给接收端。
导频序列是由已知的信号构成,接收端可以直接通过接收到的导频序列来估计信道。
接下来,接收端收到信号后,可以通过以下步骤来进行信道估计。
1.提取导频序列:接收端首先需要提取出接收到的OFDM符号中的导频序列。
这可以通过接收到的符号的位置信息来实现,因为导频序列的位置是固定的。
2.信号去除:接收端可以利用提取出的导频序列对接收到的OFDM符号进行信号去除。
对于每个子载波上的数据符号,将其与对应子载波上的导频符号相除,可以消除掉信号的幅度和相位,从而得到纯净的导频序列。
3.插值:由于多普勒效应的存在,导频序列的采样点可能不对齐。
因此,在估计之前,需要对导频序列进行插值,以便获得更准确的信道估计结果。
4.信道估计:接收端可以利用插值后的导频序列进行信道估计。
这可以通过将接收到的导频序列与已知的导频序列进行对比来实现,从而得到信道的特性。
5.信道补偿:通过信道估计,接收端可以得到信道的特性。
在信号解码之前,接收端需要对信号进行补偿,以消除信道带来的失真。
这可以通过将接收到的信号与估计得到的信道特性相乘来实现。
需要注意的是,基于OFDM的信道估计算法是一种基于导频的估计方法,导频序列的选择对信道估计的准确性有着重要的影响。
OFDM系统中信道估计与均衡算法研究的开题报告

OFDM系统中信道估计与均衡算法研究的开题报告一、研究背景随着无线通信技术的快速发展,OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统逐渐成为现代无线通信技术中广泛采用的一种调制技术。
其中,信道估计与均衡算法是OFDM系统中关键的研究方向之一,主要涉及信道估计和均衡算法的设计与优化。
二、研究目的本次研究的目的是对OFDM系统提出一种更加高效且性能良好的信道估计及均衡算法。
具体来说,将重点考虑以下几个方面:1.研究OFDM系统信道特性,分析其对信道估计与均衡算法的影响;2.探究现有信道估计与均衡算法的不足,提出更加高效且性能优良的算法;3.通过仿真及实验验证所提算法的有效性和可行性。
三、研究内容1. OFDM系统信道特性研究通过对OFDM系统信道特性的研究,探索其在信道估计与均衡算法设计过程中的作用与影响。
具体包括多径效应、频率偏移、时钟偏移等对OFDM系统的影响。
2.现有信道估计与均衡算法不足通过文献调研,梳理当前OFDM系统中常用的信道估计与均衡算法,发现其存在效率低、误差大、鲁棒性不强等问题,针对这些问题进行分析与总结。
3.提出高效的信道估计及均衡算法基于对信道特性的深入研究和对现有算法不足的总结,提出一种高效的信道估计及均衡算法。
主要通过对正交信道多路径环境的建模,设计基于奇异值分解的均衡算法。
4.仿真与实验验证通过Matlab仿真和硬件实验验证,测试所提出算法的有效性和可行性。
具体包括通过对OFDM系统中的不同信道模型进行模拟实验,对所提算法的性能进行测试,并与其他算法进行比较分析。
四、研究意义本次研究旨在提出高效且性能良好的信道估计及均衡算法,具有重要的理论与应用价值。
一方面可为OFDM系统的设计提供指导思路,提高系统的抗干扰能力和鲁棒性;另一方面,可为未来5G通信系统的发展提供技术支持,推动其更加优秀的发展。
ofdm信道估计算法

ofdm信道估计算法OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)是目前广泛应用于无线通信系统中的一种调制技术。
在OFDM系统中,信道估计是一个非常重要的环节,它对于系统性能的影响非常大。
本文将介绍OFDM信道估计算法的原理和应用。
我们来了解一下OFDM技术。
OFDM技术将整个带宽划分成多个子载波,每个子载波之间是正交的,因此可以同时传输多个子载波上的数据。
这样可以提高频谱利用率和抗多径衰落能力,是一种非常适合无线通信的调制技术。
在OFDM系统中,信号经过多径传播后会受到时延和幅度失真等影响,因此需要进行信道估计来对信号进行校正。
信道估计的目标是估计出信道的频率响应,即每个子载波上的信道增益和相位。
OFDM信道估计算法主要分为基于导频的方法和基于非导频的方法。
基于导频的方法是在发送端插入已知的导频信号,接收端通过接收到的导频信号来估计信道。
这种方法的优点是估计精度较高,但需要占用一部分带宽来发送导频信号,降低了系统的数据传输速率。
常用的导频插入方法有均匀插入导频和不均匀插入导频两种。
基于非导频的方法是通过接收到的数据信号来估计信道。
这种方法不需要占用额外的带宽,提高了系统的数据传输速率。
常用的非导频方法有最小二乘法(LS)、最小均方误差法(MMSE)和最大似然法(ML)等。
最小二乘法是一种常用的OFDM信道估计算法,它通过最小化接收信号和估计信号之间的均方误差来估计信道。
最小二乘法估计的信道响应是线性的,适用于多径传播环境。
但是最小二乘法对于噪声的鲁棒性较差,当信噪比较低时容易出现误差。
最小均方误差法是在最小二乘法的基础上引入了噪声的统计特性,通过最小化接收信号和估计信号之间的均方误差来估计信道。
最小均方误差法的估计精度较高,但计算复杂度较大。
最大似然法是基于统计学原理的一种OFDM信道估计算法。
它通过最大化接收信号的似然函数来估计信道。
最大似然法的优点是可以利用接收信号的统计特性来提高估计精度,但计算复杂度较高。
OFDM信道估计技术研究

图1.4 利用IFFT和FFT实现的OFDM框图
1.6OFDM系统的关键技术
与下一代移动通信有关的OFDM系统的关键技术有以下几个方面:
1.同步技术
0FDM符号由多个子载波信号叠加而成,各个子载波之间利用正交性来区分。对于OFDM系统来说,频率偏移会破坏子载波间的正交性,产生信道间干扰,影响系统性能。因此,同步是OFDM系统中非常重要的技术,同步性能的好坏直接关系到OFDM技术能否广泛应用于无线通信领域。
图1.4 OFDM符号的频谱
图1.5 OFDM符号的频谱合成图
子载波间的正交关系克服了频分多址(FDMA)技术中载波间的干扰,使得OFDM技术比FDMA技术能更有效地利用信道资源
1.4 循环前缀
由于多径产生的延迟扩展的影响,系统中会出现OFDM符号时延信号,这样在FFT运算时间长度内第一个子载波与带有延时的第二个子载波之间的周期个数之差不再是整数,当接收机对第一个子载波解调时,第二子载波会对其造成干扰。OFDM系统中加入循环前缀(CP:cyclic prefix)就是为了消除符号间干扰和信道间干扰,循环前缀是将OFDM符号尾部的一部分复制,放到符号前面。在加入循环前缀之后可以保证在FFT周期内,0FDM符号的延时副本内所包含的波形周期个数也是整数,如图1.6所示。
(1-3)
图1.3给出了OFDM系统调制和解调框图,其中 , 为第k个子载波的载波频率。
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插入方式中 ,各种插值算法的估计性能从劣到优依次是 :线性内插法 ,二阶插值法 ,三次样条插值法 ,
维纳滤波法 。根据前面的有关运算复杂度的分析可以看到 ,这些算法的运算复杂度和估计性能是相
互矛盾的 ,实际应用中应根据需要折衷选择 。
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^
^
H ( k) = H (mL + l) = C1 Hp (m - 1) + C0 Hp (m ) + C - 1 Hp (m + 1)
(2)
C1 =α(α2+ 1)
其中
C0
=
-
(α + 1)
(α - 1) α = l
L
C- 1
α(α =
-
2
1)
( 3) 三次样条插值法
这种方法里每个子载波的信道传输函数近似为 l /L 的三次多项式 。
(7)
其中 , R = RFF { RFF +σw2 ( XXH ) - 1 } - 1
(8)
这里 , RFF
= FFH为转移函数
F 的相关矩阵
,
σ2 w
为高斯白噪声的方差
,
XH
表示
X的
Herm itian矩
阵 。发送矢量往往是变化的 ,这样每次计算转移函数 F时都要重新计算 XXH , 增加了计算的复杂度 。
表 1 各种插值算法的运算复杂度
需要执行的乘法次数 NM 和加法次数 NA 来衡量 。上
算法
NM
NA
述各种算法的运算复杂度如表 1 所示 。其中 , K为导
线性内插法
1
2
频信号数 , L 为导频间隔 , N 为 tap 维纳滤波器的抽头个
二阶插值法
3
2
数 。虽然三次样条插值法的运算复杂度与 K、L 有关 , 维纳滤波法的运算复杂度与 N tap有关 , 但是在通常情
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空间电子技术 2006年增刊
3 时域均衡法
对于 OFDM 解调 ,如果信道的最大时延扩散长度小 于或等于系统的循环前缀长度加 1时 ,在理想同步前提 下 ,系统正交性得到保证 ,可以保证没有符号串扰 ( ISI) 以及子载波干扰 ( IC I) ,因此可以利用简单的每子信道 一个单复抽头结构的均衡器进行有效的均衡 。而实际
入比例为 1 /8,信道为 AW GN 信道和多径信道 ,在不同信噪比下分别进行 10 000次仿真 。
参考简化的典型市区模型 Tux ,各径的延迟时间用采样的样点数表示 ,对各径参数设计如下 :路
径 0, 1, 2, 3, 4, 5分别延迟 0, 1, 2, 4, 8, 15个样点 ,幅度衰减因子分别为 0. 7, 1, 0. 8, 0. 5, 0. 4, 0. 3。
L
^
= Hp (m )
+l L
^
( Hp (m
+ 1)
-
^
Hp
(m )
)
k=Βιβλιοθήκη L+l,0 < l <L
(1)
其中 mL < k < (m + 1) L, L 为导频子信道之间的间隔 , m 表示导频的相对位置 。
( 2)二阶插值法
这种方法利用了前后相邻 3个导频子信道的信息进行二阶插值 。
^
^
^
^
H ( k)
=A
(
l L
)
^
Hp
(m
)
+B
(
l L
)
^
Hp
(m
+ 1)
+C
(
l L
)
^
HP
n
(m
)
+D
(
l L
)
^
Hp
n
(m
+ 1)
(3)
其中 , A ( l /L ) , B ( l /L ) , C ( l /L ) , D ( l /L )分别是由 l /L 确定的常数 。 ( ) ″表示求二阶导数 。
具体的导频符号插入的方式有集中式插入和间隔式插入两种 。由于集中式导频插入的信道估计 假定信道特性在一帧内保持不变 ,也就是说 ,这种方法只适用于慢衰落信道 ,故本文采用的是间隔式 导频插入的信道估计 。 2. 1 间隔式导频插入的信道估计
间隔式插入导频的意思是在频率方向不是每个子信道都插入导频 ,而是间隔几个子信道插入导
基金项目 :国家十五军事预研项目 收稿日期 : 2005 - 08 - 09; 收修改稿日期 : 2005 - 09 - 19
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然后按下面规则进行零插补 :
Gp ( n)
0Φ n <Np /2
GN ( n) = 0
N p /2Φ n <N - N p /2
(4)
Gp ( n - N +N p )
N - Np /2Φ nΦN - 1
最后对 GN ( n)进行 FFT变换 ,便得到所有子信道的频率响应 :
N-1
∑ ^
H ( k) =
h (L )
0 h (1)
M h (L - 2) h (L - 1)
0 0 M 0 h (L - 1)
heq ( 1) heq ( 2)
=
0 τ htota l ( ) delay
M
M heq (L ′)
τ htota l ( delay + L tota l - 1 ) 0
( 11)
M
M
M
h (L )
空间电子技术
2006年增刊
S PAC E ELEC TRON IC TECHNOLO GY
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OFDM 的时域和频域均衡技术
征学银 王志新 李建东
(西安电子科技大学 ISN 国家重点实验室 ,西安 710071)
摘 要 文章介绍了 OFDM 系统的时域和频域均衡的基本原理 ,说明了其在无线信道 中传输的必要性 ,并给出了具体的实现方案 。
2 频域信道估计原理
常见的信道估计方法有基于导频信道和基于导频符号这两种信道估计方法 。在 IS295中就采用 了基于导频信道的方法 ,但多载波系统具有时频二维结构 ,故 OFDM 系统中 ,往往采用导频符号辅助 信道估计方法 。
导频符号辅助方法是在发送端的信号中某些固定位置插入一些已知的符号和序列 ,在接收端利 用这些导频符号和导频序列 ,按照某些算法进行信道估计 。在单载波系统中 ,导频符号和导频序列只 能在时间轴方向插入 ,在接收端提取导频符号估计信道脉冲响应 h (τ, t) 。在多载波系统中 , 可以同 时在时间轴和频率轴两个方向插入导频符号 ,在接收端提取导频符号估计信道传输函数 H ( f, t) 。只 要导频符号在时间和频率方向上的间隔相对于信道带宽足够小 , 就可以采用二维内插滤波的方法来 估计信道传输函数 H ( f, t) 。
(1) 线性内插法
线性内插法就是利用前后相邻的两个导频子信道的信道响应来线性地计算出位于它们之间的其
他数据子信道的信道响应 。对于第 k个信道 ,采用线性内插法得到的信道频率响应为 :
^
^
H ( k) = H (mL + l)
^
= H (mL )
+
l
^
(H ( (m
+1) L)
^
- H (mL ) )
( 4) 时域插值法
时域插值法是一种比较有效的插值算法。它利用零填补法和 IFFT/ FFT变换 ,先将已经估计出的导
频子信道频率响应
^
Hp
( k)
进行
IFFT变换 ,其中
k = 0, 1, 2, ……, N p
- 1 (N p 为插入导频的子信道个数 ) 。
N p- 1
∑ Gp ( n) =
^
Hp
实际上 , XXH 往往近似于它的均值 , 可以用均值取代它 , 从而避免了计算 XXH和它的逆阵 。这样式
( 11)可以简化为 :
R
= RFF { RFF
+ β I} - 1
SN R
(9)
其中 ,β是表示调制星座映射的常数 , I为单位矩阵 , SN R 为信噪比 。
算法运算复杂度用计算每个子信道的频率响应所
三次样条插值法 4K /L + 4
维纳滤波法
N tap
( 4K - 2) /L + 3 N tap - 1
况下这些算法的运算复杂度从低到高依次为线性内插法 、二阶插值法 、三次样条插值法 、维纳滤波法 。
2. 2 性能仿真
为了评估各种算法的性能 ,进行了计算机仿真 。
仿真参数 :子载波数 N 为 256, 循环前缀长度 N g 为 64, 调制方式为 QPSK,假设在 Beyond 3G中 , 系统工作于 5GHz频段 ,终端的最大移动速度为 500 km / h,最大多普勒频移 fv / c = 2. 314kHz, 导频插
GN ( n) e- j2πkn /N 0 Φ k Φ N - 1
(5)
n =0
( 5)维纳滤波法
把维纳滤波运用到信道估计时 ,其滤波器系数就是信道的转移函数 。设 X , Y分别为发送 、接收
矢量 ,信道的转移函数为 : F = Y
(6)
X
F的最小均方误差 (MM SE)估计为 : Fmm se = R F