超高速通信系統論文范文

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1OFDM系統分析

一些傳統的調制技術對于超高速移動產生的多普勒頻移有較大的容忍度。然而、未來空－空通信網中寬帶傳輸（包括高清圖像和高清視頻）是必然的需求和發展趨勢。從寬帶傳輸的需求看，OFDM在超高速通信系統中仍然是具有較強競爭力的調制技術，盡管它對頻偏比較敏感。因此對于超高速移動寬帶通信系統，本文仍然以OFDM調制為研究對象。OFDM傳輸系統的結構如圖1所示。為了消除碼間串擾和載波間干擾，OFDM系統根據DFT的循環移位性質，采用循環前綴序列替代空白的保護間隔，如圖2所示，即將每個待發送的時域符號的最后Ng個數據復制到符號的起始位置（發送的數據的長度從N變為Ng＋N）。（4）式中第1項為FFT變換后的有用信號，可以看到其幅度和相位都包含了相對頻偏和信道信息。由于頻偏的存在和信道的影響，接收序列存在子載波間干擾（式中第2項）。

2基于循環前綴的短時頻偏估計

由上述分析可知，頻偏的存在和信道的影響會使得接收序列Y（k）不等于發送序列X（k），同時會產生子載波間的干擾。因此必須在FFT處理前進行頻偏和信道的估計與補償。本文利用循環前綴進行短時頻偏估計，即在一個FFT數據幀內進行估計。該方法比利用導頻的頻偏估計具有更好的實時性，更適合于高速和超高速移動場景。在頻偏估計中還需考慮多徑傳輸問題。多徑信道的時延會導致上一個數據符號“污染”下一個數據符號的循環前綴。假定等效基帶信號的最大多徑時延為L，即循環前綴的前L個數據中有多徑干擾。為了降低頻偏估計誤差，實際計算時（11）式修正為。

3仿真結果與分析

為了驗證本文頻偏信道聯合估計的算法性能，采用Matlab軟件構建超高速移動OFDM系統通信平臺，結合典型城市信道的實際傳輸條件設計了如下仿真無線信道仿真參數：高速OFDM系統共有256個子載波，系統采用16QAM調制，采用塊狀導頻結構，循環前綴CP＝64。信道多徑數為5，各徑時延在0～12μs均勻分布，各徑功率（τi）按e－τi／τmax衰減，其中τi為第i路徑時延。本文中均方根時延τrms取為4μs。

3．1頻偏估計誤差影響實驗為了驗證多普勒頻偏估計誤差對于傳統信道估計算法的性能影響，設計驗證實驗，設置系統信噪比SNR－dB＝20dB，系統頻偏為800Hz，多普勒頻偏估計誤差從0Hz每次增加20Hz一直到200Hz，觀察各個多普勒頻偏對信道估計性能的影響。實驗結果如圖3所示。圖3所示使用傳統的LS算法和LMMSE算法進行信道估計，在多普勒頻偏誤差為0Hz時，信道估計誤碼率較小，估計性能好。隨著多普勒頻偏估計誤差增加，信道估計性能急劇惡化，在多普勒頻偏為200Hz時，2種信道估計算法誤碼率都在0．07左右，此時信道估計的誤碼率已經不能滿足信道估計的誤碼率要求。通過實驗可以驗證多普勒頻偏對信道估計性能影響較大，在多普勒頻偏較大時，傳統的信道估計的誤碼率較大，估計性能不能滿足實際傳輸需求。通過該實驗可知較小的多普勒頻偏估計誤差對OFDM系統產生較大的性能惡化，本文設計的實時頻偏可以實際估計頻偏變化，大大提高頻偏估計的實時性和準確性。

3．2頻偏估計算法性能驗證為了驗證基于循環前綴的頻偏估計性能，進行了Moose算法、SC算法和本文的頻偏估計的對比實驗，設置系統的歸一化頻偏為0．1時3種算法的頻偏估計均方誤差（LMMSE）的對比實驗，實驗結果如圖4所示。由圖4可知，Moose算法的頻偏估計性能最好，本文算法和性能較好的SC算法性能差異不明顯。本文算法是盲估計算法，利用循環前綴的冗余信息，相比于SC算法、Moose算法，不需要訓練序列，降低了系統的數據利用率，且能夠和傳統信道估計的算法相結合，不需要改變信道估計的導頻序列，綜上本文的算法性能較好。但本文算法是基于循環前綴的，故對循環前綴的數量有要求，本文循環前綴長度是數據符號長度的1／4。上述實驗過程驗證了多普勒頻偏對于信道估計的影響，通過分析實驗結果，本文設計的頻偏估計算法具有較好的估計性能。

4結束語

本文針對超高速通信系統中多普勒頻移對于傳統信道估計算法的性能影響，提出了一種實時頻偏估計算法。在分析了超高速通信系統結構基礎上，根據循環前綴包含的頻偏信息，設計了一種多普勒頻移的實時估計算法，克服傳統算法多普勒頻偏估計滯后性的缺點對信道估計性能的影響。在搭建系統信道模型的基礎上，通過設計的實驗方案考察了多普勒頻偏對信道估計的性能影響。基于循環前綴的頻偏估計算法性能的驗證實驗，表明設計的頻偏估計算法具有較好的估計性能，在超高速移動通信系統中具有應用價值。

作者：但德東丁志中單位：中國電子科技集團公司第五十四研究所