一种基于训练序列的OFDM联合时频同步算法

针对正交频分复用OFDM系统对时间同步和频率同步的敏感性,设计出一种新的训练序列,基于这种新的训练序列给出了联合时频同步算法。通过仿真对本文算法和Schmidl定时算法的均值和方差进行了比较,理论分析和仿真结果表明,本文算法消除了Schmidl算法的定时平台现象,具有更好的同步精度,整数频偏估计在时域进行,降低了运算量。     

OFDM系统中的同步技术

OFDM(正交频分复用)是一种高效的传输技术,将被广泛地应用于下一代无线通信系统中。简单介绍了OFDM的概念,并详细阐述了OFDM系统的各种同步算法,包括时间同步算法,频率同步算法和时间频率联合同步算法。     

一种基于相关序列的OFDM频偏估计算法

提出了一种改进的整数倍频偏估计算法,此算法基于已知频域前导序列及其共轭移位序列的Hadamard积构建一个具有良好自相关性能的相关序列,再利用相关运算估计频偏.利用蒙特卡洛仿真方法,分析了新算法的测度函数在高斯白噪声信道条件下的均值和方差分布特性.将新算法应用于IEEE 802.16d系统中进行仿真,结果表明,该算法能够克服大定时偏移带来的影响,在信噪比大于10 dB时具有精确的整数倍频偏检测概率,且算法复杂度没有明显提高.     

OFDM无线系统载频与定时偏移估计算法

针对受到传播时延、多普勒效应以及发送端与接受端振荡器的不匹配等因素影响的正交频分复用OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)无线系统载频与定时偏移问题,提出了一种基于周期稳态性的载频与定时偏移估计算法CSBE(cycloslationary based estimation).该算法通过对接收信号的周期稳态性及相关性估测出频率偏移与时隙偏移,进而有效地提高OFDM系统抗频率与定时偏移的能力.仿真实验以及与现有BE算法的性能比较表明,提出的频率与定时偏移估计算法在加性高斯白噪声AWGN(additive white Gaussian noise)与瑞利衰落信道下都明显地减小了频率与定时偏移误差.     

估计OFDM整数频偏的新方法

针对正交频分复用(OFDM)系统中的整数频偏问题,提出一种新的估计方法.该方法将1个等分的OFDM训练符号下采样为大量长度为点的OFDM子符号,然后结合小数频偏估计值,设计新的快速傅里叶变换(FFT)算法解调一部分OFDM下采样符号,再合并结果,寻找频域峰值,从而对整数频偏做出估计.仿真结果表明,所提出方法具有计算复杂度及估计错误率较低的优点.     

一种基于叠加弱能量训练序列的OFDM时间同步算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统对定时误差敏感,从叠加训练序列结构出发,提出了一种弱能量训练序列.该训练序列只叠加在循环前缀上,且比普通的重复结构训练序列能量要低,能降低由于叠加训练序列对系统误码率的影响,还能利用训练序列的结构特点降低相关峰值旁瓣对同步判决的影响,提高了时间同步的准确率.在低信噪比时采用该训练序列结构,同步准确率高于采用普通重复结构训练序列的同步方法,最后通过计算机仿真验证了该方法的有效性.     

一种OFDM系统中的频偏估计方法

OFDM系统中频偏估计方法是基于嵌入在数据帧中的循环前缀进行频偏估计,结果表明只利用一个符号的循环前缀误差较大,采取扩大符号范围,可以得到较满意的估计效果。提出一种将一个符号倒序后采取最大似然法进行估计。仿真结果表明,能显著提高精确度。     

基于CAZAC序列的OFDM同步算法

提出了一种利用恒包络零自相关(CAZAC)序列和循环前缀相结合的OFDM系统的同步算法.对基于CAZAC序列的OFDM同步算法进行了分析,指出了该方法的缺点所在.并考虑到训练序列中循环前缀对同步性能的影响,对利用CAZAC序列和循环前缀相结合的同步算法进行了计算机仿真.结果表明,同步性能得到明显提高.     

一种基于叠加弱能量训练序列的OFDM时间同步算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统对定时误差敏感,从叠加训练序列结构出发,提出了一种弱能量训练序列。该训练序列只叠加在循环前缀上,且比普通的重复结构训练序列能量要低,能降低由于叠加训练序列对系统误码率的影响,还能利用训练序列的结构特点降低相关峰值旁瓣对同步判决的影响,提高了时间同步的准确率。在低信噪比时采用该训练序列结构,同步准确率高于采用普通重复结构训练序列的同步方法,最后通过计算机仿真验证了该方法的有效性。     

时变瑞利信道中存在频偏的OFDM系统性能分析

分析了时变瑞利信道中存在载波频率偏移的正交频分复用(OFDM)系统的性能.首先计算和分析了接收信号不同分量的功率(期望信号、载波间干扰、噪声),然后给出了16-QAM正交频分复用系统的误比特率.理论分析与仿真结果表明:(1)频偏和信道变化极大地降低了0FDM系统的性能;(2)由频偏或信道变化造成的载波间干扰主要集中在循环相邻的几个子载波边界,这一结论对于开发低复杂度载波问干扰消除算法非常有用;(3)频偏对正交频分复用系统性能的影响可等效为信道变化的影响,提出了一个包含载波频偏的时变信道模型.     

一种改进的OFDM联合时间频率同步算法

提出了一种改进的OFDM联合时间频率同步算法,通过使用两组训练符号,该算法可以很好的完成突发或连续的OFDM通信系统的同步.其中,第一个训练符号用于估计小数频偏,并完成粗定时同步,第二个训练符号用于估计整数频偏,并进一步精确的调整定时同步位置.仿真结果表明,该算法具有更小的定时估计误差.     

交织正交频分多址上行频偏和定时同步联合盲估计算法

提出了一种基于功率谱叠加的交织正交频分多址系统上行链路载波频偏和定时同步联合估计算法.该算法利用同一用户在各个子载波上具有相同载波频偏的特点,采用一个未受之前符号污染的循环前缀样值,通过抽取自相关矩阵,将属于同一用户的子载波在功率谱上进行叠加,得到更尖锐的谱峰,从而实现对载波频偏的精确估计.对不同时刻估计到的谱峰量级进行比较,可同时实现定时同步.仿真结果表明,算法在估计精度上明显优于循环平稳算法,当一帧中的符号数较大时,算法的估计精度略优于子空间法,且计算复杂度更低.     

引入加权系数的OFDM同步算法研究

提出了一种改进的OFDM联合时间频率时域快速同步算法,通过引入加权系数,本算法使用一个OFDM符号长度的训练符号,就可以在时域很好的完成AWGN信道下OFDM通信系统的同步．该算法具有较高的定时同步精度和较快的同步速度．同时,对通过引入加权系数后可以灵活设计训练符号结构的算法进行研究．通过理论分析和仿真得出结论,在多径衰落信道下,加权系数的使用必须满足一定条件,才不会影响频偏估计性能．     

OFDM定时同步算法

为快速准确地对OFDM系统进行定时同步,对CAZAC序列进行研究,设计了一种包括3个OFDM符号的训练序列帧结构,采用接收到的序列和本地序列相关的方法进行粗略定时和精定时,提出并仿真了一种OFDM定时同步新算法,该算法在低信噪比下,多径衰落信道中能取得良好的效果.     

基于IEEE802.15.3c的OFDM超宽带系统时频同步算法

针对IEEE802.15.3c标准规定的60 GHz OFDM超宽带系统,通过算法改进与仿真,给出基于前导序列及导频的完整时频同步算法方案.提出基于格雷互补序列的抗多径分离滑动相关检测方法（SSCD）,并对多个相关峰位置取平均以增加定时抗噪能力.提出相位均衡结合整数倍样值偏差预修正的采样频率同步方法（PE-ISDPC）,利用循环前缀的容忍性吸收整数倍样值偏差以降低实现复杂度.仿真结果表明,系统具有良好的时频同步性能,且整体方案具有较低的复杂度.      

一种OFDM符号定时同步算法

研究各种符号定时同步算法在不同信道模型下的性能,针对Park算法中定时度量式要求训练帧中心对称的缺点,提出一种改进算法,该算法重新定义了定时度量式.理论分析和仿真结果表明,改进算法的同步精度略高于Park算法.     

A Novel Two-step Frequency Offset Estimator for OFDM

Based on an orthogonal frequency division multiplexing（OFDM） training symbol with L identical parts, a novel carrier frequency offset （CFO） estimator is proposed for OFDM systems. The CFO is estimated in two steps, fine estimate and coarse estimate. In the first step, the fine estimation is performed based on the principle of minimum variance. However, the fine estimation has ambiguity since its estimate range is limited. In the second step, the coarse estimation is obtained, which results in a larger estimate range but less precision. Using the coarse estimation, the ambiguity of fine estimation is resolved. To fully use the correlation among L identical parts, the fine estimation resolved the ambiguity and the coarse estimation are optimally combined to obtain the final estimation. Furthermore, the estimation variance of the proposed method is derived. Simulation results demonstrate that the novel two-step estimator outperforms the conventional two-step estimator in terms of estimate performance and computational complexity.