一、载波频率偏移对OFDM的影响及仿真分析（论文文献综述）
张羽丰[1]（2021）在《基于OFDM和深度学习技术的LEO星地高速数传系统研究》文中研究表明在近地球轨道（Low Earth Orbit,LEO）上运行着大量的卫星,其中包括通信、气象、国土资源和科学探测等各种用途的卫星,在人类对科学的探索道路及提高人们的日常生活质量上起着重大的作用。目前,随着星载遥感设备的精度越来越高,单颗卫星的任务和功能越来越多,对高速数据传输的渴求越来越强烈,传统的卫星对地数据传输技术已经很难满足未来这些卫星的数据传输需求。X波段LEO卫星对地数据传输系统如今已经非常成熟,而研制更高频段的新型通信系统,例如基于Ku/Ka波段的LEO卫星对地数据传输系统,只能暂时缓解频谱资源紧张的问题,所以充分利用有限的频谱资源才是当下亟待解决的事情。在此背景下,本论文针对X波段LEO卫星对地数据传输系统的特点,对现有的基于以高频带利用率而闻名的正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术的数据传输方案进行改进,同时引进深度学习技术用于改善整个通信系统性能,以求进一步提升LEO卫星数据下传的性能。本论文从OFDM技术的两个在实用上需要解决的问题入手,即信号带外功率谱密度衰减缓慢和信号功率的高峰均比问题。本论文具体完成了以下工作:1.传统的OFDM信号带外功率谱密度衰减缓慢,导致频带效率急剧降低,这也是限制了其在航天领域发展的原因之一。本论文提出了一种基于OFDM技术的新型传输信号,即混合调制滤波OFDM（Hybrid Modulation based Filtered Orthogonal Frequency Division Multiplexing,HMF-OFDM）信号,解决了OFDM信号带外衰减缓慢的问题。仿真结果表明,在-30 d B最低功率谱密度带宽的条件下,HMF-OFDM信号的频带效率可达传统OFDM信号的1.81倍。同时,采用混合调制的方式避免了滤波器对OFDM信号子载波的干扰,最大限度提高对频谱资源的利用。2.针对LEO卫星对地数据传输链路具有大载波频率偏移的特点,提出了一种基于长度可变的训练序列的符号定时同步算法,即滑动差分相关算法。传统基于数据辅助类的符号定时同步算法所依赖的训练序列持续时间较长,抗噪声性能较差及对载波频偏敏感。相比之下,滑动差分相关算法则可以通过预先评估信道的特性,来灵活调整训练序列的持续时间,进而最大化数据帧的持续时间以提高数据传输的吞吐量。另外,滑动差分相关算法还具有良好的抗噪声性能和对载波频偏的鲁棒性。仿真结果表明,滑动差分相关算法的抗载波频偏能力远远超过LEO卫星对地数据传输链路所带来的大载波频率偏移。3.为了解决LEO卫星对地数据传输系统的非线性特征对传输信号造成非线性失真的问题,本论文提出了一种基于深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）的数字信号恢复（Digital Signal Recovery,DSR）技术。该技术捕获了星载发射端的先验知识,例如射频功率放大器（Radio Frequency Power Amplifier,RF-PA）的非线性特性,在接收端利用DNN来对先验知识进行建模用于提高接收信号质量。得益于DNN本身不受输入数据幅度的影响,且对高斯白噪声具有一定的鲁棒性,该技术可以抵御由LEO卫星对地通信信道引入的接收信号功率大范围变化和高斯白噪声的影响,得以在地面站对非线性失真（主要由星载RF-PA引入）的接收信号进行矫正,从而允许星载RF-PA工作在接近饱和区的状态,间接解决了OFDM信号功率的高峰均比的问题,以提高星载通信系统的功率效率。实验结果表明,与传统的功率回退技术相比,该技术在保证误差向量幅度（Error Vector Magnitude,EVM）不变的情况下,可以将RF-PA的功率附加效率从32.6%提升至45%。同时,该技术还可以在变化范围为12 d B左右的接收信号功率下正常工作,而基于传统记忆多项式的DSR技术在如此大的功率变化范围下难以正常工作。4.在DSR技术的基础之上,本论文提出了一种基于DNN的滤波OFDM接收机设计。在此设计中,DNN不仅学习到了星载RF-PA的非线性特征,还学习了接收信号的调制方式,将非线性失真的恢复和数字信号的解调两个功能并入了同一个模块。与现有的基于DNN的接收机方案相比,该技术同时考虑了硬件和信道的特征。仿真结果表明,本论文提出的基于DNN的接收机可以适配至少五种滤波OFDM调制信号（QPSK、8PSK、8QAM、16QAM和16APSK）和两种典型的功放状态（Class AB和Class B）。这项技术有潜力在不对LEO卫星做出较大改动的条件下,直接提高已经在轨卫星的通信性能。同时,也为未来的LEO卫星对地数据传输系统提供一个可行方案。本论文以X波段LEO卫星对地数据传输为背景,对通信系统物理层面上做出了改进,并引入深度学习这一新兴技术,来提升通信系统的整体性能。通过实验和仿真分析,验证了本论文所提出技术,为未来LEO卫星对地数传系统提供了更多可行的技术方案。
李晨兴[2]（2021）在《频谱共生环境中非线性干扰抑制关键技术》文中研究表明近年来,信息与通信技术的迅猛发展在满足了日益增长的移动业务需求的同时,也加快了对电磁频谱资源的消耗。随着移动互联网与智能终端的兴起,激增的接入需求与有限的频谱资源之间的矛盾被进一步激化,而各类用频设备的大规模投入也考验着通信系统的安全性。理论上,当某种无关信号的频率范围与电磁波接收机的工作波段相同或部分重叠时,无关信号就成为一种电磁波干扰,妨碍接收机对其期望信号的检测与获取。通过主动抑制接收机中的同频电磁干扰,可实现期望信号与该无关信号在相同的电磁频谱中工作,以达到“频谱共生”的目的。根据不同的应用场景,构建频谱共生环境可用于提升频谱资源的利用效率、增强电磁设备的通信安全、解决复杂电磁环境中的电磁兼容等问题,取得对电磁频谱的全面利用与控制,以逼近未来无线通信的发展需求。为构建频谱共生,须对自身设备所接收的同频电磁干扰进行有效抑制,而实际收发信机中的模拟器件存在固有的非理想特性,特别是发射机使用的功率放大器,使得同频电磁干扰携带大量的非线性分量,限制了干扰抑制性能。本文针对频谱共生环境中的非线性干扰抑制,展开理论和方法研究,具体贡献如下:第一,研究了频率偏移约束下的频谱共生非线性干扰抑制。由于收发两端的本地振荡器存在不稳定性,使得非线性干扰出现频率偏移现象,产生了时变非线性参数,严重制约非线性干扰的估计精度与抑制性能。首先,分析了频率偏移对非线性干扰的建模、抑制以及频谱共生环境安全容量的影响。进一步,提出了一种频率偏移约束下的非线性干扰抑制方法,通过对非线性干扰进行泰勒级数展开,重构非线性核函数使时变参数转为时不变形式,避免频率偏移对参数估计的影响,使所提方法具有频率偏移的稳健性,从而缓解了收发两端对振荡器稳定度的需求,并简化了非线性干扰的抑制流程。第二,研究了时间延迟约束下的频谱共生非线性干扰抑制。由于本地参考信号与非线性干扰信号受时间同步精度的限制,而存在分数倍的时间延迟,导致非线性参数难以被准确估算,降低了对消信号的重建精度。首先,分析了时间延迟对非线性干扰的建模、抑制以及频谱共生环境安全容量的影响。进一步,提出了一种时间延迟约束下的非线性干扰抑制方法,通过对非线性核函数进行线性插值,使所提方法具有时间延迟的稳健性,降低了抑制架构对时间同步的精度需求,并确保了参数估计的准确性。第三,研究了时频二维误差约束下的频谱共生非线性干扰抑制。综合考虑时间、频率同时存在误差的情况,分析了时频二维误差对非线性干扰抑制性能的影响。进一步,提出了一种时频二维误差约束下的非线性干扰抑制方法,所提方法同时对非线性核函数进行线性插值、对时变非线性干扰进行泰勒级数展开,通过重组并构建三组非线性核函数,得到具有时频误差稳健性的非线性干扰抑制架构。所提方法缓解了时频同步对工程实践的约束,并优化非线性干扰的抑制流程。第四,研究了存在I/Q失衡的频谱共生非线性干扰抑制。当众多模拟器件的非理想特性同时存在,特别是正交混频器I/Q失衡、功率放大器非线性失真、不稳定本地振荡器的综合影响,导致实际的干扰模型变得复杂、难以表征。首先,分析了非理想模拟器件对非线性干扰的影响,定量揭示了各种干扰分量的功率关系,为器件选型与链路预算提供理论参考。进一步,提出了一种I/Q失衡下的非线性干扰抑制方法,所提方法以无记忆非线性模型为基础,在综合建模了I/Q失衡与频率偏移效应后,进一步拓展了模型的记忆深度,并构造了简洁的非线性核函数以完备表征出所有的干扰分量,克服了实际模拟器件对抑制性能的限制。本文对频谱共生环境中的非线性干扰抑制展开研究,从工程实践的角度出发,涉及到实际非理想因素的约束分析、相关抑制算法和架构的设计,研究结果为构建频谱共生提供了借鉴和参考,可应用于移动通信、卫星通信、电磁兼容以及电子战等场景,兼备军民两用的潜在价值。
陈雷[3]（2020）在《基于通用滤波的无线通信新型多载波传输技术关键问题研究》文中进行了进一步梳理面对未来海量设备的接入,作为无线通信系统关键环节的多载波传输技术,需要支持小包数据通信、低延时通信、碎片化频谱接入等不同业务的需求。而第四代无线通信系统的核心技术之一正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）,由于存在同步要求严格、带外功率泄露严重、保护间隔造成频谱利用率降低等问题,已无法适应多样化业务的实施。从而,可提供更高频谱效率以及更低带外功率泄露的通用滤波多载波（Universal Filtered Multicarrier,UFMC）、滤波器组多载波（Filter Bank Multicarrier,FBMC）等载波传输技术受到了广泛关注。UFMC融合了 OFDM与FBMC系统的优势,可对载波进行连续分配而无需插入保护频带;允许对用户带宽的差异化配置,且载波间无需严格同步和正交,具有较大灵活性;其滤波器时延长度远小于FBMC系统,有利于实现低时延传输及提高频谱利用率;采用正交振幅调制（Quadrature Amplitude Modulation,QAM）,与多输入多输出（Multi Input Multi Output,MIMO）技术兼容性高。然而,UFMC 由于滤波器的引入也为多载波传输带来新的问题:滤波器对带内载波的干扰、载波频率偏移（Carrier Frequency Offset,CFO）对滤波信号的影响、多径衰落的影响、多用户接入导致系统复杂度提高等。本文针对上述问题进行研究并提出解决方案,主要工作及创新性成果如下:1、针对UFMC滤波器过渡带信号衰减问题结合载波间干扰展开研究,提出基于载波加权调制的ICS-UFMC方案。该方案依据滤波器过渡带特性对用户子带采用分区差异化调制策略,通过成对载波加权调制来提高边带接收信号功率,接收端反向解析完成对边带衰减信号的补偿,同时通过抑制接收信号间的干扰因子实现载波间干扰的自消除。仿真实验表明,相同频谱效率下,ICS-UFMC对比标准UFMC和OFDM系统,载波干扰功率比（Carrier-to-Interference power Ratio,CIR）性能可提升8-12dB,误码性能可提升1-5倍。在CFO较小的情况下误码性能可提升近1个数量级。该方案已获得发明专利授权（专利名称:一种干扰抑制方法及装置,专利号:2016106209518）。2、针对ICS-UFMC重叠编码导致CFO引入相位误差高于标准UFMC系统的问题,本文提出抑制相位干扰的PICS-UFMC算法,核心思想是对滤波器过渡带载波对采用-π/2相位差的角度旋转加权方案,接收端采用反向角度加权来抑制CFO造成的相位干扰。经仿真实验验证,不同CFO条件下,PICS-UFMC方案误码性能均优于ICS-UFMC和标准UFMC方案,尤其对于较高CFO,该方案具有更为显着的性能优势,其误码性能可提高1倍以上。3、针对标准UFMC系统滤波时延扩展无法有效对抗多径衰落,特别是长时延信道传输时接收性能下降严重的问题,提出基于判决反馈均衡（Decision Feedback Equalization,DFE）和符号重构算法的 SCR-UFMC方案。该方案中DFE单元通过利用前一符号周期的判决反馈运算来消除符号间干扰;采用符号重构算法来完成缺失信息重构以避免载波间干扰的产生。在不同典型信道模型、不同QAM调制阶次以及非理想信道状态信息条件下进行仿真实验验证,方案可有效消除多径信道对UFMC传输信号的影响。在信噪比较大（>20dB）的情况下对比标准UFMC系统,短时延信道性能提升1倍以上,而长时延信道性能优势更加明显,误码性能可提升6-28倍。4、针对UFMC波形传输系统复杂度高于OFDM系统的情况,提出UFMC运算结构优化方案。对UFMC发射机提出频域滤波结构并提前完成用户信息抽取,这样既可以降低系统运算复杂度,又可提升系统传输效率,且接收机FFT运算规模也由2N点下降为N点。同时,针对用户信号多数“0”值填充特征并结合IFFT裁剪机制简化运算结构。对于接收机DFE单元,本文针对该过程仅需部分反馈信息进行运算的特点提出截短序列卷积方案,并将时域线性卷积改进为频域DFE快速运算结构,其运算复杂度在不同信道时延参数下均有较为显着的降低。
刘珈池[4]（2020）在《MIMO-OFDM系统频率与符号联合同步技术研究》文中指出无线移动通信系统高速发展,人们对通信的传输速率、准确度和稳定性的要求逐渐提高。在IEEE的802.11n协议标准的基础上制定了可以工作在5GHz频段的802.11ac协议标准,其中多输入多输出（MIMO）技术被加入802.11ac协议标准中,与正交频分复用系统（OFDM）相结合,MIMO-OFDM系统是5G关键技术之一,MIMO-OFDM系统使MIMO技术的抗多径干扰能力增强,同时也较于OFDM技术信道容量与传输速率显着增强,使系统更加安全稳定,因而优化MIMO-OFDM系统性能成为近几年的热门研究技术。本文主要研究MIMO-OFDM符号和频率联合同步问题,利用训练序列和循环前缀（CP）改进了同步算法,并在仿真软件上进行实现,主要内容包括:首先,对MIMO技术的基本工作原理和技术分类,OFDM系统的正交性原理与工作原理,以及MIMO-OFDM的工作原理和信道模型进行详细的机理剖析和公式推导,并且阐述了MIMO技术、OFDM系统和MIMO-OFDM系统的优缺点,可以得出MIMO技术与OFDM系统结合,使得MIMO-OFDM系统信道容量与传输速率成倍提高,抗多径干扰与抗频率衰落能力增强,但是仍然受同步偏差和峰均功率比的影响。其次,分析MIMO-OFDM工作过程中的样值同步偏差,采样定时偏差,符号同步偏差（STO）,载波频率偏差（CFO）的产生原因和对正常运行的影响,利用仿真对符号定时同步偏差,载波频率偏差影响进行仿真,证明了STO与CFO对系统影响较大,因而本文进行重点研究。然后,本文对传统同步算法进行了改进,将训练序列和循环前缀的结构和数据信息进行改进,并且利用高自相关、低互相关并且振幅恒定的Zadoff-Chu（ZC）序列,实现了OFDM有效数据的部分循环和循环序列的部分数据循环,有效防止了上下行链路数据的干扰,提高MIMO-OFDM系统的符号和频率同步性能。最后,基于改进算法的理论分析,通过在瑞利衰落信道中,16QAM调制解调下,子载波数256,信噪比（SNR）范围为-15d B～25d B,对不同收发天线数进行仿真,证明改进算法在一定条件下,对符号位置估计的精确度和频率偏差的补偿精度有所优化。
吕方明[5]（2020）在《IQ不平衡在OFDM系统中的补偿算法研究》文中研究指明正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Divi si on Multipl exing）技术具有良好的抗多径干扰能力和高效的频谱利用率,能够满足高速数据传输的需求,已经成为宽带高速无线通信系统物理层的关键技术。随着芯片集成技术的不断发展,直接变频接收机以其结构简单、易于集成、成本与功耗较低的特点,在近年来受到了广泛的关注和商业化的应用。OFDM与直接变频接收机相结合对无线宽带传输终端的小型化具有十分重要的意义。然而,直接变频接收机由于模拟前端不理想会引入较为严重的IQ不平衡,从而破坏OFDM系统子载波间的正交性,导致系统性能下降。因此,研究OFDM系统中IQ不平衡补偿具有非常重要的现实意义。常见的抑制IQ不平衡的方法是从硬件出发,采用高性能的模拟器件,虽然高性能的模拟器件可以从根本上抑制IQ不平衡的影响,但是高性能的模拟器件一般体积更大,成本更高,相应地提高了移动收发设备的功耗和价格。另外,高性能的模拟器件也不能完全抑制IQ不平衡,在不同的环境下（温度、湿度等）抑制IQ不平衡的能力也会不同,所以在模拟域抑制IQ不平衡不是十分实用。进而,通过数字信号处理手段在数字域对IQ不平衡进行抑制和补偿成为更好的选择,本文基于载波信号的二阶统计特性,给出了两种IQ不平衡补偿算法,并进行了仿真分析。主要工作如下;对比了直接变频接收机与超外差接收机的优劣势,通过建立IQ不平衡的时域和频域模型,准确描述了存在IQ不平衡下的接收信号。在此基础上,分析了多载波调制信号的二阶统计特性并给出了其光谱解释,接下来引出了 IQ不平衡对复信号二阶统计特性的破坏,论证了其他非理想因素对复信号正则性的影响。这些将作为理论基础为后续算法构造提供支持。基于已有的IQ不平衡补偿算法的补偿原理,给出了一种与频率无关的IQ不平衡补偿算法,并对其求解过程进行了简化,降低了算法的计算复杂度,并通过Matlab进行了仿真分析,结果表明算法性能满足理论需求。接下来,基于载波信号的二阶统计特性,给出了一种与频率相关的IQ不平衡盲补偿算法,并通过FPGA设计加以实现,结合Matlab进行了联合仿真分析,验证了该实现方法的可行性。
王孟婕[6]（2020）在《基于索引调制的F-OFDM系统设计及同步算法研究》文中认为5G应用场景与业务需求的多样化对物理层的波形设计提出了更高的要求。尤其在车联网通信场景下,要求通信波形的选择能够实现超高可靠低延时与大连接,以满足未来车联网的丰富业务需求。滤波器正交频分复用（Filtered Orthogonal Frequency Division Multiplexing,F-OFDM）作为5G候选波形之一,很好的满足了这些需求。然而,F-OFDM虽然保留了正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术的所有优势,同时在系统灵活性以及对抗系统延时方面具有十分突出的优势,但它作为一种新型多载波技术,仍存在对样本定时偏移（Sample Timing Offset,STO）与载波频率偏移（Carrier Frequency Offset,CFO）敏感的问题。因此,本文以F-OFDM波形为研究基础,对其定时频率同步问题作以下研究:1.针对F-OFDM系统对CFO敏感问题,本文提出索引调制F-OFDM（F-OFDM with Index Modulate,F-OFDM-IM）系统。该系统通过在子带子载波调制中引入索引调制,一定程度上减小了由CFO产生的载波间干扰,从而降低CFO对系统通信性能的影响。最后通过理论推导与仿真分析验证了所提新系统在对抗CFO过程中的优势。2.本文所提F-OFDM-IM系统虽然在一定程度上降低了CFO对系统传输性能的影响,但同步估计仍然有必要。在研究分析现有OFDM与F-OFDM同步算法直接用于FOFDM-IM系统存在STO估计不准确、频谱利用率低、CFO估计范围太小等缺点后,本文提出一种基于F-OFDM-IM系统的定时频率同步算法。对于STO估计而言,本文选择利用两个符号完成STO估计,旨在解决现有OFDM同步算法的STO估计精度低,FOFDM同步算法频谱利用率低的问题,具有一定优势。对于CFO估计而言,本文主要针对现有基于循环前缀的算法在多径信道中估计性能较差,且估计范围仅为一个子载波间隔,而盲估计算法成本函数构造与估计计算复杂度较高问题,提出一种改进CFO估计算法,通过分析与仿真发现新提出CFO估计算法能够降低由于多径效应产生的符号间干扰对算法估计精度的影响,同时增大了估计范围。本文通过搭建系统及算法性能仿真平台验证了所提F-OFDM-IM系统以及同步算法的有效性,为5G车联网通信技术的进一步发展提供了理论支撑。
高明君[7]（2019）在《MIMO空时/频模式盲识别技术研究》文中进行了进一步梳理通信信号参数盲识别已在军事侦察和民用认知无线电等领域有较为广泛的应用,并且被作为下一代通信关键技术中的可选实现方案之一。与此同时,多输入多输出（MIMO,Multiple-Input Multiple-Output）正交频分复用（OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术因其对频谱资源的高效利用,已大量应用到蜂窝无线通信与室内无线通信中。相较于传统的通信信号参数盲识别,MIMO-OFDM技术给参数识别带来两个全新的挑战:发射天线数估计和MIMO空时/频模式识别。因此,本论文对这两个重要问题展开深入的研究。针对MIMO-OFDM系统中的空频分组编码（SFBC,Space-Frequency Block Codes）的识别,提出三种新算法增大识别候选集范围,同时提高小观测样本的识别性能;此外,提出一种新的联合识别算法识别发射天线数估计和MIMO空时模式。具体如下:针对目前已有的基于时域互相关函数的SFBC盲识别算法只能识别两种空频模式的问题,提出一种新的SFBC盲识别方法,可同时定量SFBC空域和频域两个维度的冗余以识别更多的SFBC。在分析了单天线至3天线的7种SFBC的相邻OFDM子载波信号的信号子空间秩特征后,根据随机矩阵理论,计算噪声子空间最大特征值,然后利用串行假设检验确定决策边界;接着,利用一个基于特殊距离的决策树方法来做最终决策以区分不同的SFBC。所提盲识别算法不需要发射天线数、信道系数、调制方式以及噪声功率等信号参数作为先验信息。仿真结果证明了所提算法比已有算法以相近的算法复杂度对较小观测样本更加有效。针对基于时域互相关函数的SFBC盲识别方法并未有效利用频域冗余的问题,提出两种SFBC盲识别算法高效利用空频二维冗余:（1）基于假设检验的识别算法;（2）基于支持向量机的识别算法。具体而言,基于中心极限定理,构造一个互相关函数估计器来利用空域冗余,而通过这个互相关函数构造一个统计量来利用频域冗余。两个所提算法之间的区别是:基于假设检验的方法从互相关函数构造一个中心卡方检测统计量并采用假设检验对检测量进行决策;而基于支持向量机的方法从互相关函数构造了一个未知均值的非中心卡方分布检测统计量作为强可区分统计特征,然后使用支持向量机进行决策。同时,提出基于决策树的方法将识别SFBC候选集扩展为两天线和三天线下共4种空频模式。两个算法均不需要信道系数、调制方式以及噪声功率等信号参数作为先验信息,而且基于支持向量机的方法不需要时间同步。仿真结果验证了所提算法在极小观测样本以及较低算法复杂度下比已有算法有着更好的识别性能。此外,所提算法对于传输损害也有较好的识别性能,如采样时钟偏移、符号时间偏移、频率偏移以及多普勒效应。考虑量化空时冗余,发展出一个新的联合盲识别算法来同时确定发射端的天线数与MIMO空时模式。通过重构接收信号,基于信号子空间的秩推导出三类子空间秩特征来确定发射天线数并量化空时冗余;然后,提出利用基于盖尔圆圆盘半径的方法和前馈神经网络来计算这三种特征;最后通过所提最小加权1-范数距离准则做最终决策。由于对空时冗余充分量化,本文所提的算法可以识别共计17种MIMO空时模式,包括大部分已有算法均未考虑的LTE频率切换分集以及WiFi协议中的若干非正交空时编码。此外,所提算法同时适用于单载波系统和OFDM系统。仿真结果验证了所提算法对单载波系统与OFDM系统有效性,并证明了所提算法以可接受的算法复杂度在较小观测样本下有着较好的识别性能。综上所述,本文提出了三种新的SFBC盲识别算法,以及一个MIMO发射天线数与空时模式联合盲识别算法。所提算法以相对较小的计算复杂度实现了较小观测样本下的识别性能,并对传输损害具有一定的鲁棒性。这些算法填补了相应领域的技术空白,为MIMO信号识别的工程实现奠定了理论基础。
王震铎[8]（2019）在《基于WFRFT的载波体制融合机理应用及其性能研究》文中研究指明随着信息技术的飞速发展,人们对于下一代通信系统的需求也不仅仅局限于峰值速率的增加,还追求复杂场景与环境下的高可靠与低时延,以及更低的终端功耗与用户的海量接入等。此外,由于信息量的急速增长,频谱资源变得日益稀缺,因此提高频谱效率、更加合理使用零碎的频谱资源就成为研究重点。然而,传统的以正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术为基础的波形设计方案并不能很好的解决这些问题。一方面,OFDM系统子载波间的正交性易受到载波频率偏移（Carrier Frequency Offset,CFO）和多普勒频移的影响,且峰均功率比（Peak-to-Average Power Ratio,PAPR）较高;此外,当需求随着场景的切换而改变时,OFDM系统不能进行灵活的资源配置。另一方面,OFDM系统的旁瓣衰减较慢导致带外功率泄露较大,需要较大的保护间隔来降低频带间的干扰,而造成频谱资源的浪费。因此,就需要研究适用于未来场景与需求的波形技术,例如广义频分复用（Generalized Frequency Division Multiplexing,GFDM）和滤波OFDM（Filtered OFDM,F-OFDM）系统等,这些新型的波形方案实现了更低的带外功率以及对复杂场景更强的鲁棒性。本文以基于加权分数傅里叶变换（Weighted-type Fractional Fourier Transform,WFRFT）预编码的混合载波（Hybrid Carrier,HC）系统和GFDM系统为研究对象,系统阐述了单载波（Single Carrier,SC）体制与多载波（Multicarrier,MC）体制的融合机理,并研究了混合载波系统和WFRFT预编码的GFDM系统在时频失配场景下的误码率性能。首先,本文研究了基于WFRFT的混合载波系统对单载波频域均衡（Single Carrier with Frequency Domain Equalization,SC-FDE）系统和OFDM系统的融合特性,定量地给出了混合载波系统中所包含的单载波分量和多载波分量。系统阐述了混合载波融合机理的加权方式,明确了ZF/MMSE均衡准则下的加权对象,推导了带有线性均衡的混合载波系统误码率表达式。在此基础上,进一步研究了混合载波融合机理的适用性和广泛性,推导了带有空时编码和功率分配的混合载波系统的理论误码率表达式,提出了基于混合载波系统的MMSE功率分配方法。其次,说明了OFDM系统、混合载波系统和单载波系统带外功率的一致性,并论述了基于混合载波系统的时域加窗和频谱预编码两类带外功率抑制技术。对于时域加窗技术,研究了一种基于时域加窗和频域成型的带外功率和峰均功率比联合抑制方法;对于频谱预编码技术,介绍了投影预编码和奇异值分解预编码两种带外抑制方法。当在混合载波系统中应用这两类带外功率抑制技术时,混合载波系统可以得到比OFDM系统更优的误码率和峰均功率比性能。根据混合载波系统中投影预编码均方误差较小的特点,提出了基于WFRFT的导频信号投影预编码器。再次,由于GFDM系统也具有“混合载波”的特征,为了兼具WFRFT预编码和GFDM系统各自的性能优势,本文研究了WFRFT预编码GFDM系统的性能,实现了GFDM系统和离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform,DFT）预编码GFDM系统的融合。系统阐述了WFRFT预编码的GFDM系统中载波体制融合机理的加权方式,推导了带有ZF/MMSE接收机的WFRFT预编码GFDM系统的理论误码率表达式。在此基础上,推导了WFRFT预编码的空时编码GFDM系统的理论误码率表达式。此外,以噪声加强因子为优化目标,提出了空时编码GFDM系统的最小误码率功率分配方法,同时提升了系统的误码率和可达速率性能。最后,本文研究了混合载波系统和WFRFT预编码的GFDM系统在时频失配场景下的误码率性能,推导了带有载波频率偏移或时间偏移的混合载波系统的理论误码率表达式,以及带有时间偏移的WFRFT预编码GFDM系统的理论误码率表达式,有效简化了不同载波体制在不同场景下的误码率评估过程,并为WFRFT预编码系统的最优阶数选择问题奠定基础。当时间偏移和循环前缀不足出现时,WFRFT预编码有效提升了OFDM和GFDM系统的误码率性能。
张美娜[9]（2019）在《多天线单载波系统下短突发同步技术研究》文中认为在宽带无线通信中,单载波频域均衡（SC-FDE）技术在对抗信道频率选择性衰落带来的码间干扰方面效果显着。多输入多输出（MIMO）技术利用空间资源,使通信系统达到在不增加发射功率和带宽的情况下极大的提高系统容量和带宽利用率,进而提高无线通信的通信质量。MIMO SC-FDE系统结合了MIMO技术和SC-FDE技术,可以将二者的优点有效利用,既可以增加信道容量又可以对抗信道干扰。短突发信号的特性是信号持续的周期短且每次的突发信号持续周期不固定,又以突发方式发送,所以具有很强的抵抗干扰能力,因此在捕获和检测方面给敌方造成了困难。由于这些优良的特点,使得短突发信号在军事通信、深空通信等对信号传输隐蔽性要求高的领域应用广泛。但在高噪声、多径衰落等通信环境中,突发通信的可靠性不能保证。本文在这个背景下研究了适用于军事通信中短突发通信的同步技术。本文主要工作是在研究了MIMO SC-FDE系统同步性能的基础上,研究了在该系统下实现的短突发同步,同步技术主要包括符号定时同步和载波频偏同步。为了适应短突发同步,本文研究了同步帧结构,首先针对现有的训练序列仿真了各自在短突发情况下的相关性能,并针对短突发同步性能要求进行了分析比较。本文为了提高在低信噪比环境下定时同步性能准确性,同步帧中训练序列使用恒包络零自相关（CAZAC）序列;为了保证系统在远距离散射环境中传输的稳定性,文中采用了空时块编码（STBC）技术,利用时空域获得分集增益对抗多径衰落,可以有效的提高还原发射信号的有效性;因为传输的有效信号很短,周期仅为1ms,可以利用的同步开销很少,同时又需要对抗恶劣的通信环境影响,所以本文在同步帧结构方面,提出了一种新的帧结构方式,以在低信噪比下获得更好的同步性能。最后通过MATLAB仿真软件对研究的同步方法进行仿真验证,结果显示所提出的同步帧结构设计可以在低信噪比下达到很好的效果。
贾一帆[10]（2019）在《无人机可变速率高清图传波形关键技术研究与验证》文中研究指明高清视频图像传输是无人机与地面站点对点通信的主要业务之一,广泛运用于军事与民用领域。无人机需要在快速移动中保持实时、稳定的传输,同时根据信道环境切换传输速率。本文展开对无人机可变速率高清图传波形中定时同步、单载波频域均衡与纠错编码等关键技术的研究与验证,论文工作主要为以下几个方面:第一,对无人机可变速率高清图传波形的功能需求和性能需求进行详细论证,给出波形的功能划分和工作模式。分析无人机与地面站通信时的自由空间传播损耗,得到需求距离下接收信号的信噪比;分析频率偏移对同步相关峰、解调信噪比的影响,给出固定接收信号信噪比时解调信号实际信噪比曲线;分析帧同步偏移对单载波频域均衡（SC-FDE）系统接收性能的影响,为波形的设计提供理论依据。第二,给出具有高传输速率、抗多普勒频移、高可靠性的图传波形设计方案。设计发射机与接收机的总体结构,提出2Mbps、4Mbps、8Mbps三种速率的波形设计方案;阐述发射机与接收机中各信号处理单元的详细设计,系统地研究了基带信号处理中的关键技术,包括帧同步与符号同步、单载波频域均衡与低密度奇偶校验码（LDPC）编译码;完成全链路性能仿真,包括载波同步、帧同步、信噪比估计与点对点误比特率性能,在译码迭代50次时,误比特率性能与理论参考相比仅差0.2dB。第三,在软件无线电平台上实现和验证了图传波形的关键技术。介绍硬件平台的总体结构;对关键模块的接口与实现方法进行详细设计,包括帧同步与符号同步模块、频域均衡模块与LDPC编译码模块;在实验室环境下测试了发射信号的频谱、帧同步与误块率性能。实验室环境下,误块率达到10-5时,图传波形传输所需信噪比比软件仿真差1.5～3dB。论文结合SC-FDE技术提出了可变速率高清图传波形方案,完成了关键技术的设计与实现,具有一定的工程价值。
二、载波频率偏移对OFDM的影响及仿真分析（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、载波频率偏移对OFDM的影响及仿真分析（论文提纲范文）
（1）基于OFDM和深度学习技术的LEO星地高速数传系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 LEO对地观测卫星对地数传能力现状 |
| 1.2.1 国内对地观测卫星的对地数传能力现状 |
| 1.2.2 国外对地观测卫星的对地数传能力现状 |
| 1.3 相关技术发展现状 |
| 1.3.1 OFDM技术 |
| 1.3.2 深度学习技术 |
| 1.4 论文的主要研究内容 |
| 1.5 论文的创新性 |
| 1.6 论文结构 |
| 第2章 基于OFDM技术的LEO卫星对地数据传输系统模型分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 LEO卫星对地数据传输信道模型 |
| 2.2.1 时变的接收功率 |
| 2.2.2 多普勒效应 |
| 2.3 OFDM技术的特征分析 |
| 2.3.1 OFDM信号带外功率谱密度分析 |
| 2.3.2 OFDM信号功率的峰均比分析 |
| 2.4 RF-PA的非线性特征 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 混合调制滤波OFDM技术 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 f-OFDM信号设计 |
| 3.2.1 滤波器设计 |
| 3.2.2 f-OFDM波形 |
| 3.3 HMF-OFDM调制解调原理 |
| 3.4 HMF-OFDM信号的频带效率 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 适用于LEO卫星对地数传系统的OFDM符号定时同步 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 载波频率偏移的数学模型 |
| 4.3 可变长度同步帧头的设计 |
| 4.4 滑动差分相关算法 |
| 4.5 性能和结果分析 |
| 4.5.1 LEO卫星对地数据传输信道下的性能分析 |
| 4.5.2 不同长度短训练序列群的性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于深度神经网络的数字信号恢复技术 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 深度学习概述 |
| 5.3 DNN-DSR技术 |
| 5.3.1 DNN-DSR技术流程 |
| 5.3.2 DNN-DSR技术原理分析 |
| 5.4 性能与结果分析 |
| 5.4.1 实验环境 |
| 5.4.2 计算资源分析 |
| 5.4.3 EVM, BER和SNR之间的关系 |
| 5.4.4 RF-PA功率效率分析 |
| 5.4.5 噪声鲁棒性分析 |
| 5.4.6 功率不相关性分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于深度神经网络的f-OFDM接收机设计 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 通信系统结构与参数设置 |
| 6.3 DNN结构与参数设置 |
| 6.4 可行性分析 |
| 6.5 性能分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 第7章 总结和展望 |
| 7.1 工作总结 |
| 7.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 |
（2）频谱共生环境中非线性干扰抑制关键技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 缩略词表 |
| 主要数学符号表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景与挑战 |
| 1.2 内容与贡献 |
| 1.3 结构与安排 |
| 第二章 频谱共生非线性干扰抑制技术现状 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 频谱共生应用场景 |
| 2.2.1 提升频谱效率 |
| 2.2.2 增强物理层安全 |
| 2.2.3 提升电磁兼容 |
| 2.3 频谱共生干扰抑制技术 |
| 2.3.1 干扰抑制技术分类 |
| 2.3.2 空域干扰抑制 |
| 2.3.3 射频域干扰抑制 |
| 2.3.4 数字域干扰抑制 |
| 2.4 非线性干扰的建模与抑制 |
| 2.4.1 非线性产生机理 |
| 2.4.2 非线性模型 |
| 2.4.3 非线性干扰抑制技术 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 频率偏移约束下的频谱共生非线性干扰抑制 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 系统模型 |
| 3.2.1 频谱共生系统模型 |
| 3.2.2 非线性干扰信号模型 |
| 3.3 频率偏移的约束影响 |
| 3.3.1 非线性干扰建模精度分析 |
| 3.3.2 非线性干扰抑制性能分析 |
| 3.3.3 系统安全容量分析 |
| 3.4 频率偏移约束下的非线性干扰抑制架构 |
| 3.4.1 非线性干扰的泰勒级数表征 |
| 3.4.2 非线性核函数的构造 |
| 3.4.3 TSE-MP模型的矩阵表征 |
| 3.4.4 非线性干扰的重建与对消 |
| 3.5 仿真验证 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 时间延迟约束下的频谱共生非线性干扰抑制 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 系统模型 |
| 4.2.1 共生节点 |
| 4.2.2 信道模型 |
| 4.2.3 授权节点 |
| 4.3 时间延迟的约束影响 |
| 4.3.1 非线性干扰建模精度分析 |
| 4.3.2 非线性干扰抑制性能分析 |
| 4.3.3 系统安全容量分析 |
| 4.4 时间延迟约束下的非线性干扰抑制架构 |
| 4.4.1 非线性核函数的构造 |
| 4.4.2 TMT-MP模型的矩阵表征 |
| 4.4.3 非线性干扰的重建与对消 |
| 4.5 仿真验证 |
| 4.6 小结 |
| 第五章 时频二维误差约束下的频谱共生非线性干扰抑制 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 系统模型 |
| 5.2.1 共生节点 |
| 5.2.2 信道模型 |
| 5.2.3 授权节点 |
| 5.3 时频二维误差的约束影响 |
| 5.3.1 非线性干扰重建误差分析 |
| 5.3.2 非线性干扰抑制性能分析 |
| 5.4 时频二维误差约束下的非线性干扰抑制架构 |
| 5.4.1 非线性核函数的构造 |
| 5.4.2 TFMT-MP模型的矩阵表征 |
| 5.4.3 非线性干扰的重建与对消 |
| 5.5 仿真验证 |
| 5.6 实验验证 |
| 5.7 小结 |
| 第六章 存在I/Q失衡的频谱共生非线性干扰抑制 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 系统模型 |
| 6.2.1 共生节点 |
| 6.2.2 信道模型 |
| 6.2.3 授权节点 |
| 6.3 非线性干扰的功率分析 |
| 6.4 存在I/Q失衡的非线性干扰抑制架构 |
| 6.4.1 非线性核函数的构造 |
| 6.4.2 非线性模型的矩阵表征 |
| 6.4.3 非线性干扰的重建与对消 |
| 6.5 仿真验证 |
| 6.6 小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 本文贡献 |
| 7.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（3）基于通用滤波的无线通信新型多载波传输技术关键问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和研究意义 |
| 1.2 新波形技术研究现状 |
| 1.2.1 新型多载波技术概述 |
| 1.2.2 通用滤波多载波技术研究现状 |
| 1.3 论文的课题来源和创新点 |
| 1.4 论文的主要内容和结构安排 |
| 第二章 物理层新波形技术关键问题分析 |
| 2.1 4G基础波形OFDM存在的问题 |
| 2.1.1 OFDM系统带外功率泄露问题 |
| 2.1.2 OFDM多径传输的保护间隔 |
| 2.2 通用滤波多载波技术UFMC |
| 2.2.1 UFMC原型系统结构 |
| 2.2.2 UFMC子带滤波对带外功率的抑制 |
| 2.2.3 多径信道对UFMC信号传输的影响 |
| 2.3 滤波器组多载波技术FBMC |
| 2.3.1 FBMC调制解调原理 |
| 2.3.2 FBMC系统功率谱及带外泄露分析 |
| 2.3.3 FBMC波形的多径传输 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于UFMC的干扰抑制技术研究与性能分析 |
| 3.1 UFMC子频带干扰问题说明 |
| 3.2 基于滤波器过渡带的干扰抑制方法 |
| 3.2.1 UFMC传输模型及干扰分析 |
| 3.2.2 基于过渡带的干扰消除方案 |
| 3.2.3 实验结果与系统性能分析 |
| 3.3 基于相位误差的干扰消除方法 |
| 3.3.1 PICS-UFMC方案原理及相位误差分析 |
| 3.3.2 PICS-UFMC方案仿真及结果分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 多径信道下符号间干扰抑制技术研究 |
| 4.1 UFMC时域滤波对抗多径时延的问题 |
| 4.2 UFMC发射机结构改进及多径信道模型 |
| 4.2.1 符号长度对UFMC波形传输的影响 |
| 4.2.2 改进型UFMC发射机结构 |
| 4.2.3 多径信道模型分析及信道估计问题 |
| 4.3 符号循环重构算法及UFMC接收机 |
| 4.3.1 基于SCR算法的UFMC接收机结构 |
| 4.3.2 UFMC符号循环重构算法 |
| 4.4 SCR-UFMC方案仿真及分析 |
| 4.4.1 SCR-UFMC方案仿真参数及信道模型 |
| 4.4.2 SCR-UFMC方案性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 新波形传输系统复杂度分析与结构优化方案 |
| 5.1 复杂度对UFMC系统的影响 |
| 5.2 UFMC系统发射机结构优化方案及复杂度分析 |
| 5.2.1 标准UFMC系统复杂度分析 |
| 5.2.2 系统结构优化方法及复杂度分析 |
| 5.3 SCR-UFMC算法优化方案及复杂度分析 |
| 5.3.1 SCR-UFMC接收机结构及复杂度影响因素分析 |
| 5.3.2 基本结构与改进结构复杂度对比分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文总结 |
| 6.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 缩略语说明 |
| 图表目录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的学术成果 |
（4）MIMO-OFDM系统频率与符号联合同步技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 创新点摘要 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 论文的主要内容及结构安排 |
| 第二章 MIMO-OFDM基本原理 |
| 2.1 MIMO技术 |
| 2.1.1 MIMO技术基本原理 |
| 2.1.2 MIMO技术优缺点 |
| 2.2 OFDM系统 |
| 2.2.1 OFDM系统基本原理 |
| 2.2.2 OFDM系统优缺点 |
| 2.3 MIMO-OFDM系统 |
| 2.3.1 MIMO-OFDM系统基本原理 |
| 2.3.2 MIMO-OFDM系统优缺点 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 同步偏差对MIMO-OFDM系统影响 |
| 3.1 样值同步偏差对系统影响 |
| 3.2 采样定时偏差对系统影响 |
| 3.3 符号同步偏差对系统影响 |
| 3.4 频率偏差对系统影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 符号与频率联合同步改进算法 |
| 4.1 ZC序列 |
| 4.2 结构设计 |
| 4.3 同步改进算法 |
| 4.3.1 符号同步改进算法 |
| 4.3.2 频率粗同步改进算法 |
| 4.3.3 频率精同步改进算法 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 改进算法仿真与分析 |
| 5.1 仿真参数 |
| 5.2 符号同步仿真与分析 |
| 5.3 频率粗同步仿真与分析 |
| 5.4 频率精同步仿真与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 发表文章目录 |
| 致谢 |
（5）IQ不平衡在OFDM系统中的补偿算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 论文主要工作和结构 |
| 第二章 IQ不平衡对OFDM系统的影响 |
| 2.1 OFDM系统简介 |
| 2.1.1 OFDM系统的时域分析 |
| 2.1.2 OFDM系统的频域分析 |
| 2.1.3 OFDM系统综合分析 |
| 2.2 接收机架构 |
| 2.3 OFDM系统中的IQ不平衡模型 |
| 2.4 IQ不平衡对系统镜像抑制比(IIR)的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 复信号的二阶统计特性 |
| 3.1 理想条件下复信号的二阶统计特性 |
| 3.1.1 复信号的基本二阶统计特性 |
| 3.1.2 向量复信号的基本二阶统计特性 |
| 3.2 IQ不平衡下复信号的二阶统计特性 |
| 3.3 多载波调制信号的二阶统计特性 |
| 3.3.1 单载波调制信号的正则性 |
| 3.3.2 多载波调制信号的正则性 |
| 3.4 复信号二阶统计特性的光谱解释 |
| 3.5 其他非理想因素对信号正则性的影响 |
| 3.5.1 载波通道线性失真对信号正则性的影响 |
| 3.5.2 载波频率偏移对信号正则性的影响 |
| 3.5.3 移动和衰落无线信道对信号正则性的影响 |
| 3.5.4 直流偏移对信号正则性的影响 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 与频率无关的IQ不平衡补偿算法 |
| 4.1 高阶块处理IQ不平衡补偿算法 |
| 4.2 与频率无关的IQ不平衡直接补偿算法 |
| 4.2.1 算法基本结构 |
| 4.2.2 算法仿真分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 与频率相关的IQ不平衡盲补偿算法 |
| 5.1 算法基本结构 |
| 5.2 算法理想特性 |
| 5.3 算法实现 |
| 5.4 算法性能分析 |
| 5.5 Matlab仿真分析 |
| 5.6 FPGA设计与仿真分析 |
| 5.6.1 算法的FPGA设计实现 |
| 5.6.2 联合仿真分析 |
| 5.7 本章小节 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文主要工作 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
（6）基于索引调制的F-OFDM系统设计及同步算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 5G车联网通信研究现状 |
| 1.2.2 OFDM同步算法研究现状 |
| 1.2.3 F-OFDM同步算法研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容与章节安排 |
| 1.3.1 主要研究内容 |
| 1.3.2 章节安排 |
| 第二章 5G车联网通信中的F-OFDM波形技术研究 |
| 2.1 5G车联网通信关键指标介绍及信道研究 |
| 2.1.1 5G网络及车联网关键指标介绍 |
| 2.1.2 车联网通信信道模型选择 |
| 2.2 F-OFDM波形技术 |
| 2.2.1 F-OFDM系统模型 |
| 2.2.2 F-OFDM发送端信号处理 |
| 2.2.3 F-OFDM与 OFDM带宽资源分配方案对比 |
| 2.2.4 F-OFDM接收端信号处理 |
| 2.3 F-OFDM滤波器设计技术 |
| 2.3.1 窗函数法设计滤波器 |
| 2.3.2 F-OFDM系统子带滤波器系数确定 |
| 2.4 不同技术仿真对比分析 |
| 2.4.1 不同窗函数幅频响应特性对比与分析 |
| 2.4.2 波形技术误码率对比曲线仿真与结果分析 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 基于频域索引调制的F-OFDM系统设计与分析 |
| 3.1 索引调制技术 |
| 3.2 基于频域索引调制的F-OFDM系统设计 |
| 3.2.1 F-OFDM-IM系统模型 |
| 3.2.2 F-OFDM-IM系统发送端索引调制映射 |
| 3.2.3 F-OFDM-IM系统接收端信号检测 |
| 3.3 时频同步对F-OFDM-IM系统影响重要性分析 |
| 3.3.1 定时偏移对F-OFDM-IM系统影响分析 |
| 3.3.2 频率偏移对F-OFDM-IM系统影响分析 |
| 3.4 F-OFDM-IM与 F-OFDM系统抗频偏性能对比分析 |
| 3.5 系统仿真验证与分析 |
| 3.5.1 系统传输速率曲线对比与分析 |
| 3.5.2 多普勒频移下系统误码率曲线对比与分析 |
| 3.5.3 不同检测算法误码率曲线对比与分析 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 多径衰落信道下F-OFDM-IM系统定时频率同步算法研究 |
| 4.1 基于OFDM系统的经典同步算法 |
| 4.1.1 数据辅助估计算法 |
| 4.1.2 非数据辅助估计算法 |
| 4.2 基于F-OFDM系统的同步算法 |
| 4.3 多径衰落信道下F-OFDM-IM系统的改进同步算法 |
| 4.3.1 F-OFDM-IM系统的训练序列设计与定时估计 |
| 4.3.2 F-OFDM-IM系统的小数倍频偏估计算法 |
| 4.3.3 F-OFDM-IM系统的整数倍频偏估计算法 |
| 4.4 算法仿真结果与分析 |
| 4.4.1 定时偏移估计函数曲线对比仿真与分析 |
| 4.4.2 频率偏移估计算法对比仿真与分析 |
| 4.5 小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（7）MIMO空时/频模式盲识别技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究现状 |
| 1.2.1 MIMO空时模式识别研究现状 |
| 1.2.2 发射天线数估计研究现状 |
| 1.3 论文主要工作和结构安排 |
| 1.3.1 论文主要工作 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 系统模型与经典方法介绍 |
| 2.1 系统模型 |
| 2.1.1 MIMO单载波系统模型 |
| 2.1.2 MIMO-OFDM系统模型 |
| 2.2 经典MIMO空时模式盲识别算法 |
| 2.2.1 基于最大似然函数的盲识别方法 |
| 2.2.2 基于时域互相关函数的SFBC-OFDM盲识别方法 |
| 2.3 经典发射天线数盲估计算法 |
| 第三章 基于随机矩阵子空间分解的SFBC-OFDM盲识别方法 |
| 3.1 子空间与随机矩阵 |
| 3.1.1 子空间方法 |
| 3.1.2 随机矩阵理论简介 |
| 3.2 基于随机矩阵子空间分解的SFBC-OFDM盲识别算法 |
| 3.2.1 相邻载波子空间秩特征 |
| 3.2.2 算法设计 |
| 3.2.3 识别性能与一致性分析 |
| 3.3 计算机仿真与算法评估 |
| 3.3.1 仿真参数设置 |
| 3.3.2 仿真与性能评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于中心极限定理的SFBC-OFDM盲识别方法 |
| 4.1 卡方分布与SVM |
| 4.1.1 中心与非中心卡方分布 |
| 4.1.2 SVM简介 |
| 4.2 基于假设检验的SFBC-OFDM盲识别算法 |
| 4.2.1 接收天线互相关函数 |
| 4.2.2 算法设计 |
| 4.2.3 SM信号与AL信号识别性能理论分析 |
| 4.3 基于SVM的SFBC-OFDM盲识别算法 |
| 4.4 计算机仿真与算法评估 |
| 4.4.1 仿真参数设置 |
| 4.4.2 仿真与性能评估 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 发射天线数与MIMO空时模式的联合盲识别方法 |
| 5.1 盖尔圆圆盘与神经网络 |
| 5.1.1 矩阵盖尔圆圆盘半径 |
| 5.1.2 神经网络简介 |
| 5.2 子空间秩特征分析 |
| 5.2.1 发射天线数特征 |
| 5.2.2 独立复符号特征 |
| 5.2.3 独立实符号特征 |
| 5.2.4 OFDM系统的子空间秩特征 |
| 5.3 发射天线数与MIMO空时模式的联合盲识别算法 |
| 5.3.1 算法设计 |
| 5.3.2 OFDM系统的扩展 |
| 5.4 计算机仿真与算法评估 |
| 5.4.1 FNN训练与仿真参数设置 |
| 5.4.2 仿真与性能评估 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）基于WFRFT的载波体制融合机理应用及其性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源以及研究的目的和意义 |
| 1.2 现有载波通信体制的研究现状 |
| 1.2.1 OFDM和 SC-FDE系统 |
| 1.2.2 混合载波系统 |
| 1.2.3 GFDM系统 |
| 1.2.4 其它滤波多载波系统 |
| 1.3 现有预编码技术的研究现状 |
| 1.3.1 空时编码 |
| 1.3.2 功率分配 |
| 1.3.3 带外功率抑制方法 |
| 1.4 时频失配场景中的干扰 |
| 1.4.1 载波频率偏移 |
| 1.4.2 时间偏移 |
| 1.4.3 循环前缀不足 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 第2章 基于WFRFT的单载波与多载波融合机理 |
| 2.1 加权分数傅里叶变换的定义 |
| 2.2 混合载波系统及其融合机理 |
| 2.2.1 混合载波系统框架 |
| 2.2.2 混合载波融合机理 |
| 2.3 带有频域线性均衡的混合载波系统误码率性能研究 |
| 2.3.1 ZF均衡 |
| 2.3.2 MMSE均衡 |
| 2.3.3 仿真结果 |
| 2.4 空时编码混合载波系统的误码率性能研究 |
| 2.4.1 ZF均衡 |
| 2.4.2 MMSE均衡 |
| 2.4.3 仿真结果 |
| 2.5 基于混合载波系统的MMSE功率分配方法 |
| 2.5.1 MMSE功率分配 |
| 2.5.2 仿真结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 混合载波系统的带外功率抑制方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 混合载波系统的带外功率 |
| 3.3 基于混合载波系统的时域加窗方法 |
| 3.3.1 系统模型 |
| 3.3.2 仿真结果 |
| 3.4 基于混合载波系统的频谱预编码方法 |
| 3.4.1 投影预编码 |
| 3.4.2 奇异值分解预编码 |
| 3.4.3 仿真结果 |
| 3.5 基于混合载波系统的导频预编码器 |
| 3.5.1 导频信号的投影预编码器 |
| 3.5.2 基于WFRFT的导频预编码器 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 WFRFT预编码的GFDM系统及其性能研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 GFDM系统 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 OFDM和 GFDM性能比较 |
| 4.2.3 GFDM接收机 |
| 4.2.4 基于DFT的低复杂度GFDM系统 |
| 4.3 WFRFT预编码GFDM系统的误码率性能研究 |
| 4.3.1 WFRFT预编码GFDM系统中的融合机理 |
| 4.3.2 AWGN信道 |
| 4.3.3 衰落信道 |
| 4.3.4 仿真结果 |
| 4.4 WFRFT预编码的空时编码GFDM系统误码率性能研究 |
| 4.5 基于GFDM系统的最小误码率功率分配方法 |
| 4.5.1 MBER功率分配 |
| 4.5.2 基于空时编码GFDM系统的MBER功率分配 |
| 4.5.3 仿真结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于WFRFT预编码的系统在时频失配场景下的性能研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 带有载波频率偏移的混合载波系统误码率性能研究 |
| 5.2.1 系统模型 |
| 5.2.2 仿真结果 |
| 5.3 带有时间偏移的混合载波系统误码率性能研究 |
| 5.3.1 AWGN信道 |
| 5.3.2 衰落信道 |
| 5.3.3 仿真结果 |
| 5.4 混合载波系统在循环前缀不足时的误码率性能研究 |
| 5.4.1 系统框架 |
| 5.4.2 仿真结果 |
| 5.5 带有时间偏移的WFRFT预编码的GFDM系统误码率研究 |
| 5.5.1 AWGN信道 |
| 5.5.2 衰落信道 |
| 5.6 带有多种干扰的WFRFT预编码的GFDM系统误码率研究 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A 英文缩写及释义 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）多天线单载波系统下短突发同步技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 MIMO技术的研究背景 |
| 1.1.2 SC-FDE技术的研究背景 |
| 1.2 SC-FDE系统同步技术研究现状 |
| 1.3 短突发通信同步技术研究现状 |
| 1.4 本文章节安排 |
| 第二章 MIMO SC-FDE系统下短突发同步技术理论研究 |
| 2.1 MIMO SC-FDE系统同步帧结构设计 |
| 2.2 MIMO SC-FDE系统中时频同步误差分析 |
| 2.2.1 定时同步误差对系统性能的影响 |
| 2.2.2 载波频率偏移对系统性能的影响 |
| 2.3 MIMO SC-FDE系统的定时同步方案 |
| 2.3.1 基于双滑动窗口的同步方案 |
| 2.3.2 基于训练序列的同步方案 |
| 2.3.3 基于循环前缀的最大似然同步方案 |
| 2.4 MIMO SC-FDE系统的频率同步方案 |
| 2.4.1 Schmidl&Cox同步算法 |
| 2.4.2 H.Minn同步算法 |
| 2.4.3 Park同步算法 |
| 2.5 短突发通信载波同步算法 |
| 2.5.1 最大似然载波频偏估计算法 |
| 2.5.2 常见的载波频偏估计算法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于改进的训练序列的时频联合同步算法 |
| 3.1 SC-FDE系统中训练序列研究 |
| 3.2 短突发帧中训练序列研究 |
| 3.2.1 m序列性能研究 |
| 3.2.2 Zadoff-Chu序列性能研究 |
| 3.2.3 Frank序列和Suehiro序列性能研究 |
| 3.2.4 训练序列性能比较 |
| 3.2.5 短突发通信训练序列选取 |
| 3.3 发射端数据帧格式设计与短突发系统模型 |
| 3.3.1 数据帧构成 |
| 3.3.2 短突发系统模型 |
| 3.4 短突发通信同步 |
| 3.4.1 粗定时同步 |
| 3.4.2 小数倍频偏估计 |
| 3.4.3 整数倍频偏估计 |
| 3.4.4 精定时同步 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 短突发通信中同步算法仿真 |
| 4.1 基于经典同步算法的短突发通信同步仿真 |
| 4.1.1 基于Schmidl&Cox算法的短突发同步仿真 |
| 4.1.2 基于H.Minn算法的短突发同步仿真 |
| 4.1.3 基于Park算法的短突发同步仿真 |
| 4.1.4 本节仿真结果对比分析与总结 |
| 4.2 基于改进的训练序列辅助的短突发通信同步仿真 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 下一步的工作 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）无人机可变速率高清图传波形关键技术研究与验证（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 缩略词表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 研究内容与贡献 |
| 1.3 论文结构与安排 |
| 第二章 无人机可变速率高清图传波形关键技术研究现状 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 定时同步技术研究现状 |
| 2.3 单载波频域均衡技术研究现状 |
| 2.4 LDPC编译码技术研究现状 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 无人机可变速率高清图传波形需求分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 功能需求与分析 |
| 3.3 性能需求与分析 |
| 3.3.1 自由空间传播损耗分析 |
| 3.3.2 频率偏移分析 |
| 3.3.3 帧同步偏移分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 无人机可变速率高清图传波形关键技术研究与仿真 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 总体方案设计 |
| 4.2.1 发射机总体方案设计 |
| 4.2.2 接收机总体方案设计 |
| 4.3 关键技术研究 |
| 4.3.1 定时同步技术 |
| 4.3.2 单载波频域均衡技术 |
| 4.3.3 LDPC编译码技术 |
| 4.4 链路性能仿真 |
| 4.4.1 仿真链路 |
| 4.4.2 输出信号功率谱 |
| 4.4.3 载波同步性能仿真 |
| 4.4.4 帧同步性能仿真 |
| 4.4.5 信噪比估计性能仿真 |
| 4.4.6 误比特率性能仿真 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 无人机可变速率高清图传波形关键技术实现与验证 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 硬件实现平台 |
| 5.3 波形实现总体结构 |
| 5.4 图传波形关键技术实现 |
| 5.4.1 帧同步算法实现 |
| 5.4.2 频域均衡算法实现 |
| 5.4.3 LDPC编译码算法实现 |
| 5.5 资源消耗分析 |
| 5.6 测试结果与分析 |
| 5.6.1 测试环境 |
| 5.6.2 发射信号频谱 |
| 5.6.3 定时同步测试 |
| 5.6.4 点对点误块率测试 |
| 5.7 本章小结 |
| 第六章 结束语 |
| 6.1 本文主要贡献 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
| 附件 |
四、载波频率偏移对OFDM的影响及仿真分析（论文参考文献）
- [1]基于OFDM和深度学习技术的LEO星地高速数传系统研究[D]. 张羽丰. 中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心), 2021(01)
- [2]频谱共生环境中非线性干扰抑制关键技术[D]. 李晨兴. 电子科技大学, 2021(01)
- [3]基于通用滤波的无线通信新型多载波传输技术关键问题研究[D]. 陈雷. 北京邮电大学, 2020(01)
- [4]MIMO-OFDM系统频率与符号联合同步技术研究[D]. 刘珈池. 东北石油大学, 2020(03)
- [5]IQ不平衡在OFDM系统中的补偿算法研究[D]. 吕方明. 华南理工大学, 2020(02)
- [6]基于索引调制的F-OFDM系统设计及同步算法研究[D]. 王孟婕. 长安大学, 2020(06)
- [7]MIMO空时/频模式盲识别技术研究[D]. 高明君. 西安电子科技大学, 2019(07)
- [8]基于WFRFT的载波体制融合机理应用及其性能研究[D]. 王震铎. 哈尔滨工业大学, 2019
- [9]多天线单载波系统下短突发同步技术研究[D]. 张美娜. 西安电子科技大学, 2019(02)
- [10]无人机可变速率高清图传波形关键技术研究与验证[D]. 贾一帆. 电子科技大学, 2019(01)