论文摘要
下一代移动通信的目标是以最低的代价(带宽、功率、复杂度)为日益扩大的用户群提供更加可靠、高速的宽带数据业务。因为在对抗多径衰落和多径延时以及提高频谱利用率方面表现卓越,正交频分复用(Orthogonal Frequeney Division MultiPlexing,OFDM)技术已经成为下一代移动通信的一个关键技术。事实上,OFDM技术不仅可以提高系统容量,还可以在宽带信道上高质量的传送包括语音、数据和视频等多种多媒体业务。OFDM技术是一种多载波高效调制技术,在OFDM系统中,整个系统的带宽被划分成许多相互正交的子载波。子载波间的正交性使得系统的频谱利用率大大提高,并且循环前缀(Cyclic Prefix,CP)的引入避免了符号间干扰(Inter Symbol Interference,ISI)和信道间干扰(Inter Carrier Interference,ICI)。然而,如果各个子载波不能保持正交性,OFDM的这些优点将不复存在。可见OFDM系统需要精确的同步技术,不管是时域的还是频域的,因为确保这种正交性对于OFDM系统至关重要。本文主要针对OFDM系统中的符号定时和载波频率偏差校正的算法进行了研究和仿真。对非数据辅助类同步算法,即基于CP类同步算法的研究主要集中在经典的ML算法及其改进算法上,共有四种不同的改进算法:集相关算法,差分相关算法,集相关算法与差分相关算法的联合算法,以及联合算法的改进算法。对于数据辅助类同步算法,首先介绍经典的Schmidl&Cox算法,及针对其主要缺陷进行改进的Minn算法和Park算法,以及一种新型的CAZAC算法,该算法的符号定时估计准确度比其他几种算法更高。不同的符号定时算法各有利弊,合理应用能让同步技术的应用价值发挥到最大,这是在不断提高算法性能的基础上需要明确的另一个问题,在文中对此也进行了探讨。
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标签:正交频分复用论文; 同步论文; 符号定时论文; 载波频率偏差估计论文;