OFDM信号识别与自适应调制技术的研究

论文摘要

本文主要研究了OFDM信号识别和OFDM自适应调制技术。文中首先介绍了认知无线电技术提出的背景、发展历程以及关键技术;接着研究了OFDM信号与其他单载波调制制式的识别,提出一种适用于AWGN信道和多径瑞利衰落信道的OFDM信号与单载波信号的识别算法;随后对OFDM自适应比特和功率分配技术进行了研究,并提出一种灵活,复杂度低,性能接近最优分配算法的自适应分配算法;最后研究了一种基于最大似然方法的次优分类算法对自适应OFDM子载波调制制式进行识别,并在认知无线电软件仿真平台上进行了仿真。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 认知无线电技术的提出
• 1.2 认知无线电技术的发展历程
• 1.3 认知无线电的关键技术
• 1.4 信号识别和自适应OFDM技术
• 1.5 本文主要工作及章节安排
• 第二章 OFDM信号识别技术
• 2.1 引言
• 2.2 OFDM技术
• 2.2.1 引言
• 2.2.2 OFDM信号表达式
• 2.3 OFDM信号与单载波信号的识别
• 2.3.1 引言
• 2.3.2 信号的高阶累积量
• 2.3.3 信号经过加性高斯白噪声信道的高阶累积量
• 2.3.4 信号经过多径瑞利衰落信道的高阶累积量
• 2.3.5 识别算法步骤及性能
• 2.4 本章小结
• 第三章 OFDM自适应技术
• 3.1 引言
• 3.2 自适应OFDM技术的基本原理
• 3.2.1 自适应OFDM技术的理论基础
• 3.2.2 自适应OFDM技术的实现
• 3.2.3 自适应OFDM系统
• 3.3 OFDM自适应比特和功率分配算法
• 3.3.1 分配准则
• 3.3.2 并行离散高斯信道的“注水”算法
• 3.3.3 比特分配算法及性能仿真
• 3.4 本章小结
• 第四章 自适应OFDM子载波制式识别
• 4.1 引言
• 4.2 系统模型
• 4.3 OFDM子载波制式盲检测算法
• 4.3.1 基于高阶累积量的方法
• 4.3.2 基于最大似然法的次优方法
• 4.4 认知无线电软件仿真平台
• 4.4.1 软件仿真平台介绍
• 4.4.2 软件仿真平台中的OFDM子载波调制制式识别
• 4.5 本章小结
• 结束语
• 致谢
• 参考文献
• 研究成果