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非合作通信中OFDM系统盲均衡的方法
  • ISSN号:1001-2400
  • 期刊名称:《西安电子科技大学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.7[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,陕西西安710071
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(61271299);国家“863”计划项目(2007AA012288);高等学校学科创新引智计划项目(B08038)
中文摘要:

针对低信噪比多径信道下传统的正交频分复用(OFDM)信号带宽盲估计方法估计精度低且计算量较大的问题,提出了一种低复杂度的OFDM信号带宽盲估计方法.首先利用修正的周期图求平均(Welch)法得到功率谱,再对其进行最小二乘多项式拟舍得到平滑的功率谱,然后通过对功率谱曲线进行求导提取出斜率最大点和最小点的位置进而估计带宽,最后多次循环求统计平均得到信号带宽的精确估计.通过理论分析,确定了OFDM信号带宽盲估计方法的步骤,并在多径信道下进行了仿真试验.仿真结果表明,该方法在信噪比为0dB时能够达到98.9%的正确估计率,并且该方法与传统方法相比,带宽估计精度更高,计算复杂度更低.

英文摘要:

To solve the problem of poor performance with large amount of calculation work for traditional orthogonal frequency division multiplexing(OFDM) bandwidth blind estimation scheme at low signal to noise ratio(SNR) over multi-path channel, an OFDM bandwidth blind estimation strategy with low complexity was proposed. The Welch method was adopted to estimate the power spectrum of OFDM signals. The smooth spectrum was obtained by least square polynomial fitting. The derivation of smooth spectrum was calculated to extract the maximum and minimum positions. The statistical average value was consi- dered as the final bandwidth blind estimation value by repeating many times. The steps of OFDM band- width blind estimation scheme were determined by theol7 analysis, and the simulation experiments were conducted under multi-path channel. The simulation results show that the correct rate of the bandwidth estimate scheme is 98.9% for SNR of 0 dB with multi-path channel. Compared with traditional method, the proposed method has better estimation performance with smaller calculation work at the conditions of low SNR and multi-path channel.

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期刊信息
  • 《西安电子科技大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:西安电子科技大学
  • 主编:廖桂生
  • 地址:西安市太白南路2号349信箱
  • 邮编:710073
  • 邮箱:xuebao@mail.xidian.edu.cn
  • 电话:029-88202853
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-2400
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1076/TN
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 曾13次荣获省部级优秀期刊荣誉和优秀编辑质量奖,2006年荣获首届中国高校优秀科技期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:12591