中文摘要：

认知无线电为缓解日益紧张的频谱资源提供了一种有效途径，而OFDM技术则因其在填补频谱空洞方面具有很强的灵活性成为了认知无线电系统物理层技术的第一候选。信道估计是OFDM认知无线电系统中不可缺少的一环，其性能与发送的导频序列密切相关。与传统OFDM系统不同，OFDM认知无线电系统可用的频谱资源是不断变化的，因此为了能在动态环境下获得准确的信道估计，需要不断对发送的导频序列及信道估计算法进行调整，而如何调整则是一个具有挑战性的问题。本项目将基于OFDM认知无线电系统，研究动态环境下导频序列的自适应设计、信道估计算法的自适应评估与选择问题。在此基础上，为了实现估计性能与系统吞吐量之间的折衷，本项目还将研究导频和数据的自适应叠加发送技术。

结论摘要：

本项目研究了OFDM认知无线电系统动态环境下自适应导频序列设计以及相应的信道估计问题。经过几年的研究，已达到项目的预期目标。获得的主要研究成果包括1.提出了适用于现有的实际OFDM系统使用虚拟子载波情况下的导频设计算法，与现有的部分等间隔次优导频序列相比，所提算法得到的导频序列可以提供更好、更稳定的估计结果，且信道长度越大，所提方法的优势越明显；2.提出了适用于OFDM认知无线电系统新颖有效的自适应导频设计方法，通过对原始导频优化问题进行放松和简化，该算法将导频设计转化为求解一系列简单的一维优化问题，极大降低了导频设计的难度和计算复杂度，与现有的两种针对OFDM认知无线电系统的导频序列相比，所提算法得到的导频序列可以提供更好的信道估计性能和更低的误码率，并且系统可用子载波数越少，所提算法的优势越明显；3.提出一种低复杂度的信道估计算法及相应的导频设计方案，该算法以帧为单位进行估计，通过对发送导频的功率和相位进行合理设计，接收端只需将接收到的一帧中的导频求和后再加权即可得到信道时域响应估计，所提算法与传统LMMSE信道估计算法的性能相当但却具有更低的计算复杂度。