文档详情

OFDM系统的相位噪声抑制算法研究.pdf

发布:2025-06-06约10.91万字共62页下载文档
文本预览下载声明

摘要

摘要

正交频分复用(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)是一种广泛

应用的无线链路高数据率通信调制技术,由于其独特的抗多径干扰和消除码间干

扰的能力,被作为移动通信系统的关键技术之一。然而OFDM系统对相位噪声高

度敏感,相位噪声的存在降低了接收机的有效信噪比(Signal-to-NoiseRatio,SNR),

从而限制了误码率(BitErrorRate,BER)。本文研究了相位噪声对OFDM系统的影

响,并提出了两种相位噪声抑制算法方案:基于变分贝叶斯(VariationalBayes,VB)

的相位噪声抑制算法和基于Turbo迭代的相位噪声抑制算法。

对于基于VB的相位噪声抑制算法,本文在VB框架下对相位噪声和数据矢量

进行联合估计。该算法主要分为两个阶段:第一阶段利用导频子载波对相位噪声

进行初始估计,进而补偿得到数据估计量;第二阶段,利用相位噪声的统计特性

将其在特征域展开,并采用分段处理方法和相位噪声的近似来降低待估计量的个

数,利用VB方法求得数据的后验均值,以迭代的方式对相位噪声和数据矢量进

行处理,逐步提升相位噪声的估计精度和数据矢量的准确度,最终将数据矢量的

后验均值作为估计值进行数据解调。

对于基于Turbo迭代的相位噪声抑制算法,本文在Turbo迭代框架下对相位噪

声和数据矢量进行联合估计。该算法中对相位噪声的处理方式与基于VB的相位

噪声抑制算法相同,对数据的处理则在Turbo迭代框架下进行,即在两个最小均

方误差(MinimumMeanSquaredError,MMSE)模块之间采用统计性方法进行处理,

模块A利用相位噪声估计量和观测变量生成粗的外部信息,模块B利用数据矢量

的先验信息对模块A的外部信息进行细化估计,将得到的外部信息再次传到模块

A中,两个模块相互迭代,直至收敛,最终输出数据矢量的估计值,并对其进行数

据解调。

本文对OFDM系统中两种相位噪声抑制算法的BER性能进行了多次仿真,仿

真结果表明,这两种方案都能够有效抑制相位噪声,提高OFDM系统的BER性

能,并且本文所提算法BER性能优于已有的算法。

关键词:OFDM系统,相位噪声抑制,变分贝叶斯,Turbo迭代

I

ABSTRACT

ABSTRACT

OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing(OFDM)isawidelyusedmodulation

techniqueforhigh-data-ratecommunicationoverwirelesslinks.Itisregardedasoneof

thekeytechnologiesofmobilecommunicationsystemsduetoitsuniqueabilitytoresist

multipathinterferenceandeliminateinter-symbolinterference.However,OFDMsystems

arehighlysensitivetophasenoise,andthepresenceofphasenoisereducestheeffective

signal-to-noiseratio(SNR)ofthereceiver,therebylimitingthebiterrorrate(BER).Thesis

studiestheeffectofphasenoiseonOFDMsystems,andproposestwophasenoisesup-

pressionalgorithms:avariationalBayesian(VB)-basedphasenoisesuppressionalgorithm

andaTurboiteration-basedphasenoisesuppressionalgorithm.

FortheV

显示全部
相似文档