多普勒效应对OFDM的影响及克服方法(共7页).doc
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1、精选优质文档-倾情为你奉上多普勒效应对OFDM的影响及克服方法清华大学广州京信工程硕士班 黄士达摘要:分析了在高速运动环境下所产生的多普勒效应对OFDM系统的影响。重点论述了为克服多普勒效应的影响,所采用的各种克服方法和技术,包括最大似然估算法与预均衡结合的方法、利用相邻子载波共同传输同一符号,抑制多普勒频移对系统的影响的方法和将频域的多普勒效应扩展作为分集的方法等。关键词: OFDM;多普勒效应;最大似然估计算法;预均衡;频域分集; 1引言正交频分复用OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)是一种特殊的多载波技术,通过延长传输符号周期,
2、从而增强抵抗多径衰落的能力,是一种新型高效的数字调制技术。20世纪70年代,人们提出了采用离散傅里叶变换来实现多个载波的调制,简化了系统结构,使OFDM技术得到了广泛的应用。同时,由于无线通信技术,特别是无线多媒体技术的飞速发展,要求的数据传输速率越来越高,采用OFDM调制技术可有效地处理信道干扰,提高系统的传输速率,因此备受瞩目。1995年欧洲电信标准委员会(ETSI)将OFDM作为数字音频广播(DAB)的调制方式,这是第一个以OFDM作为传输技术的标准。欧洲数字视频广播联盟也在1997年采用OFDM作为其地面广播(DAB-T)调制标准。1999年IEEE将OFDM作为其无线局域网标准IEE
3、E80211a的物理层的调制标准。目前OFDM技术已被广泛应用于广播式的音频和视频领域以及通信系统中。然而,对频偏的敏感性是OFDM的一个主要缺点,而高速移动环境必然会带来很大的多普勒频移,从而使得O FDM系统的性能急剧变坏。因此,研究OFDM技术在高速移动环境下的应用,提高其抗多普勒效应的能力,具有很大的实用价值。2 多普勒效应及对OFDM的影响如图1所示,当移动台以恒定速率v 在长度为d , 端点为X和Y 的路径上运动时收到来自远端源S 发出的信号。无线电波从源S 出发,在X 点与Y点分别被移动台接收时所走的路径差为l= d cosH= vtcosH。这里t是移动台从X 运动到Y 所需的
4、时间,H是X 和Y 处与入射波的夹角。由于源端距离很远,可假设X ,Y 处的H是相同的。所以,由路程差造成的接收信号相位变化值为: (1)由此得出频率变化值, 即多普勒频移fd为 (2) 图1:多普勒效应示意图由式(2)可看出,多普勒频移与移动台运动速度及移动台运动方向,与无线电波入射方向之间的夹角有关。若移动台朝向入射波方向运动,则多普勒频移为正(即接收频率上升);若移动台背向入射波方向运动,则多普勒频移为负(即接收频率下降)。每个入射波都有自身的载频(接收方向影响),该频率与中心的频率有轻微偏移。信号经不同方向传播,其多径分量造成接收机信号的多普勒扩散,因而增加了信号带宽。这样就造成了信道
5、的频率弥散性,导致时间选择性衰落。在高速移动环境下,发射机和接收机之间的相对运动造成的多普勒频移是引起频率偏移的主要因素,尤其是在运动速率和载波频率很高的情况下。例如:在高速行驶的列车上,用无线信道传输控制数据,载波fc =2.5GHz,最高速率v=500km/h,此时可得最大的多普勒频移fd=1150Hz。该频移将极大地影响OFDM系统子载波将的正交性,造成严重的载波间干扰、系统误码率增加和同步器性能下降等问题。 3.克服多普勒效应的一般方法关于克服多普勒效应的一般方法包括:(1)用最大似然估计算法得到频率偏差值,然后用均衡的办法来补偿非完全正交带来的损失,或者用准确的同步来恢复子载波的正交
6、性。在这种方法中,对于频率偏差的估计又是其核心内容,针对频率偏差的估计,除了最大似然估计算法之外,还有一系列改进算法,在此我们只介绍最经典的最大似然估计算法。(2)利用相邻子载波共同传输同一符号的方法,有效抑制多普勒频移对系统的影响。这种方法也可以有效提高OFDM系统抵抗多普勒频移的性能。(3)将频域的多普勒效应扩展作为分集的另一种方法,不但可以克服它对系统的不利影响,并且化害为利,极大地提高了OFDM系统的性能。以下就针对上面提到的这几种方法分别作介绍。3.1利用最大似然估计法估计频偏,采用预均衡补偿的克服技术首先需要介绍一下最大似然估计算法。有关频率估计的算法包括两类:第一类为数据辅助估计
7、(data-aided),基于导频信号;另一类是非数据辅助(non-data-aided)估计,即盲估计,也是基于OFDM信号中特殊的结构,如循环前缀和续子载波。最大似然估计算法是非数据辅助估计算法中最经典的算法,也是一种基于“训练符号”的同步算法。每桢的第一和第二个符号传送相同的训练符号,通过带通信道以后,接收序列的复包络可以表示成: (3) (4)其中,Xk是发送的复调制值(K代表子载波序列号),Hk是信道在第k个子载波上的传输函数,是相对频偏(实际频偏和子载波间隔的比值),n是加性白高斯噪声的复包络。这个2N点的序列中,序列前一半的N点DFT(离散傅立叶变化)的第k个元素为: (5)序列
8、后一半的DFT的第K个元素为: (6)从式(4)可以看出: (7)对于所有子载波求平均,得到载波频偏的最大似然估计(MLE)为: (8)除了以上提到的最大似然估计算法之外,还有另外一些方法,例如:在已有的单载波系统多普勒估计算法的基础上,结合OFDM符号已有的循环前缀,通过计算循环嵌缀的归一化自相关函数得到最大多普勒频移;基于导频的估算方法,通过在频域上使用内插函数来估计整数频偏和小数频偏;采用PRONY方法对OFDM频偏进行盲估计法估算,利用对OFDM码元的过取样来构成估计所需的空间等等。在对多普勒频率偏差作出估算之后,我们便采用预测算法以改进预均衡处理,使得预均衡系数更接近当前符号的信道响
9、应真实值,从而减少预均衡处理误差,改善系统性能。设hk(n),0kN-1为当前符号的未知信道响应,hk(n-1)=hk(n-1) hk(n-2)h(n - M)T为己知的前M个符号的信道响应矢量,系统采用M阶维纳预测滤波器,根据hk(n-1)来预测hk(n)。Rk =Elhk (n-1) hk T(n -1)和rk =Ehk(n一1)hk(n-1)表示第k个子载波上的信道响应的时间自相关与互相关函数矩阵,对于一个OFDM系统,假设所有子载波上的统计特性相同,因此用R和r统一的代表Rk与rk。hk(n),0kN一1为广义平稳随机过程。根据维纳霍夫方程,己知M个符号的响应值后,当前符号的信道响应预
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