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OFDM系统中相位噪声的自适应补偿方法研究

井庆丰  
【摘要】:目前,高速宽带无线通信,尤其是第4代移动通信技术(4G)正成为通信领域的热点问题之一。4G通信技术最重要的特点就是具有较高的频谱利用率以及能够对抗频率选择性衰落及多径衰落。如何在有限的频谱带宽内,以及在较差的信道条件下尽可能实现高速率的数据通信成为无线通信的主要课题。 在目前的无线通信系统中,正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统,因其可有效抵抗色散信道引起的畸变,较高的频谱利用率,能有效抵抗脉冲噪声以及较低的系统实现复杂度,而广泛的应用到数字音频广播(DAB, Digital Audio Broadcasting)系统、地面数字视频广播系统(DVB-T, Digital Video Broadcasting-Terrestrial)系统、无线局域网中,并成为4G的备选标准之一。 然而OFDM系统对频率偏移造成的线性相位噪声,以及压控振荡器(VCO,Voltage Controlled Oscillator)非线性造成的Wiener相位噪声比较敏感。这两种相位噪声会给OFDM系统带来严重的子载波间干扰(ICI,Inter-Carrier Interference)以及公共相位误差(CPE,Common Phase Error)。这两种干扰会给OFDM系统带来极其严重的性能影响。 在这样的背景下,本文利用一种复杂度较低,补偿性能较好,且易于硬件实现的自适应算法—最小均方误差(LMS, Least Means Square)算法来对线性相位噪声和Wiener相位噪声进行补偿。对于补偿方法的研究包括理论上的分析、算法性能的仿真以及硬件平台的设计。 首先,作为理论基础,本文列举了线性相位噪声和Wiener相位噪声的产生原因,并分析了这两种相位噪声的特点;通过对两种相位噪声特点的分析以及和自适应算法滤波补偿特点的比对,选择自适应算法作为这两种相位噪声的补偿方法基础;进而,本文简要介绍了自适应算法的基本原理和基本结构,在了解了自适应算法进行滤波补偿原理后,掌握了自适应算法滤波补偿对象所应该具有的特点是:所补偿的信号能够提炼出期望信号,且所补偿的信号波动范围较小,即具有较小的方差,具有能够收敛的误差信号;在所有的自适应算法中,又根据LMS算法简单、易于实现、收敛速率较快、补偿效果较好的特点,选择LMS算法作为补偿算法的实现基础。 其次,本文分析了线性相位噪声对于OFDM系统的影响,并根据线性相位噪声的特点,采取了LMS算法结合相位偏差预估计的UE-LMS相位噪声补偿算法,即在接收端DFT之前先进行相位偏差预估计,而后对DFT之后串行信号利用LMS算法补偿剩余相位偏差。文中先从理论上推导了补偿算法实现的可行性,然后利用Matlab仿真工具对补偿算法的实现条件、补偿能力和收敛速度进行了分析。通过理论分析和仿真分析,发现UE-LMS算法对线性相位噪声的补偿能力较好,收敛速度较高,训练序列(PS,Pilot Symbols)长度较短。 再次,本文分析了Wiener相位噪声对于OFDM系统的影响,并根据Wiener相位噪声的特点,采取了利用LMS算法对相位噪声角度偏差进行自适应补偿的AO-LMS方法。文中对同样使用自适应算法进行Wiener相位噪声补偿的有限冲击响应—自适应谱线均衡器(FIR-ALE, Finite Impulse Response-Adaptive Linear Equalizer)经典算法进行了讨论,并改进了该方法,然后利用Matlab仿真工具对补偿算法的实现条件、补偿能力和收敛速度进行了分析。通过理论分析和仿真分析,可以验证,相对于FIR-ALE算法,本文的LMS算法对Wiener相位噪声的补偿能力提高较大。 然后,本文分析了利用LMS算法对线性相位噪声和Wiener相位噪声进行联合补偿的可行性。并给出了一种先进行线性相位噪声相位偏差预估计处理,后对预处理后的剩余相位偏差和Wiener相位噪声的自适应补偿系统,从理论上分析了这种补偿系统的实现方法。文中还利用Matlab对这个联合补偿系统的补偿性能进行了仿真分析,结果证明联合系统的补偿效果较好,能够很好的将UE-LMS方法和AO-LMS方法结合。 最后,本文利用现场可编程门阵列(FPGA,Field Programmable Gate Array)对UE-LMS方法的OFDM系统接收端进行硬件设计。文中分析了OFDM系统以及LMS算法进行硬件平台设计的难点;文中提出了一种利用Quartus波形仿真软件和Matlab仿真软件相结合的硬件平台仿真分析方法;并通过LMS算法和另一种自适应算法—递归最小二乘(RLS,Recursive Least Squares)算法的实现复杂度比对,再次证明了选择LMS算法作为补偿算法的意义。通过硬件设计,验证了LMS算法应用于实际OFDM系统的可行性,同时还证明了UE-LMS算法在实际工程中应用的价值。


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