適用于多徑衰落信道的OFDM同步方法
3.2 細(xì)符號(hào)定時(shí)測度分布
3.3 定時(shí)測度曲線仿真結(jié)果
3.4 均方根誤差與誤判概率
本文通過STO和CFO的均方根誤差(Root Mean Square Error, RMSE)來衡量算法的性能,并給出了符號(hào)定時(shí)的誤判概率(Probability of False Detection, PFD),在每個(gè)信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)下仿真1000次。在多徑衰落信道中,ε為隨機(jī)變量,且|ε|≤16,多徑信道h在每次仿真中隨機(jī)生成,且傳輸路徑L=8,τmax=Ng。
圖3給出了STO和CFO的RMSE。從圖3(a)中可以看出,S&C、Park、Minn以及GL.Ren算法的定時(shí)性能受到SNR的影響較小,主要是受到多徑衰落的影響;SD.Choi與文獻(xiàn)[7]算法的定時(shí)性能高于前四種算法,但SD.Choi不能用于頻偏估計(jì),而[7]的頻偏估計(jì)精度較低;本文提出的TIT與EIT算法在仿真中沒有出現(xiàn)誤判,具有較高的定時(shí)性能。
從圖3(b)中可以看出,Minn、[7]以及GL.Ren算法的頻偏估計(jì)具有較高的RMSE,并且隨著SNR增大其估計(jì)精度沒有較大的改善,主要原因是Minn算法部分序列符號(hào)為負(fù)[7],與GL.Ren算法中PN序列加權(quán)都破壞了訓(xùn)練序列的重復(fù)結(jié)構(gòu),在多徑衰落信道中其前后部分不再保持一致性,這也是本文在設(shè)計(jì)訓(xùn)練序列結(jié)構(gòu)時(shí)沒有采用PN加權(quán)的原因之一;S&C、Park、TIT、EIT算法的RMSE低于Minn[7]、以及GL.Ren算法,在SNR=0時(shí)RMSE達(dá)到10-2,同時(shí)由于S&C與Park算法的定時(shí)性能較低,因此本文提出的TIT和EIT算法優(yōu)于S&C與Park算法。
表1給出了對應(yīng)于圖3(a)的8種算法在相應(yīng)STO范圍內(nèi)的定時(shí)次數(shù)與PFD,進(jìn)一步說明了各個(gè)算法在定時(shí)方面的性能。
4 結(jié)論
本文提出了兩種基于重復(fù)共軛對稱訓(xùn)練序列的OFDM同步算法。仿真結(jié)果表明,提出的TIT與EIT算法具有較高的同步性能,在多徑干擾較小的情況下可以使用TIT算法完成符號(hào)定時(shí),同時(shí)具有較高的傳輸效率,而在多徑干擾嚴(yán)重的衰落信道中,可以使用EIT算法,這兩種算法不僅運(yùn)算量小,而且性能穩(wěn)定可靠,可適用于軍用的多徑衰落信道中OFDM系統(tǒng)的符號(hào)同步。
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本文來源于《電子產(chǎn)品世界》2017年第11期第55頁,歡迎您寫論文時(shí)引用,并注明出處。
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