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OFDM技术具有频谱利用率高、抗干扰能力强,可以用IDFT/DFT实现调制解调等优点,己经广泛地被无线局域网标准采用。由于OFDM系统对频率偏移非常敏感,而无线信道传播环境恶劣,会引起传输信号幅度和相位的畸变,限制信号的传输速度,因此可靠的信道估计是OFDM系统实现高速数据通信的关键。文中分析了无线信道的传输特性和OFDM技术的实现原理与抗干扰机制,着重研究了OFDM系统中各种信道估计算法及其性能,并在FPGA上实现了基于IEEE802.11a长训练序列的LS信道估计与均衡算法。信道估计方法大致可分为数据符号辅助的信道估计和盲信道估计。论文研究了基于训练的LS、MMSE、SVD、LMS算法和基于导频插值的维纳滤波算法、线性内插、高斯内插、Cubic内插、变换域插值等算法。在深入研究基于训练判决和基于导频插值的各种信道估计方法后,提出了一种基于训练引导的判决反馈信道均衡的改进算法。通过比较均衡后接收信号的误符号率曲线,对几种常用的信道估计算法和提出的改进算法进行了MATLAB仿真分析和性能比较。仿真结果表明,基于训练的LS算法只适合慢时变信道;MMSE算法的性能是最好的,与LS估计算法相比,性能有明显的改善;SVD算法复杂度较MMS法降低,性能也要差一些。基于导频子信道的插值算法是一种粗糙的曲线拟合方法,均衡效果与插值方法的精度、导频插入的数目有很大关系,相对来说性能较差。改进算法可以很好的抵抗信道多径时延扩展和多普勒频移对接收信号的影响,均衡后的误符号性能较单一训练序列算法和插值算法有了明显改善,可以在移动环境下对信道衰落实施有效的估计和均衡。最后,在FPGA上实现了基于IEEE802.11a长训练序列的LS信道估计与均衡算法,将该模块加入IEEE802.11a基带处理项目的整体模块中进行测试。测试结果表明,接收数据的相位旋转得到很好的补偿,性能达到实际系统的设计要求。