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正交频分复用(OFDM)在多载波传输技术里算是比较特殊的一种,并且它是第四代移动通信系统(4G)的核心技术之一。近年来OFDM技术不断受到大家的关注,主要是因为它存在很多优点,其中最主要的一个优点就是能够很好地对抗窄带干扰以及频率选择性衰落。在OFDM系统中,因为各子载波上的功率谱之间互相重叠,所以对子载波之间的正交性要求比较严格。载波频率偏差(CFO)会破坏子载波之间的正交性,引入子载波间干扰(ICI)和符号间干扰(ISI),从而导致OFDM的优势丧失,因此必须采取有效的措施对CFO进行补偿。本文主要研究了OFDM系统中的同步技术,尤其是系统中的载波同步算法。这些算法可以分为不借助辅助数据类和借助辅助数据类两大类,不借助辅助数据类主要是借助于OFDM系统本身的结构特点来完成载波同步。这类算法因为不需要借助于辅助信号,因此频谱利用率比较高。而数据辅助型算法大都要在数据信息中加入循环序列,这类算法是通过牺牲传输量来获得同步的,虽然会降低系统的数据传输效率,但捕获速度相对较快,估计精度也比较高并且适合分组数据通信。本文针对这两类算法都给出了几种具体的算法,包括ML算法、LS算法、Moose算法和SC算法。本文首先对这些算法的基本思想进行了研究,然后通过软件对算法进行了仿真实现,最后对仿真结果和算法性能进行了深入分析。本文在后半部分对给出的载波同步算法进行了深入研究,并给出了相应的改进算法。首先对ML算法的缺点进行了分析,给出了基于多符号并且只利用部分循环前缀(CP)的改进算法。其次,针对LS算法,给出了与自抵消相结合的最小二乘载波同步算法。新算法引入了自抵消技术,通过自抵消技术减弱了子载波干扰,使得接收信号更加纯净,从而使得新算法具有更好的性能。然后,通过对Moose算法的研究给出了一种余弦函数算法,该算法跟Moose算法类似都是在发送端的有效数据信息之前发送两个完全相同的OFDM符号作为训练序列,但该算法通过两个符号之间的相关矩阵的性质来进行载波同步。通过仿真分析,可以看出该算法具有比较小的误差。最后,针对SC算法给出了一种改进的算法。新算法在进行符号定时同步和整数倍频偏估计时,从一个新的角度出发,使得估计结果都更加的精准,并且在进行符号定时同步时不会出现地板效应。而在进行小数倍频偏估计时,由于引进了迭代算法,因此具有更好地性能。