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随着科技的发展,人们对新场景下的通信需求不断出现,例如科研人员进行海洋科研活动时需要的通信,人们在高铁环境下的通话、上网等和5G场景车联网的万物互联。信道建模研究对于通信系统的设计起关键作用。上述场景信道的共同特点是存在丰富的噪声干扰和严重的多径效应影响。水声信道的特有复杂性主要体现在两个方面:声波在水中传播速度较慢导致带宽过小;接收端的移动和声速较慢导致多普勒频移较大。高铁或车联网信道的特有复杂性体现在:接收设备的移动速度和载波频率大幅提升导致多普勒频移和频偏的大幅提升。多载波调制技术中的正交频分复用技术(OFDM)具有很强的抗多径效应和噪声的能力,同时能够提高频谱利用率,但是OFDM技术存在对时频偏移敏感的缺点,同时信道状态信息的准确性直接影响OFDM系统的整体性能。水声信道中声波传播速度慢和收发端之间相对运动导致接收符号的扩展或压缩程度较大,同时产生较大的多普勒频移使得OFDM子载波之间的正交性受到破坏,该场景下信道状态信息的估计十分重要。高铁或车联网信道中接收端设备移动速度和载波频率大幅提升,产生较大的多普勒频移和频偏,使得时频同步困难。本文将进行水声场景的信道估计算法和高铁或车联网场景的时频同步算法的研究。论文研究了水声通信中的信道估计技术。由于声波比电磁波传播速度慢5个数量级,水声通信系统受到的多普勒频移比无线通信系统严重,需要修正BELLHOP的水声信道模型使其考虑时变性。多径信道的不同路径受到多普频移也不同,传统方法没有分开估计不同路径的多普勒频移,使得多普勒频移补偿不够精确。本文利用正交子空间投影技术将接收信号划分为多个子空间信号,首先利用阵列天线的特性确定需要估计的多普频移的范围,在此基础上,本文提出了新OFDM传输的帧结构和两个相关峰的标准来精确估计子空间信号的多普勒频移,最后利用估计的精确多普勒频移补偿子空间信号后通过BEM算法进行信道估计。仿真结果验证了相比于传统的BEM信道估计算法,本文信道估计算法的性能有了明显的提升。由于OFDM系统性能受到时频偏移影响较大,所以论文研究了高铁或车联网下的时频同步算法。一方面高铁的移动速度已经达到了 300km/h,在3GPP的车联网标准中两车之间的相对速度将到达400km/h。另一方面载波频率大幅提升,车联网中将使用载波达到30-60GHz。上述两点原因引起的大多普勒频移和频偏使得传统时频同步算法的性能大幅下降。本文提出了两种新的时频同步序列,接收信号首先通过前后符号共轭相乘使得每个符号拥有大致一样的相位值,再与本地序列计算相关峰来求定时同步位置,并且可以通过计算定时位置处的相关峰值的相位值得到对应的频偏。仿真结果显示,本文定时同步算法可以在大多普勒和大频偏下工作,并且频率同步算法需要的同步序列更短、传输效率更高和算法复杂度更低。