【摘 要】
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该论文主要就OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplex)系统的同步算法和信道估计算法进行了研究.在同步算法的研究中发现目前的算法定时不够精确,频偏估计的计算量较
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该论文主要就OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplex)系统的同步算法和信道估计算法进行了研究.在同步算法的研究中发现目前的算法定时不够精确,频偏估计的计算量较大或估计范围较小.针对这些缺陷,该文首先提出了一种基于对称性数据段的定时算法,该算法能和最大似然(ML)算法相结合,根据数据段的对称性,进行精确定时;接着又提出了利用训练帧联合估计定时和频偏的方法:设计适当的训练序列,使OFDM帧具有对称性质,用以精确定时,并可捕获较大频偏,弥补ML算法频偏估计范围较小的缺点.在信道估计算法的研究中则发现,现有的算法都是基于信道的相关性的,该文提出一种新的观点,将信道参数视为时限、带限信号,用滤波的方法进行估计.这种估计方法具有计算量小,实现简单的优点,计算机仿真的结果证明了该算法的有效性及其在慢时变信道、低信噪比条件下的优越性.
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