独立分量分析应用于OFDM系统频偏和信道估计研究

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作为4G通信的核心技术之一,正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术具有诸多优点,比如抗频率选择性衰落能力强、频带利用率高、高速数据传输等。虽然经过长期的发展,OFDM的各项关键技术已经逐渐成熟,但是仍然存在一些问题需要改进。本文借助独立分量分析(Independent Component Analysis,ICA)技术,针对OFDM系统频偏和信道估计展开研究。本文的主要研究内容概括如下:首先介绍了本文的研究对象——OFDM系统的基本原理,列出了其优缺点,给出OFDM系统频偏和信道估计的研究现状,对本文涉及到的OFDM系统的关键技术进行了详细的分析说明。其次介绍本论文使用的工具——独立分量分析技术,给出了其定义,总结了独立性的度量方法,并介绍本论文用到的FASTICA和NLRICA两种算法。然后提出利用单通道信号记录来估计OFDM系统频偏的新方法。传统的ICA算法进行频偏估计需要借助多通道信号记录,本文提出的方法只需利用相关检测技术处理单路OFDM信号,获得观测信号向量,通过ICA算法分离出含频偏信息的信号,然后估计OFDM系统的频偏。与传统的频偏估计方法相比较,该方法不需要信道状态信息和辅助信息,不需要额外的带宽,降低了系统实现的复杂度。最后提出了利用共轭先验信息的OFDM系统信道估计方法。对于使用零前缀(zero padding,ZP)的OFDM系统,可将信道矩阵替换成循环矩阵,然后接收端信号左乘FFT矩阵将该循环矩阵对角化,这时使用盲信号分离技术只需要寻找一个对角矩阵,减少了计算量。另外,充分利用对角矩阵的先验信息,在目标函数中增加上述对角矩阵的稀疏性度量,提高了信道估计的效率和准确性。
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