一、OFDM中的信道均衡技术（论文文献综述）
唐玉倩[1]（2021）在《超奈奎斯特非正交频分复用相干光通信系统核心DSP算法研究》文中研究指明随着移动互联网、大数据、云计算、网络游戏应用等技术的发展,人们对高数据速率以及大容量光传输系统的需求不断增加,提升频谱效率从而提高系统容量成为解决光纤通信系统频谱资源受限的可行技术之一。超奈奎斯特非正交频分复用（Faster Than Nyquist Non-Orthogonal Frequency Division Multiplexing,FTN-NOFDM）技术打破传统正交频分复用技术的正交性,通过压缩子载波间隔来压缩信号带宽,从而获得比OFDM更高的频谱效率。而偏振相干超奈奎斯特非正交频分复用系统（Polarization Multiplexing Coherent FTN-NOFDM,PM-CO-FTN-NOFDM）不仅具有多载波调制的抗色散的优势,还保持偏振分集相干接收的高频谱效率和高接收机灵敏度的优势,且通过子载波间隔压缩达到更高的频谱效率,可以满足未来大容量、高速率、高频谱效率、高接收机灵敏度的相干光通信系统要求,具有重要研究意义和应用前景。本文围绕PM-CO-FTN-NOFDM传输系统中的关键技术—数字信号处理（Digital Signal Processing,DSP）算法进行了深入研究,主要研究工作如下。1.FTN-NOFDM系统中引入严重子载波间干扰（Inter-Carrier Interference,ICI）,传统PM-CO-OFDM系统的DSP算法难以适用,需根据NOFDM系统损伤特性,对PM-CO-F TN-NOFDM系统DSP算法方案进行改进设计。本文根据FTN-NOFDM特性,在发端DSP中选择添零替代循环前缀,并相应地进行帧结构设计。在收端DSP中,针对严重内在ICI的影响对频偏估计、相偏估计、信道估计等DSP算法以及算法流程进行设计,在传输损伤补偿完之后使用信号检测算法抑制内在ICI。在单波道112Gbps PM-CO-QPSK-FTN-NOFDM传输距离300km条件下,仿真验证了所设计DSP方案的可行性,以0.4dB光信噪比代价实现了频谱利用率提升14.3%。2.针对FTN-NOFDM系统下非正交导频叠加其他子载波干扰这一问题,提出一种基于时域射频导频（Radio Frequency-Pilot,RF-Pilot）的频偏相偏联合估计算法。所设计的算法在时域加入直流,其上变频后变成RF-Pilot,利用其高功率以及无相位损伤时相位为零的特性进行频偏与相偏估计,从而有效减轻内在ICI对系统性能的影响。单波道112Gbps PM-CO-QPSK-FTN-NOFDM光传输系统仿真结果表明频谱效率提升14.3%时:频偏容忍大于2GHz,最优的导频信号功率比为-17～-13dB,保护子载波开销最大为8.9%。3.针对FTN-NOFDM系统下传统基于数据辅助的频域信道估计法性能差、而盲信道估计算法复杂度高的问题,本文根据PM-CO-FTN-NOFDM传输信道特性,提出了一种基于琼斯矩阵的无插值的频域信道估计算法,该算法不受FTN-NOFDM内在ICI影响,且复杂度较低。单波道112Gbps PM-CO-QPSK-FTN-NOFDM传输系统仿真结果表明频谱效率提升14.3%时该算法至少能自适应补偿30ps的偏振模色散,训练符号开销最大为2.9%。
周琦[2]（2021）在《UFMC系统信道估计与均衡技术的研究》文中研究指明通用滤波多载波（Universal Filtered Multi-Carrier,UFMC）是第五代移动通信系统（5G）备选波形技术之一,有着频谱效率高、带外泄漏低和良好的抗频偏性能等优点,能够较好地运用于物联网（Internet ofThings,IoT）与机器类通信（Machine Type Communication,MTC）等场景中。与正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）系统相比,UFMC系统中没有添加循环前缀（Cyclic Prefix,CP）,在通过多径信道时,滤波后的UFMC符号有着上升沿与下降沿,这对系统抵抗符号间干扰（Inter-Symbol Interference,ISI）提供了一种“软保护”。当信道时延扩展较大时,这种保护显得有点不足,同时系统正交性遭到了破坏,系统会遭受载波间干扰（Inter-Carrier Interference,ICI）与子带间干扰（Inter-Band Interference,IBI）。UFMC系统在进行信道估计与均衡的时候会受到多径信道的干扰。现有的大部分关于UFMC系统的信道估计和信道均衡算法并没有考虑系统中的ISI、ICI和IBI,因此本文针对UFMC系统中的信道估计与信道均衡算法中干扰问题展开了研究。1.研究了传统的最小二乘（Least Squares,LS）信道估计算法、最小均方误差（Minimum Mean Square Error,MMSE）信道估计算法以及基于离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform,DFT）信道估计算法在UFMC系统中的使用。并针对LS信道估计算法没有考虑噪声的问题,提出了基于小波阈值去噪的信道估计算法。该算法利用有用信号与噪声在小波域中不同的特性,将噪声部分区分出来并进行一定的抑制。首先把LS信道估计算法得到的估计值变换到小波域中,设置阈值并对每个分解尺度下的细节系数进行处理,最终达到抑制噪声的效果。仿真结果表明,提出的改进算法可以降低噪声对估计值的影响,从而提升系统性能。2.设计了一种适用于UFMC系统的信道估计算法。本算法采用具有相同部分的导频序列,导频的前半部分作用相当于OFDM系统中的CP,并用导频的后半部分在时域中进行信道估计。得到信道估计值后,对信道长度进行估计,去除信道长度以外以及信道长度以内的噪声干扰。仿真结果显示,提出的信道估计算法有着较低的均方误差（Mean Square Error,MSE）,估计出的信道值较为准确。3.参考OFDM系统CP不足情况下的均衡算法,将基于判决反馈均衡的时域迫零算法（Force Zero,ZF）与MMSE均衡算法在UFMC系统中使用。并针对OFDM中符号循环移位均衡算法没法在UFMC系统中直接使用的问题,对该算法进行改进,使其在UFMC系统中能够使用。仿真表明,改进的算法降低了 ISI、ICI与IBI带来的影响,系统的误比特率得到降低。
李小琴[3]（2021）在《取心测压一体化仪器遥传系统设计与实现》文中指出随着现代工业对石油需求量越来越大,石油的勘探开采越来越受到人们的重视。石油勘探过程中,可以先通过测井传输系统将井下地质数据传输到地面,然后根据这些地质数据推断油气状态。在充分了解井下油气状态后,就可以最大限度地开采井下石油,从而成功提高石油开采效率。因此,井下地质数据的传输在石油开采方面具有十分重大的意义,为了更快更准确地传输这些数据,一个性能良好的测井系统必不可少。电缆测井系统便是一种常见的测井系统,此类系统通过专用于测井的电缆传输数据,工作时需要将测井工具连接到电缆上,电缆测井在全球的石油工业中占据着十分重要的地位。本文便针对中海油服研制的取心测压一体化仪器设计了一种具有较强抗干扰性能的电缆遥传系统,系统基于OFDM调制解调技术,实现了取心测压一体化仪器下的数据传输。本文进行了以下方面的研究:1、系统通信方案方面,首先根据实际工作环境和性能要求确定系统的通信方式、通信机制、调制解调算法、编解码算法、电缆缆芯分配,并且根据电缆信道的幅频特性选合适的信号传输频带,然后确定了系统数据帧格式。2、系统设计方面,地面和井下主要用DSP芯片完成算法,结合算法复杂度和工作环境确定使用的DSP芯片型号,然后确定了其他硬件功能模块的实现。同时设计了系统通信物理层协议,包括井下调制器、地面解调器的设计与实现,调制解调器工作时的状态转移,地面和井下的通信时序等。3、通信算法设计方面,主要包括OFDM系统常见的采样时钟同步、帧同步、信道估计与均衡、信道分析、信道编码与随机化等算法在系统中的实现,并且对部分模块进行测试后给出了实际测试的结果。尤其是针对帧同步算法,本文提出了两种不同的改进抗干扰帧同步算法,首先通过仿真确定其可行性,然后通过系统测试确定这两种算法都能满足系统性能要求。
程丽[4]（2021）在《在线序列极限学习机及其应用研究》文中指出极限学习机（Extreme learning machine,ELM）是一种单隐层前馈神经网络,经典ELM学习算法为批量算法,所有的数据在训练之前都应该事先获得。然而,实际应用中数据往往是连续接收的。针对该场景,在线序列极限学习机（Online Sequential Extreme learning machine,OS-ELM）应运而生,它可以对逐个或逐块到来的数据进行顺序处理,具有较好的泛化性能和较快的学习速度。本文从非高斯噪声鲁棒性和隐含层结构稀疏性这两个方面改进OS-ELM算法,并将其应用于OFDM系统的信道均衡。具体研究内容如下:（1）OS-ELM算法利用均方误差（Mean Squared Error,MSE）准则构造代价函数,由于该准则只考虑数据的二阶统计量,因此在处理非线性和非高斯分布的数据时难以获得最佳性能。针对该问题,本文提出了基于鲁棒递归最小二乘的在线序列极限学习机（RR-OSELM）算法,利用最大相关熵准则构造代价函数,采用半二次优化算法将模型转化为二次型问题,从而得到输出权值递推公式。通过对算法收敛的理论证明以及实验表明,该算法在期望数据受非高斯噪声污染时具有良好的鲁棒性。（2）OS-ELM算法中人为设置隐含层节点数目具有随机性,设置过大会引起过拟合问题,设置太小会降低预测精度。为了能自动获得隐含层最佳结构,本文提出基于稀疏递归最小二乘的在线序列极限学习机（S-OSELM）,在代价函数中加入输出权值的l0-范数和1l-范数正则化惩罚项以获得稀疏解,使用子梯度方法得到输出权值的在线更新方式。同时,为了防止正则化参数选取不当对算法性能造成的不利影响,提出一种自适应调整正则化参数的方法。从理论上证明了S-OSELM算法的收敛性,实验结果表明,所提出的S-OSELM-l0和S-OSELM-l1算法精确度较高,隐含层规模更小。（3）正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）系统中经过高功率放大器（High Power Amplifier,HPA）和衰落信道后,非线性失真和多径效应使得接收端信号发生严重的畸变,通信系统性能受到较大影响。现有的大部分基于神经网络的OFDM信道均衡方法需要对信道模型提前进行离线训练,当真实信道场景与之前的信道模型出现较大差异时,信道均衡性能下降。针对以上问题,本文使用在线序列极限学习机完成信道均衡。仿真结果表明,该方法能克服多径衰落信道和HPA产生的非线性失真带来的影响,相比传统的信道均衡方法能获得更低的误比特率。
张豪杰[5]（2020）在《机器学习技术在相干光OFDM系统中的应用》文中研究说明随着大数据时代来临,大容量、高速率、长距离的传输系统必然是未来的主流。相干光正交频分复用技术（CO-OFDM）作为相干光技术和正交频分复用（OFDM）技术的共同产物,对两者的优势兼而有之,可以在新一代高速光网络中扮演重要角色。近年来,机器学习技术在计算机科学领域取得了非常成功的应用,自然而然在光通信领域也将发挥重要作用。在CO-OFDM中,由于信号峰均比（PAPR）比较大,在元器件的非线性特性作用下,会严重劣化系统性能。因此,本文针对相干光OFDM非线性补偿进行了理论分析和仿真研究。首先使用VPI仿真软件和MATLAB根据CO-OFDM原理搭建CO-OFDM系统。然后提出基于多层感知机神经网络（MLP-ANN）技术的非线性补偿方案。在十六进制正交振幅调制（16-QAM）相干光正交频分复用系统中,相比线性均衡器,MLP-ANN非线性均衡器（NLE）在传输600 km,2000 km单模光纤时可以分别提升Q值1.4 dB、0.6 dB,并且具有较强的鲁棒性。另外,在相干光OFDM中,由于信道存在衰落,子信道状态条件并非一致。传统功率分配方案要么没有考虑不同子信道具体的状态条件而盲目将所有子信道当做一样来对待;要么忽略了非线性效应和子载波间的相互作用,而假定子载波的信噪比和发射功率呈现简单的线性关系。这必然影响信道传输性能,使系统传输容量不能最大化。因此本文也针对相干光OFDM子载波功率分配进行了理论和仿真研究。仿真结果表明,提出的基于神经网络和遗传算法功率分配方案相比传统功率分配方案可以为各个子信道匹配更加合适的功率,从而提升系统误码性能。
章杰钧[6]（2020）在《实时IM/DDO-OFDM系统中高阶QAM调制与解调技术的研究与实现》文中进行了进一步梳理随着互联网业务的飞速增长,通信带宽资源紧缺的问题日益严重。光正交频分复用（Optical Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OOFDM）技术结合正交幅度调制（Quadrature Amplitude Modulation,QAM）因为拥有极高的频谱效率而受到了广泛的关注。然而在高阶QAM调制下,系统光接收机的灵敏度会急剧下降,使用精准的信道估计与均衡技术恢复信号显得尤为重要。目前,针对OOFDM系统中的信道估计与均衡算法大部分为仿真或者离线方式,而忽略了各种噪声干扰和实时硬件系统的可行性等问题。本论文的研究内容是基于实时强度调制直接检测OOFDM（Intensity Modulation/Direct Detection OOFDM,IM/DDO-OFDM）系统。为了适应高阶QAM调制,提出了一种低复杂度且精确补偿的信道估计与均衡算法。同时使用FPGA搭建实时IM/DDO-OFDM系统,研究其在高阶QAM调制格式下的整体传输性能。本文的主要研究内容与相关成果如下:第一,基于数学模型分析了 IM/DDO-OFDM系统的基本原理、组成结构和信号损伤。根据QAM调制解调原理,分析了 QAM信号的特点,同时理论证明了高阶QAM信号对系统接收机性能的影响。第二,结合OFDM系统常用信道估计算法,提出了一种基于训练序列的频域信道估计与均衡算法,该算法复杂度低且易于硬件实现,通过仿真实验结果表明16-QAM信号星座图的误差幅度向量（Error Vector Magnitude,EVM）值在信道均衡后提升了接近28dB。第三,设计并实现了实时IM/DDO-OFDM系统中高阶QAM调制的硬件方案,分析了系统收发机的关键DSP模块功能以及FPAG实现方式。最后通过实验验证了 64-QAM和256-QAM的信道均衡效果,以及在实时系统中的整体传输性能。
李颖聪[7]（2020）在《车联网系统中的混合均衡技术研究》文中进行了进一步梳理物联网技术推动了全球信息产业化第三次浪潮。车联网借助新一代智能设备与通信技术结合,实现了车与车,车与路,车与云的交互。其中V2V通信是车联网渐进式发展中不可逾越的阶段。V2V通信的信道具时变性,同时车辆的高速运动会产生多普勒效应,影响信号正常传输。由于车辆通信发生在高楼和各种建筑物中间,致使信号产生频率选择性衰落。针对上述的通信场景,本文通过研究无线信道的协作通信和自适应均衡技术,提出了适合于V2V通信的技术手段,主要内容和创新性贡献如下:1.无线信道的衰落,V2V协作通信模型。本文考虑采用协作分集来对抗城市复杂性信道带来的衰落问题;同时,针对不同的场景,采取不同的中继传输协议,提高通信质量。2.协作通信中的均衡。由于V2V协作通信系统受到信道衰落的影响,需要采用均衡器来消除多径衰落引起的ISI。在均衡算法研究的过程中,采用不同均衡算法在单载波条件下的V2V协作通信模型下进行仿真,基于不同的信道场景得出,LMS算法具有跟踪信道的能力,能够更好的应用时变信道场景。而V2V协作通信中,信道时变过快,传统LMS算法的收敛速度过慢。研究表明步长与稳态误差影响着LMS算法的收敛性能,基于群智能算法迭代寻优的特性,结合LMS算法全局收敛的特性进行改进;通过与传统的LMS算法仿真对比得出,改进算法具有更快的收敛速度,能在训练数据较少的条件下达到收敛。3.将OFDM技术引入V2V协作通信中,利用了OFDM良好的抗频率选择性衰落的特性,搭建了OFDM系统下V2V协作通信的信道模型,同时对改进算法在此模型上进行了仿真。对于目前的OFDMA系统搭建了V2V仿真模型,与改进LMS算法进行比较,仿真结果显示所提算法在OFDM和OFDMA系统上获得更好的误码率性能。
郭梦琪[8]（2020）在《短距离带宽受限光纤传输系统中信号调制与干扰消除技术研究》文中研究指明随着物联网、高清视频、人工智能等新兴技术的高速发展,以及远程办公、云课堂、云桌面等流量饥渴型业务的快速普及,数据流量持续不断的高速增长,数据中心架构面临快速的更新换代。在容量高速增长的数据中心光互连中,100-G光互连技术已经被普遍采用,400-G规模商用时代正在来临,800-G高速光模块已经发布。具有庞大连接数量的短距离数据中心光互连对成本与功耗十分敏感,倾向于采用低成本、低功耗、小尺寸、高集成度的器件。然而,低成本低功耗的小型器件会导致高速信号受到器件带宽的限制。本论文针对短距离光纤传输系统中的带宽受限问题,在多载波调制及单载波调制的基础上,对带宽受限的正交频分复用（OFDM）、非正交频分复用（NOFDM）和单载波系统的信号调制与干扰消除技术进行了深入研究。论文的主要研究内容和创新点总结如下:一、基于分层非对称剪裁光正交频分复用的干扰消除方案对于OFDM系统,本论文首先将以离散哈特莱变换（DHT）和离散余弦变换（DCT）为代表的实数三角变换应用于分层非对称剪裁光正交频分复用（L-ACO-OFDM）中,提出了基于实数三角变换的L-ACO-OFDM系统。L-ACO-OFDM将多层信号叠加,频谱效率的提升使其更适合于带宽受限系统。基于实数三角变换的L-ACO-OFDM可以实现全实数运算,运算复杂度比基于离散傅里叶变换（DFT）的L-ACO-OFDM 降低一半。针对L-ACO-OFDM中当前层信号的剪裁噪声对后续层信号引入的载波间干扰（ICI）问题,本论文通过分集合并技术,在基于实数三角变换的L-ACO-OFDM系统中提出了改进ICI消除方案,在仿真系统中可以获得2-dB以上的Eb/N0增益,在实验系统中能够在7%前向纠错（FEC）门限处达到约2-dB的接收机灵敏度提升。针对L-ACO-OFDM信号的高峰均功率比（PAPR）问题,本论文首次对可以有效降低PAPR、运算复杂度和高频损伤的分层非对称剪裁光单载波频分复用（L-ACO-SCFDM）方案在短距离带宽受限光互连实验系统中的性能进行了分析。通过搭建3-dB等效带宽约为2-GHz的带宽受限实验系统,传输了 18-Gb/s L-ACO-SCFDM及L-ACO-OFDM 信号,在 7%FEC 门限处 L-ACO-SCFDM 相对 L-ACO-OFDM具有约4-dB的接收机灵敏度提升。同时,针对L-ACO-SCFDM信号提出了去除固定干扰的优化方案提升实验性能,Q因子可以达到约2.3-dB的提升。二、基于超奈奎斯特非正交频分复用的载波间干扰消除方案对于NOFDM系统,当压缩OFDM的子载波间隔至小于每个子载波符号速率的一半,可生成具有更低带宽的超奈奎斯特非正交频分复用（FTN-NOFDM）信号。由于子载波间隔的压缩,FTN-NOFDM中的ICI问题被重点关注。当ICI被性能较好的树形搜索法进行有效消除后,本论文首次对FTN-NOFDM系统在加性高斯白噪声信道下的Mazo极限和容量极限进行了验证。当子载波间隔压缩因子设置为0.802时,采用QPSK调制的FTN-NOFDM与OFDM的误码率性能基本相同。因此,当子载波间隔压缩因子设置在1至0.802的区间时,FTN-NOFDM信号的容量极限能够高于奈奎斯特信号的容量极限。针对ICI消除性能较好的树形搜索法的运算复杂度仍然可以降低的问题,本论文在基于分数阶余弦变换（FrCT）的FTN-NOFDM系统中,提出采用搜索半径辅助的基于QR分解和M算法的最大似然检测（RA-QRM-MLD）、迭代检测级联球形译码（ID-SD）、迭代检测级联基于QR分解和M算法的最大似然检测（ID-QRM-MLD）三种简化的树形搜索法用于ICI的有效消除。通过搭建短距离带宽受限光纤传输实验系统,在3-dB等效带宽约为5.5-GHz的带宽受限实验条件下,对28-Gb/s FTN-NOFDM信号及OFDM信号的传输性能进行分析。在采用简化的树形搜索法对ICI进行有效消除后,具有带宽压缩特性的FTN-NOFDM信号相比OFDM信号在带宽受限系统中具有性能优势,在OFDM的系统性能无法达到FEC门限时,FTN-NOFDM的系统性能可以达到FEC门限。三、基于单载波调制的符号间干扰消除方案对于单载波系统,本论文基于四进制脉冲幅度调制（PAM-4）,针对带宽受限信道对单载波信号引入的符号间干扰（ISI）问题,提出了预均衡和后均衡联合算法。其中发送端采用频域上预均衡强度可调的算法,避免PAPR过高导致的信号有效功率下降问题,接收端的后滤波器系数根据预均衡强度进行联合优化。在10-dB等效带宽约为14-GHz的带宽受限光纤传输实验系统中,预均衡和后均衡联合算法可以使112-Gb/s PAM-4信号经过2-km标准单模光纤的传输实验性能在7%FEC门限处达到大约2.5-dB的接收机灵敏度提升。综上所述,本论文针对短距离光纤传输系统中的带宽受限问题,系统深入地研究了三类适用于短距离带宽受限光纤传输系统的信号调制与干扰消除方案。在多载波调制的基础上,针对带宽受限的OFDM调制技术研究了 L-ACO-OFDM及L-ACO-SCFDM系统中的ICI消除方案及干扰消除优化方案;针对带宽受限的NOFDM调制技术研究了 FTN-NOFDM系统中的ICI消除方案。在单载波调制的基础上,针对带宽受限的单载波调制技术研究了 ISI消除方案。将所提出的信号调制与干扰消除方案应用于短距离带宽受限光互连系统,进行了仿真和实验上的充分验证。本论文所研究的信号调制与干扰消除技术为短距离带宽受限光纤传输系统提供了可行方案。
武晨辉[9]（2020）在《OQAM/FBMC系统中信道估计与均衡技术研究》文中研究指明虽然正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术在现代通信系统中占据主要地位,但是随着物联网和智慧城市等产业的快速发展,OFDM技术在频谱利用率、用户体验速率和流量密度等方面都面临巨大的挑战。滤波器组多载波技术（Filter Bank Multicarrier,FBMC）利用时频特性良好的原型滤波器获得了更高的频谱利用率和更小的带外泄露,且频谱灵活性更高。然而FBMC系统为了保证传输效率使用的偏移正交幅度调制（Offset Orthogonal Amplitude Modulation,OQAM）技术,放宽了子载波正交的条件,导致系统会产生固有干扰,从而使得系统的信道估计和均衡面临巨大的挑战。论文主要研究OQAM/FBMC系统中信道估计与均衡技术。首先,论文对OFDM系统的基本原理进行了概述,分析了其滤波器组的基本特性;详细描述了FBMC系统的基本原理和OQAM调制解调技术;介绍了无线信道传输特性以及无线信道对OQAM/FBMC系统的影响。然后,针对OQAM/FBMC系统的信道估计技术,论文主要从系统信道估计的数学模型、导频结构和现有的信道估计算法对固有干扰的处理方式等方面进行深入研究。论文首先对基于块状导频的成对导频法（Pairs of Pilots,POP）和干扰近似法（Interference Approximation Method,IAM）进行了详细的理论分析。紧接着理论推导并分析了平滑滤波处理后的信噪比增益公式,针对该算法的缺陷提出了一种基于迭代预处理的信道估计算法。该算法依据子载波之间的相关性对连续子载波进行迭代平滑滤波,随后将该算法与平滑滤波算法进行对比,定量分析了该算法的信噪比处理增益和复杂度,并基于POP法进行了性能仿真验证。其次对基于散状导频的辅助导频（Auxiliary Pilot,AP）法和修正干扰近似法（Modified Interference Approximation Method,MIMA）进行了详细的理论分析和仿真验证,紧接着针对信道快衰落场景,对一种现有的迭代干扰消除算法进行了优化,优化后的算法在进行迭代干扰计算之前通过次导频信息校准伪导频估计值,并利用校准后的估计值得到更为准确的次导频信道估计初始值,进而提高最终信道估计的准确度。仿真结果表明,该算法在快衰落信道下具有更好的信道估计性能。最后,论文对OQAM/FBMC系统的信道均衡技术进行了深入研究,主要涉及系统的解调数学模型、现有的线性均衡算法和迭代干扰消除均衡算法（Iterative Interference Cancellation Equalization,IIC）,并对这些算法进行了理论分析和性能仿真验证,紧接着论文对IIC算法进行了改进,提出了一种MMSE-IR-IIC均衡算法。相比于IIC算法,该算法在进行发送符号预估计时考虑了对干扰和噪声的抑制,从而获得了更好的信道均衡效果。仿真结果表明,该算法相对于传统的IIC算法在均衡性能上有较大的提升。
严瑛[10]（2020）在《高速通信系统的物理层技术研究与实现 ——信道估计技术》文中认为MIMO-OFDM系统将MIMO技术和OFDM技术结合起来,具有高稳健性、高数据传输率、高频谱利用率等特点,实现了传统通信领域的重大突破。然而由于无线通信传输环境复杂,接收信号的相位和幅度会出现严重的衰落,必须通过信道估计技术才能恢复出发送数据。因此兼顾准确度和计算复杂度考虑,研究出适合硬件实现的MIMO-OFDM信道估计方案是十分有意义的。本文的主要工作如下:（1）研究了MIMO-OFDM信道估计技术的两个关键点,基于导频的信道估计技术和合适的训练序列的选择。在信道估计技术方面,详细研究了常用的信道估计算法:LS、MMSE、LMMSE和SVD-LMMSE,及插值算法:线性内插、二次内插、三次样条内插的基本原理和硬件实现复杂度,在不同的信道下对信道估计算法、导频方式、和插值方式进行了仿真,验证了在实现复杂度和性能这两个因素下本系统选择块状导频和LS信道估计算法的合理性。在训练序列的选择方面,根据标准802.11ac的物理层帧结构和发射机结构对先导码部分和数据部分设计了不同的信道估计算法并进行仿真,对于先导码部分的估计将两个L-LTF训练序列取平均换来了1dB的性能提升;对于数据部分的处理,采用VHT-LTF训练序列进行LS信道估计后,再对每个OFDM符号插入一定的导频子载波用于相偏校正,仿真证明了该算法在不同MCS、不同帧长和不同信道及不同信道频偏下都能取得很好的性能。再将802.11ac中训练序列的设计方案和信道估计算法应用到本设计的MIMOOFDM系统中,提出了基于训练序列的LS信道估计算法,和对数据部分插入导频符号进行信道跟踪校正相偏的算法,仿真证明了该算法不会随着相偏的增加而性能变差。（2）在40MHz带宽、40MHz采样率、125MHz时钟频率下在FPGA上实现了载荷速率1Gbps的8发8收的MIMO-OFDM系统,重点对组帧模块和信道估计检测模块的FPGA实现方案进行了分析和RTL仿真验证,通过和MATLAB对比分析了信道估计检测模块在FPGA上实现的误差,判断了在高速传输的要求下模块的功能正确性和吞吐量达标与否。在上板测试时,采用了硬软件联合测试的方法,通过LWIP协议栈实现了MATLAB和FPGA之间的数据交互,量化了系统在MIMO信道中的性能表现,验证了其性能要求和目标一致。
二、OFDM中的信道均衡技术（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、OFDM中的信道均衡技术（论文提纲范文）
（1）超奈奎斯特非正交频分复用相干光通信系统核心DSP算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文背景和研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状和技术难题 |
| 1.2.1 研究现状 |
| 1.2.2 技术难题 |
| 1.3 论文的主要研究内容和结构安排 |
| 第二章 112Gbps PM-CO-QPSK-FTN-NOFDM DSP算法方案设计 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 112Gbps PM-CO-QPSK-FTN-NOFDM DSP算法方案概要设计 |
| 2.3 112Gbps PM-CO-QPSK-FTN-NOFDM发射端DSP算法方案 |
| 2.3.1 发射端DSP算法方案 |
| 2.3.2 发送端保护间隔设计 |
| 2.4 112Gbps PM-CO-QPSK-FTN-NOFDM接收端DSP算法方案 |
| 2.4.1 接收端算法方案设计 |
| 2.4.2 DSP算法方案仿真验证 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 PM-CO-FTN-NOFDM系统频偏与相偏联合估计算法研究 |
| 3.1 PM-CO-FTN-NOFDM相位损伤影响分析 |
| 3.2 基于RF-Pilot的PM-CO-FTN-NOFDM频偏与相偏联合估计算法 |
| 3.3 本章小结 |
| 第四章 PM-CO-FTN-NOFDM系统信道估计算法研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 偏振相关损伤以及ICI损伤影响分析 |
| 4.2.1 基于琼斯矩阵的无插值的信道估计算法工作原理 |
| 4.2.2 算法仿真验证 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 论文总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 不足与改进方向 |
| 缩略词索引 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表学术论文和参与科研项目情况 |
| 致谢 |
（2）UFMC系统信道估计与均衡技术的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 UFMC技术研究现状 |
| 1.2.2 UFMC系统信道估计技术研究现状 |
| 1.2.3 UFMC系统信道均衡技术研究现状 |
| 1.3 本文的研究内容及章节安排 |
| 第2章 UFMC的原理及性能 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 UFMC系统模型 |
| 2.3 无线信道特性 |
| 2.3.1 多径效应 |
| 2.3.2 多普勒效应 |
| 2.3.3 信道模型 |
| 2.4 UFMC与OFDM性能对比 |
| 2.5 信道估计技术与信道均衡技术 |
| 2.5.1 UFMC系统信道估计技术 |
| 2.5.2 UFMC系统信道均衡技术 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 基于小波阈值去噪的UFMC系统信道估计算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信道估计算法 |
| 3.2.1 LS信道估计算法 |
| 3.2.2 MMSE信道估计算法 |
| 3.2.3 DFT信道估计算法 |
| 3.3 基于小波阈值去噪的信道估计算法 |
| 3.3.1 小波变换的基本原理 |
| 3.3.2 小波去噪 |
| 3.3.3 改进的信道估计算法 |
| 3.4 仿真性能与分析 |
| 3.5 本章小节 |
| 第4章 基于干扰消除的UFMC信道估计算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 多径信道的影响 |
| 4.3 导频设计 |
| 4.4 干扰消除的信道估计算法 |
| 4.5 仿真与分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于干扰消除的UFMC信道均衡 |
| 5.1 前言 |
| 5.2 均衡算法分析 |
| 5.2.1 ZF/MMSE时域均衡 |
| 5.2.2 符号循环移位均衡 |
| 5.3 UFMC系统算法设计 |
| 5.3.1 基于DFE算法的ZF/MMSE均衡 |
| 5.3.2 基于干扰消除的均衡算法 |
| 5.4 仿真与分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 论文的研究工作和成果总结 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间完成的科研成果 |
| 致谢 |
（3）取心测压一体化仪器遥传系统设计与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景与意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 测井及其关键技术 |
| 1.2.1 测井技术 |
| 1.2.2 电缆遥测技术 |
| 1.2.3 井壁取心及电缆地层测试技术 |
| 1.3 论文研究内容及结构安排 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 取心测压一体化仪器遥传系统基本理论 |
| 2.1 OFDM技术简介 |
| 2.2 OFDM基本原理 |
| 2.3 OFDM中的同步技术 |
| 2.3.1 载波同步 |
| 2.3.2 采样时钟同步 |
| 2.3.3 符号同步 |
| 2.4 OFDM中的循环前缀 |
| 2.5 自动增益控制技术 |
| 2.6 信道估计与信道均衡 |
| 2.6.1 信道估计 |
| 2.6.2 信道均衡 |
| 2.7 SNR估计 |
| 2.8 信道编码 |
| 2.9 随机化 |
| 2.10 本章小结 |
| 第三章 取心测压一体化仪器遥传系统噪声分析 |
| 3.1 同时开启大小电机时噪声分析 |
| 3.2 仅开启小电机时噪声分析 |
| 3.3 大电机开启瞬间的噪声干扰分析 |
| 3.4 系统噪声处理方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 取心测压一体化仪器遥传系统设计 |
| 4.1 系统技术指标 |
| 4.2 通信系统总体设计 |
| 4.2.1 缆芯分配 |
| 4.2.2 频谱划分 |
| 4.3 硬件系统设计 |
| 4.3.1 电缆接口 |
| 4.3.2 地面通信模块硬件设计 |
| 4.3.3 井下通信模块硬件设计 |
| 4.4 通讯协议设计 |
| 4.4.1 数据帧帧格式 |
| 4.4.2 传输速率自适应 |
| 4.4.3 井下调制器设计 |
| 4.4.4 地面解调器设计 |
| 4.4.5 地面与井下通讯时序 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 同步算法仿真及分析 |
| 5.1 帧同步算法 |
| 5.1.1 基于m序列的帧同步算法 |
| 5.1.2 基于LFM信号的帧同步算法 |
| 5.2 采样时钟同步算法 |
| 5.3 本章小结 |
| 第六章 系统测试结果及分析 |
| 6.1 测试平台及方法 |
| 6.2 测试结果及分析 |
| 6.2.1 实验室测试结果及分析 |
| 6.2.2 挂接电机结果及分析 |
| 6.3 本章小结 |
| 第七章 总结及展望 |
| 7.1 本文工作总结 |
| 7.2 研究工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
（4）在线序列极限学习机及其应用研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 引言 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 极限学习机研究现状 |
| 1.2.2 在线序列极限学习机研究现状 |
| 1.2.3 基于神经网络的OFDM系统信号处理 |
| 1.3 本文主要工作和内容安排 |
| 第二章 基础知识 |
| 2.1 极限学习机概述 |
| 2.1.1 极限学习机 |
| 2.1.2 正则化极限学习机 |
| 2.2 在线序列极限学习机 |
| 2.2.1 在线序列极限学习机 |
| 2.2.2 正则化在线序列极限学习机 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于鲁棒递归最小二乘的在线序列极限学习机 |
| 3.1 基于递归最小二乘的在线序列极限学习机 |
| 3.2 基于鲁棒递归最小二乘的在线序列极限学习机 |
| 3.2.1 最大相关熵准则 |
| 3.2.2 RR-OSELM算法推导 |
| 3.3 RR-OSELM算法收敛性分析 |
| 3.3.1 输出权值的无偏估计 |
| 3.3.2 输出权值的均方误差 |
| 3.3.3 训练样本的均方误差 |
| 3.4 实验仿真与分析 |
| 3.4.1 时间序列预测实验 |
| 3.4.2 回归实验 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于稀疏递归最小二乘的在线序列极限学习机 |
| 4.1 极限学习机隐含层设计方法 |
| 4.2 基于稀疏递归最小二乘的在线序列极限学习机 |
| 4.2.1 S-OSELM算法推导 |
| 4.2.2 正则化参数的自适应调整 |
| 4.2.3 基于l_0-范数和l_1-范数的S-OSELM算法 |
| 4.2.4 多输出节点的S-OSELM算法 |
| 4.3 S-OSELM算法收敛性分析 |
| 4.4 实验仿真与分析 |
| 4.4.1 时间序列预测问题分析 |
| 4.4.2 回归问题分析 |
| 4.4.3 分类问题分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 在线序列极限学习机在OFDM系统中的应用 |
| 5.1 OFDM系统概述 |
| 5.1.1 OFDM系统框图 |
| 5.1.2 OFDM系统的信道均衡 |
| 5.2 基于在线序列极限学习机的OFDM系统信道均衡 |
| 5.2.1 问题描述 |
| 5.2.2 算法设计 |
| 5.3 实验仿真 |
| 5.3.1 数据产生 |
| 5.3.2 实验设置 |
| 5.3.3 结果分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 本文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间的研究成果 |
| 致谢 |
（5）机器学习技术在相干光OFDM系统中的应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 主要研究内容 |
| 1.3 学位论文结构安排 |
| 第二章 机器学习与相干光OFDM |
| 2.1 OFDM原理 |
| 2.1.1 多载波调制和解调 |
| 2.1.2 OFDM子载波正交性 |
| 2.1.3 OFDM关键技术 |
| 2.2 CO-OFDM系统 |
| 2.2.1 核心器件 |
| 2.2.2 CO-OFDM的优缺点 |
| 2.2.3 CO-OFDM设计要点 |
| 2.3 CO-OFDM自适应技术 |
| 2.4 机器学习在相干光OFDM中的应用 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 基于机器学习技术进行相干光OFDM非线性补偿研究 |
| 3.1 CO-OFDM非线性原理 |
| 3.2 传统光纤非线性补偿技术 |
| 3.2.1 逆沃尔泰拉传输函数(IVSTF)技术原理 |
| 3.2.2 数字DBP技术的原理 |
| 3.3 基于MLP-ANN技术非线性补偿算法 |
| 3.4 新型非线性补偿算法的仿真研究 |
| 3.4.1 系统仿真参数设置 |
| 3.4.2 仿真结果与性能分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于机器学习技术进行相干光OFDM子载波功率分配研究 |
| 4.1 自适应功率分配原理 |
| 4.2 基于误码率优化的次最优功率分配方式 |
| 4.2.1 最优功率配置 |
| 4.2.2 次最优功率配置 |
| 4.3 基于ANN的相干光OFDM功率分配算法 |
| 4.3.1 新型功率分配算法原理 |
| 4.3.2 新型功率分配算法中的遗传算法 |
| 4.4 新型功率分配算法的仿真研究 |
| 4.4.1 系统仿真参数设置 |
| 4.4.2 仿真结果与性能分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间已发表或录用的论文 |
（6）实时IM/DDO-OFDM系统中高阶QAM调制与解调技术的研究与实现（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 光OFDM技术 |
| 1.2.2 光纤DDO-OFDM系统 |
| 1.2.3 光OFDM系统中DSP算法 |
| 1.3 论文主要研究内容与章节安排 |
| 第二章 OOFDM系统原理与QAM调制解调技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 OFDM基本原理 |
| 2.3 IM/DDO-OFDM系统原理 |
| 2.4 IM/DDO-OFDM系统中信号损伤分析 |
| 2.5 QAM调制解调技术原理 |
| 2.5.1 QAM信号特点 |
| 2.5.2 QAM调制原埋 |
| 2.5.3 QAM解调原理 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 OFDM系统信道估计算法研究 |
| 3.1 OFDM信道估计概述 |
| 3.2 基于导频的信道估计方法 |
| 3.2.1 基于块状导频的信道估计 |
| 3.2.2 基于梳状导频的信道估计 |
| 3.2.3 基于格状导频的信道估计 |
| 3.3 基于训练序列的信道估计算法 |
| 3.3.1 最小二乘LS信道估计算法 |
| 3.3.2 最小均方误差MMSE信道估计算法 |
| 3.3.3 最大似然ML信道估计算法 |
| 3.4 OFDM中常用信道插值方法 |
| 3.4.1 常数插值 |
| 3.4.2 线性插值 |
| 3.4.3 二次插值 |
| 3.4.4 三次样条插值 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 频域信道估计与均衡算法的FPGA实现 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 频域信道估计与均衡算法的硬件方案设计 |
| 4.3 信道估计模块的FPGA实现 |
| 4.3.1 实现原理 |
| 4.3.2 实现过程 |
| 4.4 信道均衡模块的FPGA实现 |
| 4.5 仿真以及实验结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 实时IM/DDO-OFDM系统高阶QAM硬件实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实时IM/DDO-OFDM系统整体硬件方案设计 |
| 5.3 系统发射机的设计与实现 |
| 5.3.1 PRBS生成器模块 |
| 5.3.2 M-QAM调制映射模块 |
| 5.3.3 IFFT变换模块 |
| 5.3.4 帧组织聚合输出模块 |
| 5.4 系统接收机的设计与实现 |
| 5.4.1 符号同步模块 |
| 5.4.2 M-QAM解映射解调模块 |
| 5.4.3 误比特率分析模块 |
| 5.5 实时系统性能实验结果 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 下一步工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录 |
（7）车联网系统中的混合均衡技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 协作通信 |
| 1.2.2 对于OFDM在 V2V通信的研究 |
| 1.2.3 NLOS和 LOS场景 |
| 1.3 论文主要工作和章节安排 |
| 第二章 V2V协作通信信道模型 |
| 2.1 无线信道 |
| 2.1.1 信道衰落方式 |
| 2.1.2 多径信道的概率统计模型 |
| 2.1.3 车车协作通信系统模型 |
| 2.1.4 多普勒频移 |
| 2.2 802.11p |
| 2.2.1 802.11p信道分配 |
| 2.2.2 802.11p帧结构 |
| 2.3 OFDM |
| 2.3.1 OFDM原理 |
| 2.3.2 系统设计 |
| 2.3.3 OFDM用于V2V协作通信相比于单载波的优势 |
| 2.4 均衡技术 |
| 2.4.1 均衡器的分类 |
| 2.4.2 ZF均衡 |
| 2.4.3 自适应算法 |
| 2.4.4 LMS算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 V2V协作通信的信道均衡 |
| 3.1 LMS算法步长研究与仿真 |
| 3.1.1 LMS算法步长BPSK仿真测试 |
| 3.1.2 LMS算法步长QAM调制的仿真测试 |
| 3.1.3 16QAM和 BPSK调制的仿真对比 |
| 3.2 LMS和ZF在不同信道场景下仿真对比 |
| 3.2.1 理想不时变信道场景下仿真对比 |
| 3.2.2 时变信道场景下仿真对比 |
| 3.3 群智能算法 |
| 3.3.1 粒子群算法 |
| 3.3.2 粒子群优化算法研究 |
| 3.4 基于粒子群改进的LMS算法 |
| 3.4.1 基于PSO优化的LMS算法 |
| 3.4.2 LMS和 LMS-PSO算法仿真对比 |
| 3.5 LMS和 PSO-LMS在不同信道场景下仿真对比 |
| 3.5.1 理想不时变信道场景下仿真对比 |
| 3.5.2 时变信道场景下仿真对比 |
| 3.6 本章小节 |
| 第四章 OFDM系统下的仿真 |
| 4.1 OFDM系统 |
| 4.1.1 流程框图 |
| 4.2 时变信道条件下的LMS和 LMS_PSO对比 |
| 4.2.1 基于OFDM系统下的LMS-PSO和 LMS仿真对比 |
| 4.3 OFDMA系统下的扩展 |
| 4.3.1 时变场景下LMS-PSO和 LMS对比 |
| 4.4 OFDMA和 OFDM系统下仿真对比 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作不足 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）短距离带宽受限光纤传输系统中信号调制与干扰消除技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 针对短距离光纤传输系统中带宽受限问题的现阶段解决方案 |
| 1.3 论文的研究内容及创新点 |
| 1.4 论文的结构安排 |
| 参考文献 |
| 第二章 基于IM/DD的短距离光纤传输系统DSP技术 |
| 2.1 基于IM/DD的光纤传输系统基本结构 |
| 2.2 多载波信号中的DSP技术 |
| 2.2.1 基于离散傅里叶变换的OFDM系统 |
| 2.2.2 基于实数三角变换的OFDM系统 |
| 2.2.3 接收端同步与均衡技术 |
| 2.3 单载波信号中的DSP技术 |
| 2.3.1 发送端信号调制 |
| 2.3.2 接收端均衡技术 |
| 2.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第三章 基于分层非对称剪裁光正交频分复用的干扰消除方案 |
| 3.1 基于实数三角变换的L-ACO-OFDM系统 |
| 3.1.1 L-ACO-OFDM信号生成及迭代ICI消除接收方案 |
| 3.1.2 仿真结果分析 |
| 3.2 基于实数三角变换的L-ACO-OFDM系统中改进ICI消除方案 |
| 3.2.1 基于分集合并的改进ICI消除方案 |
| 3.2.2 仿真结果分析 |
| 3.3 基于DHT的L-ACO-SCFDM系统 |
| 3.3.1 基于DHT的ACO-SCFDM系统 |
| 3.3.2 基于DHT的L-ACO-SCFDM信号生成及迭代ICI消除接收方案 |
| 3.3.3 实验传输及干扰消除优化方案 |
| 3.4 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第四章 基于超奈奎斯特非正交频分复用的载波间干扰消除方案 |
| 4.1 FTN-NOFDM信号生成基本理论 |
| 4.2 FTN-NOFDM中ICI消除算法综合研究 |
| 4.2.1 最大似然检测法 |
| 4.2.2 线性检测法 |
| 4.2.3 迭代检测法 |
| 4.2.4 半定松弛检测法 |
| 4.2.5 树形搜索法 |
| 4.3 FTN-NOFDM系统中Mazo极限和容量极限的验证 |
| 4.3.1 FTN-NOFDM在AWGN信道下Mazo极限和容量极限的验证 |
| 4.3.2 FTN-NOFDM在不同器件带宽下的IM/DD光传输性能 |
| 4.4 FTN-NOFDM中低复杂度ICI消除算法及实验验证 |
| 4.4.1 简化的广度优先树形搜索法 |
| 4.4.2 迭代检测与树形搜索级联法 |
| 4.4.3 高性能ICI消除算法综合分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第五章 基于单载波调制的符号间干扰消除方案 |
| 5.1 短距离带宽受限光纤传输系统中常用单载波调制格式对比 |
| 5.1.1 NRZ、EDB及PAM-4信号生成 |
| 5.1.2 NRZ、EDB及PAM-4信号ISI消除 |
| 5.1.3 NRZ、EDB及PAM-4信号在不同器件带宽下的仿真性能 |
| 5.2 112-Gb/s PAM-4中预均衡和后均衡联合ISI消除算法 |
| 5.2.1 实验系统设置 |
| 5.2.2 预均衡和后均衡联合ISI消除算法 |
| 5.2.3 实验结果分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 参考文献 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 未来工作展望 |
| 缩略词中英文对照表 |
| 致谢 |
| 本论文资助来源 |
| 攻读博士学位期间学术成果列表与参与项目情况 |
（9）OQAM/FBMC系统中信道估计与均衡技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 OQAM/FBMC系统中信道估计 |
| 1.2.2 OQAM/FBMC系统中信道均衡 |
| 1.3 论文研究内容和章节安排 |
| 第二章 OQAM/FBMC系统概述 |
| 2.1 OFDM系统概述 |
| 2.2 FBMC系统的基本原理 |
| 2.2.1 FBMC系统基本框架 |
| 2.2.2 FBMC系统中的原型滤波器的设计 |
| 2.2.3 FBMC系统的实现方式 |
| 2.3 OQAM调制 |
| 2.3.1 子载波间干扰分析 |
| 2.3.2 OQAM调制原理 |
| 2.4 无线信道传输特性 |
| 2.4.1 无线信道的衰落特性 |
| 2.4.2 无线信道包络统计特性 |
| 2.4.3 多径衰落信道模型 |
| 2.4.4 无线信道对FBMC系统的影响 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 OQAM/FBMC系统信道估计技术研究 |
| 3.1 OQAM/FBMC系统信道估计数学模型 |
| 3.2 基于块状导频的FBMC信道估计算法 |
| 3.2.1 成对导频法 |
| 3.2.2 干扰近似法 |
| 3.2.3 基于迭代预处理的信道估计算法 |
| 3.2.4 仿真结果与分析 |
| 3.3 基于散状导频的FBMC信道估计法 |
| 3.3.1 干扰修正近似法 |
| 3.3.2 辅助导频法 |
| 3.4 基于反馈干扰计算法的优化 |
| 3.4.1 反馈干扰计算法基本原理 |
| 3.4.2 反馈干扰计算法的优化算法实现步骤 |
| 3.4.3 仿真结果与分析 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 OQAM/FBMC系统信道均衡技术研究 |
| 4.1 OQAM/FBMC系统解调数学模型 |
| 4.2 OQAM/FBMC系统中的线性均衡算法分析 |
| 4.2.1 ZF均衡算法 |
| 4.2.2 MMSE均衡算法 |
| 4.2.3 MMSE-NR均衡算法 |
| 4.2.4 MMSE-IR均衡算法 |
| 4.2.5 仿真结果与分析 |
| 4.3 迭代干扰消除均衡算法(IIC) |
| 4.3.1 迭代干扰消除的基本原理 |
| 4.3.2 迭代干扰消除算法的实现步骤 |
| 4.3.3 仿真结果与分析 |
| 4.4 MMSE-IR-IIC均衡算法 |
| 4.4.1 MMSE-IR-IIC均衡算法基本原理 |
| 4.4.2 MMSE-IR-IIC均衡算法实现步骤 |
| 4.4.3 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 全文工作总结 |
| 5.2 后续研究工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（10）高速通信系统的物理层技术研究与实现 ——信道估计技术（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景及意义 |
| 1.2 信道估计技术的发展和研究现状 |
| 1.3 论文的主要工作和结构安排 |
| 第二章 系统的基本原理及无线信道模型 |
| 2.1 MIMO-OFDM通信系统基本原理 |
| 2.1.1 OFDM技术 |
| 2.1.2 MIMO技术 |
| 2.1.3 典型的MIMO-OFDM通信系统 |
| 2.2 典型的MIMO-OFDM通信信道 |
| 2.2.1 无线信道的基本特点 |
| 2.2.2 小尺度衰落信道模型 |
| 2.2.3 典型的MIMO信道模型 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 MIMO-OFDM信道估计技术研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 导频设计准则 |
| 3.3 基于导频的信道估计算法 |
| 3.3.1 基于LS准则的信道估计 |
| 3.3.2 基于MMSE准则的信道估计 |
| 3.3.3 基于LMMSE准则的信道估计 |
| 3.4 数据位置插值算法 |
| 3.4.1 线性内插 |
| 3.4.2 二次内插 |
| 3.4.3 三次样条插值 |
| 3.5 信道估计及插值算法复杂度分析 |
| 3.6 算法仿真与分析 |
| 3.6.1 采用不同信道估计方式的性能对比 |
| 3.6.2 采用不同导频方式的性能对比 |
| 3.6.3 采用不同插值方式的性能对比 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于训练符号的信道估计的研究 |
| 4.1 802.11 ac物理层的帧结构 |
| 4.1.1 802.11 ac标准中的非VHT前导码字段 |
| 4.1.2 802.11 ac标准中的VHT-LTF字段 |
| 4.2 802.11 ac接收机信道估计的设计 |
| 4.2.1 先导码部分信道估计设计 |
| 4.2.2 数据部分信道估计设计 |
| 4.2.3 Cordic算法 |
| 4.3 802.11 ac接收机信道估计的性能仿真 |
| 4.3.1 先导码部分信道估计性能仿真 |
| 4.3.2 数据部分信道估计性能仿真 |
| 4.4 基于已知训练序列的信道估计算法设计 |
| 4.4.1 基于LS准则的MIMO-OFDM信道估计 |
| 4.4.2 相偏校正算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 MIMO-OFDM通信系统软硬件平台搭建及测试 |
| 5.1 MIMO-OFDM通信系统硬件平台方案设计 |
| 5.2 MIMO-OFDM通信系统硬软件平台搭建 |
| 5.2.1 系统硬件平台介绍 |
| 5.2.2 系统的开发的软件平台介绍 |
| 5.2.3 MIMO-OFDM系统的整体结构设计 |
| 5.3 MIMO信道估计与检测模块的实现 |
| 5.3.1 导频的插入与组帧 |
| 5.3.2 先导码部分L-SIG的信道估计与检测 |
| 5.3.3 数据部分信道估计与检测 |
| 5.4 高速MIMO-OFDM通信链路上板测试 |
| 5.4.1 系统在硬件上实现的资源消耗 |
| 5.4.2 系统硬软件联合测试 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 后续工作及展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
四、OFDM中的信道均衡技术（论文参考文献）
- [1]超奈奎斯特非正交频分复用相干光通信系统核心DSP算法研究[D]. 唐玉倩. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]UFMC系统信道估计与均衡技术的研究[D]. 周琦. 扬州大学, 2021(08)
- [3]取心测压一体化仪器遥传系统设计与实现[D]. 李小琴. 电子科技大学, 2021(01)
- [4]在线序列极限学习机及其应用研究[D]. 程丽. 兰州大学, 2021(09)
- [5]机器学习技术在相干光OFDM系统中的应用[D]. 张豪杰. 北京邮电大学, 2020(05)
- [6]实时IM/DDO-OFDM系统中高阶QAM调制与解调技术的研究与实现[D]. 章杰钧. 北京邮电大学, 2020(05)
- [7]车联网系统中的混合均衡技术研究[D]. 李颖聪. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]短距离带宽受限光纤传输系统中信号调制与干扰消除技术研究[D]. 郭梦琪. 北京邮电大学, 2020
- [9]OQAM/FBMC系统中信道估计与均衡技术研究[D]. 武晨辉. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [10]高速通信系统的物理层技术研究与实现 ——信道估计技术[D]. 严瑛. 电子科技大学, 2020(07)