论文基于训练序列SC—FDE系统定时同步改进算法是关于对写作序列论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文oracle序列论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
摘 要： 由于Minn算法得到的定时同步度量函数会在不正确的定时同步点处产生多个差别较小的次峰且峰值形成缓慢,从而造成符号定位点模糊,定时同步存在偏差的问题.从SC?FDE系统同步技术着手,提出一种基于Minn算法的改进算法.该算法利用具有良好自相关特性的ZC（Zadoff?Chu）训练序列代替原有PN序列,且将重复的帧结构变更为中心对称的形式,并将训练序列进行多次相關以提高精度.通过对2种算法进行Matlab仿真论证,结果表明,所提的改进算法定时尺度非常尖锐,且在同等条件下有更低的均方差.
关键词： 无线传输； 低信噪比； 单载波频域均衡； 训练序列； 帧结构； 定时同步算法
中图分类号： TN911?34； TN958 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）02?0014?04
Abstract： As the timing synchronization metric function obtained by the Minn algorithm produces multiple sub?peaks with little difference at the wrong timing synchronization points and the peak values form slowly, causing fuzzy symbol location points and timing synchronization errors, an improved algorithm based on Minn algorithm is proposed, proceeding from the SC?FDE synchronization technology. This algorithm takes advantage of the ZC （Zadoff?Chu） training sequence which has good self?correlation characteristic to take place of the original PN sequence. The repeated frame structure is changed to the central?symmetric form, and the training sequence is correlated many times to improve its precision. The Matlab simulation for the two algorithms was carried out. The results show that the improved algorithm has very shape timing metric peak and lower root mean square error （RMSE） in the same condition.
Keywords： wireless transmission； low signal?to?noise ratio； SC?FDE； training sequence； frame structure； timing synchronization algorithm
0 引 言
在高数据率的无线传输环境中,最大的挑战之一是克服多径传播引起的时间色散,从而克服频率选择性衰落引起的符号间干扰（ISI）.近年来,SC?FDE的均衡技术以其对抗频率选择性衰落信道方面的出色表现得到了关注.和OFDM相似,它具有比SC?TDE更低的计算复杂度,但和其不同的是,SC?FDE没有过高的峰均功率比且对频偏相偏不太敏感,因此被推荐到修正后的无线宽带接入标准IEEE 802.16中.
精确的同步是传输数据恢复的关键点,因此同步技术是所有通信系统中的重点内容.近年来,国内外已有多人提出关于OFDM的同步算法.文献[1]是采用计算双滑动窗口信号能量比值的方法,进行帧到达检测.这种盲同步方法不利用辅助信息,在同步获取的时间上比较慢且资源消耗大.Schmidl & Cox在一种同步算法中针对训练序列而引入了伪随机序列（PN序列）,但是在应用中定时同步会因为产生一段峰值平台而导致定时的准确性降低[2].
H.Minn针对Schmidl & Cox算法中判决函数存在较长的峰值平台的问题提出一种新的训练序列,但定时度量曲线存在多个峰值给判决门限的设定带来困难,从而导致定时不准确[3].文献[4]利用IEEE 802.11ad中推荐的帧结构形式,将接收到的序列和本地训练序列进行相关运算,通过设置动态门限的方法进行峰值检测.
文献[5]分为两步骤,首先利用类似Schmidl & Cox的算法对两个相同的训练序列进行延迟自相关,得到粗定时同步的估计平台.然后,在度量函数的峰值平台上将接收到的信号序列和本地训练序列进行相关,从而达到细化峰值平台的作用.
文献[6]和Schmidl & Cox算法的思想基本一致,只是进行了数据帧格式上的优化,从而导致相关曲线尖锐程度增加.但这几种方法在低信噪比、长多径、宽带条件下,同步都不理想[7?10].
本文利用共存性将对OFDM信号处理的方法运用到SC?FDE上,针对定时同步阐述了一种新的算法,在Minn算法基础上采用一种新的训练序列,该序列用自相关性较好的Zadoff?Chu（ZC）序列代替PN序列,且将Minn算法中训练序列的重复结构改进为中心对称结构[A B -A -B],其中A为B的对称序列,并对数据进行多次相关,突出正确峰的幅值,该算法不仅解决了测度函数中的峰值平台及多次峰问题而且将产生的峰值优化为一个突出单脉冲,使符号的定时位置更加清晰准确.
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参考文献：
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