迫零均衡

迫零均衡

一、 仿真要求

利用matlab 软件编程实现，对存在ISI 的信号进行迫零均衡，要求给出均衡前后的眼图和误码率；

二、 基本原理

均衡原理

由于实际的限带信道的传递函数往往是非理想的，且经常是事变的、未知的，因而系统特性不符合奈窐斯特准则，导致在接受端抽样时刻存在码间干扰，使得系统误码性能下降。为此，要考虑在信道传递函数是非理想情况，且信号在信道传输中受到加性白高斯噪声干扰条件下的接收机的设计问题。在限带数字通信系统中所采取的技术之一是在收端抽样、判决之前加一均衡器，此均衡器是用来补偿信道特性的不完善，从而减小在收端抽样时刻的码间干扰。具有均衡器的数字基带传输系统如下：

信道均衡技术大致分为两大类：线性均衡和非线性均衡。在信道频率响应特性比较平坦、所引起的码间干扰不太严重的情况下，可采用线性均衡。线性均衡器可用横向滤波器实现，图示如下：

要实现信道的均衡，关键是要计算出横向滤波器的抽头系数，我们常用两种方法来得到横向滤波器的抽头系数：一是以最小峰值畸变为准则的迫零均衡算法；另一种是以最小均方误差为准则的均方误差均衡算法。本实验只要求理解迫零均衡的原理，仿真验证迫零均衡的性能。

迫零均衡算法

迫零算法是由Lucky 于1965年提出的，他在分析中略去了信道的加性噪声，所以在实际存在噪声的情况下由该算法得到的解不一定是最佳的，但它易于实现。因此，在信道的频率响应特性比较平坦，所引起的码间干扰不太严重的情况下，由该算法可达到信道均衡的效果。具体实现如下：在横向滤波器的延迟单元N 为无穷多个的理想线性均衡条件下： k n k n n h w x ∞-=-∞=

∑

为消除接收端抽样时刻的码间干扰，希望：

1000k n k n n k h w x k ∞

-=-∞=?==?≠?∑ 在实际应用中，常用的是截短的横向滤波器，因而不可能完全消除接收端抽样时刻的码间干扰，只能适当的调整各抽头系数，尽量减小码间干扰。此时，可使：

1001,2,........N k n k n n N k h w x k N -=-=?=

=?=±±±?

∑ 在ｋ为其它值时，k h 可能是非零值，构成均衡器输出端的残留码间干扰。

三、 仿真结果

信道接受波形及均衡后接受信号波形

图一

均衡前眼图

图二

均衡后眼图

图三

通过上图可以很明显得发现均衡前眼图较小，眼皮较厚，噪声容限小，过零点畸变大，但是迫零均衡后，性能得到改善。

OFDM同步算法

A Novel Timing Estimation Method for OFDM Systems Byungjoon Park,Student Member,IEEE,Hyunsoo Cheon,Student Member,IEEE, Changeon Kang,Senior Member,IEEE,and Daesik Hong,Member,IEEE Abstract—In this letter,we present a novel timing offset estima-tion method for orthogonal frequency division multiplexing sys-tems.The estimator proposed here is designed to avoid the ambi-guity which occurs in Schmidl’s timing offset estimation method. The performance of the proposed scheme is presented in terms of mean and mean-square error(MSE)obtained by simulations.The simulation results show that the proposed estimator has a signifi-cantly smaller MSE than the other estimators. Index Terms—Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM),preamble,timing offset estimation. I.I NTRODUCTION S YNCHRONIZATION has been a major research topic in orthogonal frequency division multiplexing(OFDM)sys-tems due to the sensitivity to symbol timing and carrier fre-quency offset[1].Several approaches have been proposed to estimate time and frequency offset either jointly or individually [2]–[4]. The most popular of the pilot-aided algorithms is the method proposed by Schmidl[5].His method uses a preamble con-taining the same two halves to estimate the symbol timing and frequency offset.Schmidl’s estimator provides simple and ro-bust estimates for symbol timing and carrier frequency offset. However,the timing metric of Schmidl’s method has a plateau, which causes a large variance in the timing estimate. To reduce the uncertainty arising from the timing metric, Minn proposed a method as a modification to Schmidl’s approach[6].Minn’s preamble yields a sharper timing metric and smaller variance than Schmidl’s.While Minn’s estimator provides accurate estimation,the variance of estimation is quite large in ISI channels. This letter contains our proposal for a new timing synchro-nization method for OFDM timing estimation which produces an even sharper timing metric than Schmidl’s and Minn’s. In Section II we introduce the OFDM signal model and de-scribe the existing timing estimation methods.Section III covers the proposed preamble and timing offset estimation method.In Section IV,the performances of the proposed estimator and the other estimators are compared in terms of mean-square error Manuscript received November6,2002.The associate editor coordinating the review of this paper and approving it for publication was Prof.P.Loubaton. This work was supported by the Basic Research Program of the Korea Science and Engineering Foundation under Grant R01-2000-000-00271-0(2002)and by LG Electronics. The authors are with the Information and Telecommunication Laboratory, Department of Electrical and Electronic Engineering,Yonsei University,Seoul, Korea(e-mail:mgballs@itl.yonsei.kr). Digital Object Identifier10.1109/LCOMM.2003.812181using computer simulation results.Finally conclusion is drawn in Section V. II.S YSTEM D ESCRIPTION A.OFDM Signal Description Consider a general case of a OFDM system,using the stan-dard complex-valued baseband equivalent signal model. The is the channel impulse response,whose memory is denoted by (2) where yield the received signal (3) where is the initial phase. B.OFDM Timing Synchronization The goal of OFDM timing synchronization is to estimate where (4) 1089-7798/03$17.00?2003IEEE

ofdm算法

OFDM的原理及优缺点 摘要正交频分复用OFDM（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplex)是一种多载波调制方式，通过减小和消除码间串扰的影响来克服信道的频率选择性衰落。它的基本原理是将信号分割为N个子信号，然后用N个子信号分别调制N个相互正交的子载波。由于子载波的频谱相互重叠，因而可以得到较高的频谱效率。关键词OFDM; 频分复用；码间串扰 1 前言 无干扰传输的窄带系统与CDMA相比： 优点：用户性能对其他用户的接收功率不敏感 1.不用对功率进行准确控制（同一小区中的用户传输相互正交） 2.不需要对执行严格的功率控制的固定开销。 缺点：存在由频率复用率带来的损失。 由于不进行干扰平均，实际上并不适合于全局频率复用宽带系统OFDM可以将上述两类系统的良好特性结合在一起。 在小区内保持传输的正交性，并且在小区之间进行全局频率复用，还可以进行干扰平均。 2 基本原理或思想 正交频分复用，英文原称Orthogonal Frequency Division Multiplexing，缩写为OFDM，实际上是MCM Multi-CarrierModulation多载波调制的一种。其主要思想是：将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低速子数据流，调制到在每个子信道上进行传输。正交信号可以通过在接收端采用相关技术来分开，这样可以减少子信道之间的相互干扰 ICI 。每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽，因此每个子信道上的可以看成平坦性衰落，从而可以消除符号间干扰。而且由于每个子信道的带宽仅仅是原信道带宽的一小部分，信道均衡变得相对容易。 OFDM是一种高效的数据传输方式，其基本思想是在频域内将给定信道分成许多正交子信道，在每个子信道上使用一个子载波进行调制，并且各子载波并行传输。这样，尽管总的信道是非平坦的，具有频率选择性，但是每个子信道是相对平坦的(频带窄)，在每个子信道上进行的是窄带传输，信号带宽小于信道的相应带宽，因此就可以大大消除信号波形间的干扰。OFDM相对于一般的多载波传输的不同之处是它允许子载波频谱部分重叠，只要满足子载波间相互正交，则可以从混叠的子子载波上分离出数据信号。由于OFDM允许子载波频谱混跌，其频谱效率大大提高，因而是一种高效的调制方式。

迫零均衡器--代码(毕业设计)

程序1 clear all N=10000; x=randn(1,N);%产生均值0,方差为1的随机序列for i=1:N if x(i)> b(i)=1; else b(i)=-1; end end%调制xx=pskmod(x,M); y=[ 0 ]; %衰减信道 A1=zeros(5,5); for m=1:5 for n=1:5 if n==m A1(m,n)=; else if n==m+1 A1(m,n)=; else if n==m-1 A1(m,n)=; else if n==m+2 A1(m,n)=; else if n==m-2 A1(m,n)=0; else A1(m,n)=0; end end end end end end end B1=[0;0;1;0;0]; C1=pinv(A1)*B1; A2=zeros(17,17); for i=1:17 for j=1:17 if j==i A2(i,j)=; else if j==i-1 A2(i,j)=; else if j==i-2 A2(i,j)=0;

else if j==i-3 A2(i,j)=; else if j==i-4 A2(i,j)=; else if j==i-5 A2(i,j)=; else if j==i+1 A2(i,j)=; else if j==i+2 A2(i,j)=; else if j==i+3 A2(i,j)=; else if j==i+4 A2(i,j)=; else if j==i+5 A2(i,j)=; else A2(i,j)=0; end end end end end end end end end end end end end B2=[0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0]; C2=pinv(A2)*B2; A=zeros(31,31); for i=1:31 for j=1:31 if j==i A(i,j)=; else if j==i-1 A(i,j)=; else if j==i-2 A(i,j)=0; else if j==i-3 A(i,j)=; else if j==i-4

OFDM同步 ML算法 MATLAB仿真

m1=3;c1=zeros(m1,2048); for zhen1=1:m1 M1=1992; a1=rand(1,7968); a1=sign(a1-0.5); b1=reshape(a1,1992,4); xxx1=2*b1(:,1)+b1(:,2)+j*(2*b1(:,3)+b1(:,4)); xx1=ifft(xxx1')*1992; geshu1=length(xx1); s11=1;s21=56;s31=1; w11=s11:s31:s21; addcp1=ones(1,geshu1+s21); for i1=w11 addcp1(1,i1)=xx1(1992-s21+i1); end w21=1:1:geshu1; for k1=w21 addcp1(1,s21+k1)=xx1(k1); end c1(zhen1,1:2048)=addcp1; c11=c1'; addcp11=reshape(c11,1,6144); end for n=1:3 for m=1:2048 addcp11((n-1)*2048+m)=addcp11((n-1)*2048+m)*exp(i*2*pi*0.5*m/2048); %加入频偏V以后的各样点值 end end %信道模型：带多普勒频移的瑞利衰落信道 fade=[0 0 0.2 0.3]; %多径的幅度 Len=length(addcp11); f_Len=length(fade); sch=addcp11; for m=1:f_Len sch(1+m:Len)=sch(1+m:Len)+fade(m)*addcp11(1:Len-m); end

时域均衡“迫零算法”的实现

时域均衡 —自适应均衡器通信系统System View仿真 专业年级： 2009级通信工程二班 姓名：何忠霖肖晓佳张论意 学号：2009072046 2009072051 2009072035指导教师：梁平原 日期： 2012年10月26日

自适应均衡器设计 摘要： System View 是一个用于现代工程与科学系统设计及仿真的动态系统分析平台。从滤波器设计、信号处理、完整通信系统的设计与仿真，直到一般的系统数学模型建立等各个领域，System View 在友好而且功能齐全的窗口环境下，为用户提供了一个精密的嵌入式分析工具。 随着数字技术的飞速发展与数字器件的广泛使用，数字信号处理在通信系统中的应用已经越来越重要。本文使用System View软件对消除码间串扰，插入一种可调滤波器来矫正或者补偿系统特性，整个调制与解调的具体实现过程 引言 System View是美国ELANIX公司推出的，基于Windows环境的用于系统仿真分析的可视化然间工具。它界面友好，使用方便。使用它，用户可以用图符（Token）去描述自己的系统，无需与复杂的程序语言打交道，不用写代码即可完成各种系统的设计与仿真。 利用System View，可以构造各种复杂的模拟、数字、数模混合系统和各种多功率系统，它可用于各种线性或非线性控制系统的设计和仿真。用户在进行系统设计时，只需从System View配置的图符库中调出有关图符，进行各个图符的参数设置和相互间的连线，即可进行仿真操作，给出分析结果。System View提供功能强大的分析计算器，可以根据用户的需要对结果进行各种分析，对系统设计和修改十分有利。 System View的图符资源十分丰富，包括基本库和专业库。基本库种包括加法器、乘法器、多种信号源、接收器、各种函数运行器等，专业库有通信、逻辑、数字信号处理、射频模拟等特别适合于现代通信系统的设计、仿真和方案论证。

MIMO均衡算法简介

MIMO 均衡算法概述 一、线性均衡 线性均衡包括迫零均衡（ZF ）和最小二乘均衡（MMSE ）。 我们知道MIMO 系统的接收信号为y=Hx+z ，则可以通过设计加权矩阵W ，使其满足x Wy x z x z W ==+=+ ，即可估算出发射信号x 。 其中ZF 均衡的加权矩阵为1W (H H )H H H ZF -=。复杂度约为3 ()T O N ，这个复杂度是相当低的。但是它获得的分集度也仅为-+1R T N N ，而且ZF 均衡在设计加权矩阵时没有考虑噪声因素，所以它在完全抑制干扰的同时，也带来了噪声增强问题，这极大地影响了均衡的性能。另外，由于我们假设接收端已知所有的信道状态信息，即我们通过ZF 均衡完全可以消除信道的作用，所以天线数目对其性能影响不大。 MMSE 均衡的加权矩阵为21W (H H +I)H H H M M SE z σ-=。它的设计兼顾考虑了干扰与噪声的抑制，相对只考虑发送符号间干扰消除的ZF 检测，可以有效地克服噪声增强的问题，获得更好的系统误码性能，而且更重要的是MMSE 均衡的误码性能随着系统天线数的增加也在增加。MMSE 均衡的难点也集中在计算广义逆上，其均衡的复杂度也为3 ()T O N ，可以获得的分集度为-+1R T N N 。 二、OSIC 算法 线性均衡具有较低的计算复杂度，但是系统的误码性能却不够理想，所以我们引入一种新的排序串行干扰消除（OSIC ）算法。我们将每条接收天线上的数据按一定标准进行排序，然后执行多级的 “分层剥离”，即在均衡的过程中发送数据流被一层一层串行地均衡和消除。 OSIC 算法可以跟ZF 以及MMSE 结合分别形成ZF-OSIC 和MMSE-OSIC 均衡。由于我们引入了干扰消除，在均衡后一层的接收数据的时候，会将前一层带来的干扰抵消掉，所以，相对于经典的线性均衡，其系统误码性能有大幅度的提高。而且当系统的天线数增多的时候，ZF-OSIC 系统的误码性能会有更进一步的提高。 而接收天线上数据的重新排列主要以下四种标准： 1、 基于信号与干扰加噪声比（SINR ）的排序 2、 基于信噪比（SNR ）的排序 3、 基于列准则的排序 4、 基于接收信号的排序 三、最大似然（ML ）均衡 ML 均衡通过计算接收信号与H 乘上所有可能发射信号之间的欧氏距离，取最小时的x 值作为发射信号。即将每个可能的x 值代入ML 矩阵2 y-Hx 计算得最小值时的x 值作为发 射信号估计值。

MIMO_OFDM系统自适应分步功率分配算法

第38卷　第4期2010年　4月　华　中　科　技　大　学　学　报(自然科学版) J.Huazhong Univ.of Sci.&Tech.(Natural Science Edition )Vol.38No.4　Apr.　2010 收稿日期:2009209214. 作者简介:唐朝伟(19662),男,副教授,E 2mail :williamcq @https://www.wendangku.net/doc/ef14887866.html,. 基金项目:国家发改委CN GI 示范工程及应用试验项目(CN GI 2042422D );重庆市自然科学基金资助项目 (2006BB2163). M IMO 2O FDM 系统自适应分步功率分配算法 唐朝伟　赵丽娟　邵艳清　郭春旺 (重庆大学通信工程学院,重庆400030) 摘要:研究了一种针对MIMO 2OFDM 系统的自适应分步功率分配算法,在通信系统总功率约束的情况下,采用速率最大化准则计算开关信道的临界值,从而利用最小均方误差准则进行自适应分步功率分配.仿真表明:基于分步算法自适应功率分配的MIMO 2OFDM 系统误码率低于采用注水算法和MMSE 算法的系统误码率,其频谱效率也优于另外两种算法;同时,对于分步算法,随着天线数目的增加,系统的误码率明显降低,频谱效率明显提高,验证了该算法没有奇异性. 关　键　词:最小均方误差算法;功率分配;多输入输出2正交频分复用;分步算法;奇异值分解;误码率中图分类号:TN929.5 文献标识码:A 文章编号:167124512(2010)0420018204 Adaptive step 2by 2step pow er allocation algorithm for MIMO 2OFDM systems T ang Chaow ei Zhao L i j uan S hao Yanqi ng Guo Chunw ang (College of Communication Engineering ,Chongqing University ,Chongqing 400030,China ) Abstract :The st udy was directed to step 2by 2step as adaptive power allocation in multiple 2inp ut multi 2ple 2outp ut ort hogonal frequency division multiplexing (M IMO 2OFDM )systems.The critical value was calculated by t he maximum rate criteria in t he case of power constraint of communication system.Then t he minimum mean square error (MMSE )criteria was adopted to allocate power for effective sub 2channel by t he critical value.Simulatio n result s show t hat t he bit error ratio of M IMO 2O FDM system based on step 2by 2step power allocation algorit hm is lower t han t hat of based on Water 2filling algorit hm and MMSE algorit hm ,and t he spect rum efficiency is also better t han t hat of t he ot her two algorit hms.The system error ratio is reduced and t he spect rum efficiency is imp roved wit h t he in 2crease of t he antenna number for t he adaptive step 2by 2step power allocation algorit hm. K ey w ords :MMSE ;power allocation ;MIMO 2O FDM ;step 2by 2step algorit hm ;singular value decom 2 po sition (SVD );bit 2error ratio 多输入多输出(MIMO )技术利用多个天线实现多发多收,能在不增加带宽和天线发射功率的情况下,较大地提高衰落信道下的信道容量和频谱利用率.宽带无线通信的信道是频率选择性衰落信道而非平坦衰落信道,正交频分复用[1](O FDM )技术将高速的信息流分配到多个低速信道中并行传输,从而使信号对符号间串扰变得不 敏感,即它将频率选择性衰落信道变成一组并行的平坦衰落信道,所以把M IMO 和OFDM 相结合的M IMO 2O FDM 系统具有比单纯的O FDM 和单纯的MIMO 更强的抗干扰能力、更高的系统容量[1～6].本文依据频率选择性衰落信道,基于M IMO 2OFDM 系统信道冲击响应矩阵的奇异值分解(SVD ),研究一种分步功率分配算法,使系统

OFDM实验指导书

实验六OFDM调制和频域均衡 一、实验目标 掌握OFDM收发原理以及均衡算法，在Labview+USRP平台下实现OFDM 收发信号。 二、实验介绍 OFDM OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)即正交频分复用技术，实际上是一种多载波调制技术。将信道分成若干正交子信道，将每个子信道上的信号带宽小于信道的相干带宽，因此每个子信道上的可以看成平坦性衰落，从而可以消除符号间干扰。而且由于每个子信道的带宽仅仅是原信道带宽的一小部分，在接收端进行简单的线性均衡，信道均衡变得相对容易。OFDM广泛用干各种数字传输和通信中，如IEEE802.11g、IEEE802.11a、IEEE802.11n、；包括WIFI（IEEE802.16）在内的宽带无线接入；移动宽带无线接入IEEE802.20；数字视频广播(DVB)和HDTV地面传播系统。 循环前缀CP持续时间由最大时延扩展决定，作用是防止码间干扰（ISI）、子载波间干扰（ICI）以及降低对定时偏差的敏感程度。带宽一定前提下，子载波间隔与FFT点数N成反比，N越大子载波间隔越小，随着N增大频谱效率提高但同时也会造成对频偏更加敏感。 普遍来说OFDM系统并不是所有子载波都是有用的，总会在频域有一些空载波。由于直流射频失真存在，零频或者直流一般是空的。在频率响应的边缘一般也是空的用作保护带以防止邻频干扰。 频率选择性信道会破坏子载波正交性，因此需要做某种形式的均衡。OFDM 使用循环前缀使频域均衡成为可能。这是因为OFDM将频率选择性信道分成若干个在频域复用的平坦性衰落子信道，因此每个子信道上可以应用简单迫零均衡。 OFDM的优势并不仅仅体现在低复杂度均衡上面，它还提供了一种框架可以

ofdm基本原理总结

OFDM 基本原理概述 设OFDM 信号的符号周期为T ，当N 个子载波的频率之间的最小间 N 表示子信道的个数，T 表示OFDM 符号宽度，i d (i =0,1,…,N-1)是分配给每个子信道的数据符号，0f 是第0个子载波载波频率，则从t=s t 开始的OFDM 符号可以表示为 100exp 2()(),()0,N i s s s i i d j f t t t t t T s t T π-=??? +-≤≤+???=????? ∑其它 它的等效基带信号是 1 ()exp 2(),N i s s s i i s t d j t t t t t T T π-=?? =-≤≤+????∑ 式中实部和虚部分别对应于OFDM 符号的同相和正交分量，是集中可以分别与相应子载波 的余弦分量和正弦分量相乘，构成最终的子信道信号和合成的OFDM 符号。

信号解调，接收第k 路子载波信号 k d 与第k 路解调载波exp[2()]s j t t T π--相乘，得到的结果在符号持续时间T 内进行积分，即可获得相应的发送信号k d 1^ 0101exp 2()exp 2()1exp 2()s s s s N t T k s i s t i N t T i s t i k k i d j t t d j t t dt T T T i k d j t t dt T T d πππ-+=-+=???? = ---???????? -??=-???? =∑?∑? OFDM 复等效基带信号可以采用离散傅立叶逆变化(IFFT)方法来实现。令s t =0，t=/kT N (k=0,1,….,N-1)， 即对s(t)以 T/N 的速率进行抽样可以得到 1 2()(/)exp N i i ki s k s kT N d j N π-=?? == ???∑ 01k N ≤≤- 式中s(k)即为i d 的IDFT 运算。接收端为恢复出原始的数据符号i d ，可以对s(k)进行DFT 运算，得到1 2()exp N i i ki d s k j N π-=?? = - ???∑ 01i N ≤≤- OFDM 文章,时间连续系统模型时，发射机发射的第K 个载波波形时,