一、加窗技术及其在OFDM系统中的应用（论文文献综述）
黄开元[1]（2021）在《基于压扩变换的OFDM系统PAPR抑制技术研究》文中研究说明正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术具有较高频谱效率以及较低的实现复杂度,并且它可以有效对抗频率选择性衰落,因此它被广泛应用在许多无线通信系统中。但是OFDM系统也存在其固有的缺陷,它的峰均功率比（Peak-to-Average Power Ratio,PAPR）非常高,而且带外（Out-of-Band,OOB）辐射较高,对时频偏移十分敏感。当通过非线性的高功率放大器（High Power Amplifier,HPA）的时候,大幅值信号就很容易超出线性工作区的范围,从而造成比较严重的信号失真。相较于现有的其他PAPR抑制技术,压扩技术具有其独特的优越性,即在实现较好的PAPR抑制的同时,可以保持较低的算法复杂度。但是,压扩技术仍然存在诸如误码率（Bit Error Ratio,BER）性能不佳,OOB辐射抑制性能较差,算法复杂性较高以及其他等方面的问题,还需要做进一步的改进。因此,基于压扩变换的OFDM系统PAPR抑制技术的研究具有重要的意义和必要性。论文的主要内容和创新之处如下所述:第一,针对非线性压扩算法复杂度普遍较高的问题,论文首先根据参考文献中提到的压扩算法设计准则提出了一种通用性较强的“三段式”设计模型,并在此基础上提出了一种基于二次函数的高效、可调节且低复杂度的非线性压扩算法。在该压扩算法中,小幅值信号保持不变,大幅值信号进行限幅处理,中间部分信号利用设计好的二次函数进行放大,从而尽可能地降低压扩失真和OOB泄露。论文在功率守恒以及分段点连续的联合约束条件下,分析并得出了压扩函数参数的求解方法,之后给出了四组可使算法综合性能较好的备选参数。另外,论文还提出了一种分析算法复杂度的方法,该方法直接统计并对比压扩函数各类算术运算的次数以及被压扩的采样数,通过对比结果可以简单直观地看出该压扩算法具有非常低的复杂度。论文对比和分析了不同条件下PAPR抑制效果、BER性能和OOB抑制性能的仿真结果,证明无论是在高调制阶数、高信噪比（Singal-to-Noise Ratio,SNR）范围还是经过非线性HPA的条件下,该算法的性能相比其他对比方案都能取得较大的优势,从而可以适配多样化的系统需求。第二,针对采用硬限幅的非线性压扩算法在高调制阶数的条件下容易产生地板效应的问题,论文提出了一种基于sigmod函数的非线性压扩算法。在该压扩算法中,小幅值信号保持不变,较大幅值的信号则使用设计好的sigmod函数进行放大和限幅。该算法利用了 sigmod函数自身的特性,可以同时完成软限幅和功率补偿两个操作,避免了其压扩前后大幅值信号的“多对一”映射,从而更好地对抗高调制阶数时BER曲线产生的地板效应。论文给出了功率守恒和分段点连续的约束方程,并通过理论分析得出了使压扩干扰最小的参数选择依据,这有助于在实际应用中根据通信环境和需求来调整参数的选择。仿真结果表明,该算法具有很高的PAPR调节范围,并且在高调制阶数的情况下具有更好的BER性能和功率谱密度（Power Spectral Density,PSD）性能。
何明星[2]（2020）在《基于OFDM系统峰均比抑制技术研究》文中研究说明伴随着智能移动终端的普及化和现代无线通信技术的飞速发展,人们对数据传输速率的需求也日渐增长。由于需要非常大的数据率和带宽支撑着通信系统,无论是最开始的1G还是现在的5G甚至是未来的6G,得到大范围应用和推广的核心技术还是正交频分复用技术（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）,因为此技术有着多种优点,例如高传输率,高频普利用率和抗多径衰落的能力等。但OFDM也存在着不可忽视的缺点,最主要的就是信号过高的功率峰均比（PAPR）。过高的峰均比不仅会对功率放大器的有效性产生干扰,更会增加系统发射和接收两端的复杂度。所以,如何有效降低OFDM系统的峰均比性能是当前主要的研究方向和趋势。本文针对OFDM系统峰均比降低技术进行了分析与研究。首先,本文针对UWA信道提出一种基于分数傅里叶变换（Fractional Fourier transform,FRFT）的OFDM系统,该系统用FRFT代替了传统的傅里叶变换（Fourier Transform,FFT）,且由于FRFT的复杂度近似于FFT,所以这种方法可以在不增加复杂度的情况下显着提高系统性能,做多种条件下深入分析了该系统的性能并与传统OFDM做了仿真对比。其次,基于上述模型,分析了传统的SLM选择映射技术的性能,并提出了一种改进型SLM方法,该方法将原始的OFDM信号分为多个模块,并与多个不同的相位旋转序列相乘,之后得到最低PAPR的OFDM替代序列。仿真结果证实了此改进型分块SLM方法可以以较低的复杂度获得优秀的PAPR降低效果。最后本文将交织技术与线性压扩变化加入到传统SLM选择映射技术当中,提出了一种基于SLM的联合技术,并给出了联合技术的系统模型。首先对比了几种交织技术的性能并选取最优的与选择映射技术结合,线性压扩变换之后,通过与其他文献所提出的映射方法进行仿真对比,验证了本文所提出的SLM联合技术有着优秀的PAPR降低能力。
葛雅宁[3]（2020）在《通用滤波多载波（UFMC）系统峰均比抑制技术研究》文中进行了进一步梳理随着移动互联网的快速发展,社会对通信业务的需求呈爆发式增长,现代移动通信也在不断的演进发展。正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术因其抗多径衰落能力强、频谱效率高等优势被广泛应用于第四代、第五代无线通信系统的物理层标准,但OFDM技术因其对频偏敏感、带外泄露严重等系统固有缺陷无法很好的满足未来无线通信的应用需求。通用滤波多载波（Universal Filtered Multicarrier,UFMC）作为一种未来移动通信的新型多载波,采用基于子带的滤波方式,具有带外辐射小、抗时频偏干扰能力强、频谱效率高、支持异步通信等诸多优势,能够更好的应用于未来移动通信的应用场景。但是作为一种多载波技术,UFMC系统同样也存在峰均比（Peak-Average Power Ratio,PAPR）过高的问题,而PAPR过高会降低功率放大器（High Power Amplifier,HPA）的效率,严重影响系统性能,因此UFMC系统的PAPR抑制的研究引起了无限通信领域的广泛关注。尽管目前国内外对于传统多载波OFDM系统的PAPR抑制技术研究已经较为全面,对UFMC系统有一定的借鉴意义,但是由于二者系统结构特性的不同,并不能完全适用。UFMC系统PAPR抑制技术的研究依然不够成熟,PAPR抑制效果也有待提高,所以对UFMC系统的PAPR抑制技术的研究非常有研究意义与研究必要。本文的主要研究内容和创新点如下:首先,本文提出一种新型分段非线性压扩算法,用以降低UFMC信号的PAPR值。为了减少不必要的信号压缩,本文提出的分段非线性压扩算法,将现有的分段压扩函数的第二段改进为非线性函数,更好的实现功率补偿,且增加的自由度可以更加灵活的调整补偿段函数,从而选择更适合的压扩函数平衡系统的PAPR、BER和PSD性能。除此之外,引入压扩失真功率来衡量由压扩带来的失真大小,从而进行参数优化,选择引起失真最小的压扩函数。与当前已有的UFMC系统的PAPR抑制算法相比,新型分段非线性压扩算法有更好的PAPR抑制效果和BER性能。其次,本文设计以二次函数作为压扩后信号幅度的目标概率分布函数,然后再根据PDF函数的归一性性质、PDF函数与CDF函数的关系式以及压扩前后信号平均功率保持不变这三个基本约束关系式,推导出此目标概率分布函数所对应的压扩函数式及解压扩函数式。新提出的压扩方案可以显着的降低UFMC系统的PAPR,且可以根据不同的应用需求进行灵活调参,从而选择更适合的压扩函数平衡系统的PAPR、BER 和 PSD性能。然后,本文提出传统SLM技术与经典压扩算法的联合,来降低UFMC系统的PAPR值。通过仿真结果可以看出联合抑制方案相比与普通压扩方案,可以在更好的实现PAPR抑制效果的同时,不因SLM的引入对系统的BER和PSD性能产生额外的影响。除此之外,在达到相同的PAPR抑制效果时,SLM与压扩的联合抑制方案可以对PSD性能有所改善。最后,论文结尾对全文的研究工作进行总结,并下一步研究工作进行展望。
张晓宁[4]（2020）在《SCMA-OFDM系统的PAPR抑制技术及其低复杂度盲检测算法研究》文中进行了进一步梳理目前,移动互联网业务和物联网业务的飞速发展推动了科学和社会进步,给人们带来了便利。但越来越多终端设备的接入和用户对极致通信体验的追求给移动通信技术提出了新的要求也带来了巨大的挑战。因此,为了满足新的通信需求,第五代移动通信技术（Fifth Generation,5G）应运而生,其中无线空口技术中的多址接入技术是解决海量连接需求的关键一环,也是海内外高校及研究中心重点研究的课题之一。在 5G 中,非正交多址技术（Non-orthogonal Multiple Access,NOMA）的提出,使得更多的用户可以接入到有限的频谱资源中,在一定程度上解决了海量连接问题。其中稀疏码多址技术（Sparse Code Multiple Access,SCMA）中多个用户可以共享频率资源,大大提高了频谱资源利用率,并且在接收端可以方便地分离出每个用户的发送信息,因此具有强大的竞争力,可视为5G中空口技术的候选者。在本文中我们将经过SCMA编码后的信息调制到正交频分复用（Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统的子载波上进行传输,即搭建一个SCMA-OFDM系统。该系统同时具有OFDM系统和SCMA系统的优点,例如:抗多径衰落,频谱效率高,实现简便以及海量用户接入等,但也继承了 OFDM系统峰均比（Peak-to-Average Power Ratio,PAPR）过高的缺陷。而具有较高 PAPR 的SCMA-OFDM信号会使得发送端的高功率放大器（High Power Amplifier,HPA）进入饱和区,产生带内失真和带外辐射。其中带内的非线性失真会使系统的误比特率（Bit Error Rate,BER）性能恶化,而带外辐射则会干扰相邻信道的频谱。因此在发送端降低SCMA-OFDM信号的PAPR,并且在接收端接收到经过处理的SCMA-OFDM信号后准确的恢复出原始的发送信号成为SCMA-OFDM系统的研究重点。现有的PAPR抑制技术主要可分为三大类,而其中选择映射技术（Selective Mapping,SLM）和部分发送序列技术（Partial Transmit Sequence,PTS）技术不会引起信号的非线性失真,因此本文中我们选择SLM和PTS方案在接收端降低信号的PAPR,本文所做的主要工作如下:（1）本文在接收端首先采用了 SLM来降低SCMA-OFDM信号的PAPR并给出了 PAPR抑制性能的理论推导。由推导和仿真结果可以看出信号的PAPR确实得到了有效的抑制。但在接收端要想正确的恢复出原始发送信号,就必须将发送端所选定的用来处理信号的备选序列作为边带信息发送到接收端,接收端根据备选序列采用消息传递算法（Message Passing Algorithm,MPA）进行译码,最后得出发送信息。边带信息的传送无疑占用了一部分频谱资源这和我们提高频谱资源利用率的目标是相悖的,因此本文中提出了一种不需要传送边带信息的盲检测方法,即利用SCMA码本的稀疏性在接收端进行备选序列的估计,利用估计所得的备选序列恢复出原始的发送信息。该算法避免了边带信息的传输,提高了频谱利用率并且在高信噪比时和传输边带信息的译码算法相比没有性能损失。（2）PTS和SLM技术相比发送端所引入的额外开销较少,可以有效的降低系统负荷,但是适用于OFDM系统的PTS的三种分组方法在本文提出的系统中对PARP的抑制功能较差并且无法使用上述的盲检测算法。因此,本文中新提出了一种基于SCMA码本的PTS分组算法及其接收端对应的盲检测算法。该分组方法使得信号PAPR的抑制功能得到了明显的提升并且使额外的计算复杂度大幅下降。（3）考虑到在接收端进行盲检测会使得接收端译码复杂度急剧增加的问题,本文利用SCMA码本的稀疏性提出了针对SLM和PTS的MPA算法,在接收端进行MPA迭代译码的同时估计备选序列,并在每一次的迭代中修正备选序列,该操作利用了 MPA中计算所得的各码字的发送概率,并未引入额外的计算开销,达到了降低计算复杂度的目的,并且经过MPA迭代也使得备选序列的估计更加的准确。同时,针对瑞利信道提出了一种利用可靠节点进行序列估计的盲检测算法,使得SCMA-OFDM信号经过瑞利信道后在接收端也可以通过盲检测准确的恢复出原始信号。
唐博[5]（2020）在《正交频分复用系统的峰均功率比抑制算法研究》文中研究说明正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）是地面宽带无线通信系统的关键技术,也是卫星移动通信、下一代卫星导航系统以及遥感卫星系统等的研究热点。但是,OFDM具有高峰均功率比（Peak-to-Average Power Ratio,PAPR）的特性,会使得通信系统中的非线性组件特别是射频功率放大器产生非线性失真或功率效率降低。为了改善系统的线性与效率,需要对OFDM信号的峰均功率比进行抑制。关于峰均功率比抑制目前已经有不少研究,但是大多存在峰均比抑制水平与系统性能不能兼顾,或计算复杂度过高等问题。本文针对OFDM信号的幅度分布特点,在传统峰均功率比抑制算法的基础上,综合考虑峰均比抑制水平、误码率性能、带外失真以及计算复杂度等方面,提出基于剪切噪声压缩、低复杂度迭代限幅、剪切和压扩联合等几种算法,并进行了性能分析及仿真评估。本文的主要贡献包括如下四个方面。对OFDM信号包络动态的度量方法进行了测试评估。针对多载波信号常用的包络动态度量方法,即峰均功率比、立方度量以及新提出的失真分量度量,在射频功放功率回退的预测方面进行了对比分析测试,验证了这几种度量方法对信号幅度包络动态描述的一致性,并选取峰均功率比度量方式用于包络动态抑制的信号处理中。提出了一种基于剪切噪声压缩的峰均比抑制算法,及该算法的一种改进算法。在传统剪切限幅算法中,剪切后的信号通常需要进行滤波等处理,以满足发射频谱模板的要求。但这通常会使信号峰值回升,降低峰均比抑制性能。针对该问题,本文提出了一种基于剪切噪声压缩的峰均比抑制算法,以及其改进算法。该算法通过对剪切噪声的幅度压缩来改善峰值回升问题。改进算法通过引入预设的常数归一化因子,以降低信号处理的计算复杂度。仿真结果表明,相对于传统剪切限幅算法,本文提出的剪切噪声压缩算法及其改进算法的峰均功率比抑制水平和误码率性能都更优。提出了一种低复杂度迭代限幅算法。传统的迭代剪切与滤波技术通过迭代运算,来改善剪切技术中的峰值回升问题。但是,迭代操作通常会导致信号处理时延大,计算复杂度高。针对这一问题,本文提出一种低复杂度迭代限幅算法。该算法用剪切噪声压缩处理取代了传统迭代方法中的频域滤波单元,降低了计算复杂度。仿真结果表明,相对于传统迭代剪切与滤波技术及其主要改进算法,本文提出的低复杂度迭代限幅算法能实现更好的峰均比抑制水平和误码率性能。提出了两种基于剪切限幅技术与信号压扩技术的联合算法。这两种算法都仅在发射机中进行信号处理,而不需要接收机进行额外的信号恢复操作,有利于降低系统设计复杂性。其中,基于剪切的联合算法首先通过剪切单元对信号幅度进行限幅处理,然后采用改进的压扩技术对剪切限幅后的信号进行处理;基于压扩的联合算法通过对压扩函数曲线和剪切曲线的特点分析,对压扩函数进行改进设计,使其在压扩过程中具备压缩大信号幅度同时保持小信号不变的特点。仿真结果表明,无论相对传统的压扩技术还是剪切技术,本文提出的两种联合算法均具有峰均比抑制和误码率性能优势。
郑玉琴[6]（2020）在《基于FPGA的LTE信号峰值检测及消峰算法的研究》文中进行了进一步梳理无线通信技术的成果正融入我们每个人的生活,从早期的功能机到现在的智能机以及各种层出不穷的电子设备,都在不知不觉中改变着我们的生活,各种短视频、自媒体分享和竞技游戏正充盈着我们的生活,同时这些娱乐活动也给无线通信技术提出了更高的要求。正交频分复用（OFDM）技术的使用使得如低时延、高速率的问题得到一些改善,还提高了频谱利用率,但同时也带来了新的问题,采用OFDM技术的信号具有高峰均比,即峰值均值功率比（PAPR）的简称,会使功率放大器（PA）逼近非线性区,导致信号的非线性失真更加严重,降低PA效率,影响整个通信系统的工作性能。围绕对降低输入信号的高峰均比问题展开,通过对OFDM技术的原理分析得出导致信号高峰均比的原因,分析对比降低高峰均比的不同方案的优缺点并借鉴前人对不同方案的研究成果,得出波峰对消峰值因子消减（PC-CFR）方案是一种降低信号高幅值的有效方法,但目前该方法的实现并未开源,对于没有掌握此技术的工程人员或小微企业,要想使用此方法解决信号峰均比高问题,就需要花费昂贵的费用去购买技术。因此,对PC-CFR算法的实现研究具有重要意义。首先对算法的相关理论知识进行了说明,并给出了相关指标,通过查阅大量文献对PC-CFR方案在FPGA中的硬件实现流程进行了深入分析,并对各子模块所完成的工作进行了相应研究。结合算法的硬件实现流程、算法实现的基本原理及对各个模块在软件中具体实现流程的理解,在MATLAB中通过软件编程实现了PC-CFR算法。将算法在MATLAB中通过仿真分析得出结果,在满足EVM小于5且要求PAPR@0.01%在3GPP规定的7.0～8.0 d B范围内的情况下,使PAPR@0.01%为9.57d B的3GPP标准数据源LTE FDD信号,经过PC-CFR算法处理后,在取目标PAPR为7.4 d B、7.5 d B和7.6 d B时,对应消峰后的PAPR@0.01%分别为7.60 d B、7.69d B和7.78 d B,结果存在一定误差,但均在指标范围内,实现了信号峰值的消峰。
胡泽寰[7]（2020）在《基于OFDM系统信号分解方法的降PAPR高效功放研究》文中指出如今,5G技术因其高数据速率、低延迟、低成本、更节能、更高的系统容量和更大的规模连接而越来越受欢迎。同时,我国5G基站入网已正式获得了工信部的开闸批准,并且5G也开始应用到商业甚至更多的领域当中。正交频分多路复用技术（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）作为当今通信系统的核心技术之一,具有抗多径衰落能力强、频率效率高等众多优点,它也将成为5G时代中各种演进技术的基础。然而,在应用OFDM技术的系统中,OFDM的高峰均功率比（Peak to Average Power Ratio,PAPR）是一个非常严重的问题。PAPR问题对功率放大器的线性放大区间有着显着的负面影响,这在现代通信系统中需要特别考虑。因此,本论文针对OFDM系统中信号PAPR较高、功放功率效率低的问题,研究了OFDM系统中解决高PAPR问题的各类方法,并系统地分析了各方案对功率效率、误码率、算法复杂度等方面的影响,重点分析了信号分解的解决方案,构建了改进的信号分解模型,针对理论分析以及不同的情形提出了两种信号分解算法,同时深入研究了算法的优化效果及复杂度。本文的具体研究内容如下:针对OFDM系统中存在的高PAPR问题,总结分析了各类降PAPR技术后,基于信号处理的概率类PAPR抑制技术,本文提出了一种基于矢量信号分解的降PAPR高效率功放系统模型,其中包括矢量信号分解模型以及支路理想放大器模型。在信号系统中,根据OFDM信号符号样点的特性,本文推导了信号合成引理,并考虑降PAPR的最终目的提出了信号分类方法。基于信号分解模型的基本情况,提出了对称均匀信号分解算法,它通过每一支路都大幅降低信号PAPR来显着降低原信号峰均比,同时功放功率效率明显提高,可以满足未来OFDM系统对高效率放大器的要求。仿真结果表明,三支路对称均匀信号分解模型中,相比于原OFDM信号,高密度信号、中密度信号和低密度信号的PAPR下降量分别约为3.8d B、6.4d B和7.2d B,功率效率分别比OFDM系统高出近8%、18%和21%。针对实际功率放大器不同饱和参数的实际情况,提出了正交非均匀信号分解算法。该算法根据实际支路功放的饱和功率来不断做两路分解,每次分解的一路子信号矢量为功放饱和振幅的等效矢量,这样,在利用分解算法分解以后,支路功放的饱和振幅都可以不一样,更符合实际应用场景。仿真结果表明,三支路正交非均匀信号分解模型中,功放饱和功率相同且为1时,高密度信号以及中密度信号的PAPR降低量显着且为定值,约为4d B,而低密度信号的PAPR降低量与原OFDM信号呈相关性,这也说明该算法的PAPR性能特性与第一种算法不一样,但都达到了降PAPR的目的;三支路的功率效率分别为16.9%、21.4%和25.3%,且在功放性能差异较大时具有十分理想的BER性能。根据BER仿真结果,在各种不同功放饱和参数情况下,该算法的抗噪性能良好,相比第一种算法更具实践性。总的来看,所提的两种信号分解算法均可达到降低OFDM系统信号的PAPR、提高功率放大器的功率效率的目标需求,它们无论是在发射端还是在接收端都具有相比传统系统更低的算法复杂度,且第二种算法更能适应放大器饱和功率不相同的情况,抗噪性能非常理想。
詹秀娟[8]（2019）在《隧道环境下基于OFDM系统的信道估计算法的研究》文中认为随着越来越多的地铁在实际生活中的运营使用,给人们的生活带来了很大的便利。但在其中进行无线通信时,难以接收或发送正确的通信信号,影响了隧道环境中的信息交流。而通信业务的迅速发展,从第二代移动通信的语音业务,逐渐发展到数据、视频、影像等具有大量信息的高质量多媒体业务,使得人们对各种通信业务的速率和质量有了更高的追求。因此,在隧道环境中保证无线通信质量的前提下,如何提高无线通信速率已成为最受关注的问题。OFDM技术是信道估计中运用最多的传输技术之一,具有抵抗多径干扰、便于实现、支持高效自适应调度等特点。凭其独特的技术优势,OFDM成为研究隧道环境中无线通信的选择之一。其中,LMMSE算法能提高隧道环境下的OFDM系统的信道估计性能,但此算法具有非常大的计算量和运算复杂度。因此,本文提出了基于OFDM系统的隧道环境下的信道估计算法,能有效降低运算量和提高系统性能。主要研究内容安排如下:（1）首先介绍本文的研究背景及意义,分析了自由空间中无线电波的传播特性,并将其扩展到无线电波在隧道中的传播特性;然后,分析了隧道环境下传统的确定性及统计型信道模型;最后对这两种模型进行比较分析,确定了本文要研究的模型——改进型隧道信道模型。（2）对OFDM系统进行了相关介绍,建立了基于OFDM系统的隧道信道模型。根据不同的隧道情况——直通隧道和弯曲隧道,在MATLAB仿真平台,对传统的信道估计算法在两种不同的隧道环境下,利用本文建立的改进型和统计型隧道信道模型进行了仿真分析与比较。（3）研究了基于LMMSE的信道估计算法,对此算法中的自相关矩阵,进行时域的相关改进。结果表明:改进的LMMSE算法在本文构建的改进型隧道模型与传统的统计型隧道模型中相比,本算法在两种隧道信道模型中均能有效的降低信道的均方误差和误码率性能,而且本文构建的改进型隧道信道模型要优于传统的统计型隧道模型。仿真实验结果表明:本文改进的LMMSE算法能够有效的提高系统的工作速率和地铁中无线通信接收机的系统性能,且在本文的改进型隧道信道模型中能获得较高的系统性能,具有一定的应用前景。图[34]表[3]参[73]
王震铎[9]（2019）在《基于WFRFT的载波体制融合机理应用及其性能研究》文中进行了进一步梳理随着信息技术的飞速发展,人们对于下一代通信系统的需求也不仅仅局限于峰值速率的增加,还追求复杂场景与环境下的高可靠与低时延,以及更低的终端功耗与用户的海量接入等。此外,由于信息量的急速增长,频谱资源变得日益稀缺,因此提高频谱效率、更加合理使用零碎的频谱资源就成为研究重点。然而,传统的以正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）技术为基础的波形设计方案并不能很好的解决这些问题。一方面,OFDM系统子载波间的正交性易受到载波频率偏移（Carrier Frequency Offset,CFO）和多普勒频移的影响,且峰均功率比（Peak-to-Average Power Ratio,PAPR）较高;此外,当需求随着场景的切换而改变时,OFDM系统不能进行灵活的资源配置。另一方面,OFDM系统的旁瓣衰减较慢导致带外功率泄露较大,需要较大的保护间隔来降低频带间的干扰,而造成频谱资源的浪费。因此,就需要研究适用于未来场景与需求的波形技术,例如广义频分复用（Generalized Frequency Division Multiplexing,GFDM）和滤波OFDM（Filtered OFDM,F-OFDM）系统等,这些新型的波形方案实现了更低的带外功率以及对复杂场景更强的鲁棒性。本文以基于加权分数傅里叶变换（Weighted-type Fractional Fourier Transform,WFRFT）预编码的混合载波（Hybrid Carrier,HC）系统和GFDM系统为研究对象,系统阐述了单载波（Single Carrier,SC）体制与多载波（Multicarrier,MC）体制的融合机理,并研究了混合载波系统和WFRFT预编码的GFDM系统在时频失配场景下的误码率性能。首先,本文研究了基于WFRFT的混合载波系统对单载波频域均衡（Single Carrier with Frequency Domain Equalization,SC-FDE）系统和OFDM系统的融合特性,定量地给出了混合载波系统中所包含的单载波分量和多载波分量。系统阐述了混合载波融合机理的加权方式,明确了ZF/MMSE均衡准则下的加权对象,推导了带有线性均衡的混合载波系统误码率表达式。在此基础上,进一步研究了混合载波融合机理的适用性和广泛性,推导了带有空时编码和功率分配的混合载波系统的理论误码率表达式,提出了基于混合载波系统的MMSE功率分配方法。其次,说明了OFDM系统、混合载波系统和单载波系统带外功率的一致性,并论述了基于混合载波系统的时域加窗和频谱预编码两类带外功率抑制技术。对于时域加窗技术,研究了一种基于时域加窗和频域成型的带外功率和峰均功率比联合抑制方法;对于频谱预编码技术,介绍了投影预编码和奇异值分解预编码两种带外抑制方法。当在混合载波系统中应用这两类带外功率抑制技术时,混合载波系统可以得到比OFDM系统更优的误码率和峰均功率比性能。根据混合载波系统中投影预编码均方误差较小的特点,提出了基于WFRFT的导频信号投影预编码器。再次,由于GFDM系统也具有“混合载波”的特征,为了兼具WFRFT预编码和GFDM系统各自的性能优势,本文研究了WFRFT预编码GFDM系统的性能,实现了GFDM系统和离散傅里叶变换（Discrete Fourier Transform,DFT）预编码GFDM系统的融合。系统阐述了WFRFT预编码的GFDM系统中载波体制融合机理的加权方式,推导了带有ZF/MMSE接收机的WFRFT预编码GFDM系统的理论误码率表达式。在此基础上,推导了WFRFT预编码的空时编码GFDM系统的理论误码率表达式。此外,以噪声加强因子为优化目标,提出了空时编码GFDM系统的最小误码率功率分配方法,同时提升了系统的误码率和可达速率性能。最后,本文研究了混合载波系统和WFRFT预编码的GFDM系统在时频失配场景下的误码率性能,推导了带有载波频率偏移或时间偏移的混合载波系统的理论误码率表达式,以及带有时间偏移的WFRFT预编码GFDM系统的理论误码率表达式,有效简化了不同载波体制在不同场景下的误码率评估过程,并为WFRFT预编码系统的最优阶数选择问题奠定基础。当时间偏移和循环前缀不足出现时,WFRFT预编码有效提升了OFDM和GFDM系统的误码率性能。
杨敏[10]（2019）在《基于OFDM系统的同步及干扰检测技术研究》文中研究表明随着通信技术的显着发展,人们多样化的信息需求也在急速增长,特别是对无线多媒体的需求尤为迫切,因此数据速率的要求也就越来越高,这使得宽带无线通信技术日益成熟并受到广泛使用。而OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技术作为一种多载波传输技术,因其实现简单、频带利用高、抗多径衰落能力和抗码间干扰能力强等诸多优点,已经成为无线通信系统最有前途的核心技术,并在数字电视广播、无线局域网和4G LTE等高速宽带数据传输系统中得到广泛应用。与此同时,由于通信设备的激增,电磁环境也愈加复杂多变,各种自然干扰和人为干扰都存在于通信环境之中。因此为了加强OFDM系统抵御各种干扰的能力,保障OFDM技术在干扰环境中传输的可靠性,本文从抗干扰同步技术以及干扰检测技术两个方面对OFDM系统中相关的干扰对抗技术进行了研究。首先针对OFDM系统中的传统同步算法所使用的训练序列在干扰环境下同步性能不理想的问题,本文对传统训练序列的结构进行改进并提出了一种新的同步算法,该算法利用了CAZAC（Constant Amplitude Zero Auto-Correlation）序列与加扰序列对传统训练序列的结构进行了重新设计,使其能够保持低频谱泄露的情况下完成在强干扰信号下的符号定时与载波同步。并且由于改进训练序列其结构及组成元素的特殊性,该同步算法可以以一种较低复杂度的硬件结构实现同步中的自相关运算,从而大大降低了乘法器的使用次数。接着本文对基于频域的干扰检测算法进行了研究,其中详细地阐述了连续均值去除（Consecutive Mean Excision,CME）算法与前向连续均值去除（Forward Consecutive Mean Excision,FCME）算法两种干扰检测算法的理论依据,并从计算机仿真的角度分别讨论了在不同干扰信号下窗函数、干扰噪声能量比以及帧数等因素对两种算法检测性能的影响。最后针对FCME算法时间复杂度较高的问题,本文对FCME算法的初始化过程进行了改进并提出了基于分块排序的FCME算法,该算法能够在较低时间复杂度的情况下保持与FCME算法相同的检测性能。
二、加窗技术及其在OFDM系统中的应用（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、加窗技术及其在OFDM系统中的应用（论文提纲范文）
（1）基于压扩变换的OFDM系统PAPR抑制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 选题背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 PAPR抑制技术研究现状 |
| 1.2.2 压扩技术研究现状 |
| 1.3 论文结构安排 |
| 第二章 OFDM系统原理及性能分析 |
| 2.1 OFDM技术基本原理 |
| 2.1.1 OFDM系统模型 |
| 2.1.2 OFDM信号概率分布 |
| 2.2 OFDM系统PAPR性能分析 |
| 2.2.1 PAPR的定义 |
| 2.2.2 PAPR的评判标准 |
| 2.3 OFDM系统其他性能分析 |
| 2.3.1 BER性能分析 |
| 2.3.2 PSD性能分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于二次函数的非线性压扩算法设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 算法设计及推导 |
| 3.2.1 “三段式”设计模型 |
| 3.2.2 压扩函数设计 |
| 3.2.3 复杂度分析 |
| 3.3 仿真结果及分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于sigmod函数的非线性压扩算法设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 算法设计及推导 |
| 4.2.1 压扩函数设计 |
| 4.2.2 参数选择标准 |
| 4.2.3 复杂度分析 |
| 4.3 仿真结果及分析 |
| 4.4 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 |
| 攻读学位期间取得的成果 |
（2）基于OFDM系统峰均比抑制技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及现状 |
| 1.2 OFDM技术的发展 |
| 1.3 OFDM的实现原理 |
| 1.4 OFDM技术的优缺点 |
| 1.5 主要工作及创新性 |
| 1.6 章节安排 |
| 第二章 OFDM系统峰均比降低技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 OFDM抑制峰均比技术的研究现状 |
| 2.3 峰均功率比概述 |
| 2.3.1 峰均功率比的定义 |
| 2.3.2 峰均比的统计特性 |
| 2.3.3 系统误码率 |
| 2.3.4 计算复杂度 |
| 2.4 经典峰均比抑制方法 |
| 2.4.1 信号畸变类算法 |
| 2.4.1.1 限幅法 |
| 2.4.1.2 峰值加窗法 |
| 2.4.2 概率类算法 |
| 2.4.2.1 选择映射方法 |
| 2.4.2.2 部分传输序列法 |
| 2.4.3 信号编码算法 |
| 2.4.3.1 分组编码法 |
| 2.4.3.2 格雷互补码法 |
| 2.4.3.3 雷德密勒法 |
| 第三章 基于FRFT的 OFDM系统性能分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 分数傅里叶变换FRFT理论 |
| 3.3 基于FRFT的 OFDM系统模型 |
| 3.4 数值与仿真结果 |
| 3.4.1 调制阶数的影响 |
| 3.4.2 子载波数量的影响 |
| 3.4.3 多普勒频率的影响 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于改进型SLM选择映射技术性能分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传统选择映射(SLM)方法 |
| 4.3 改进型分块SLM方法 |
| 4.4 改进型SLM方法仿真与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 OFDM系统中SLM联合技术的性能研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 降低OFDM峰均比的交织技术 |
| 5.3 SLM联合技术 |
| 5.3.1 选择映射(SLM)技术 |
| 5.3.2 线性压扩变换(LCT) |
| 5.3.3 SLM联合技术系统模型 |
| 5.4 SLM联合技术仿真与分析 |
| 5.4.1 PAPR性能分析 |
| 5.4.2 BER性能分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 全文的工作总结 |
| 6.2 进一步的工作展望 |
| 附录 缩略语 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 致谢 |
（3）通用滤波多载波（UFMC）系统峰均比抑制技术研究（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 国内外研究现状 |
| 1.2.1 PAPR抑制技术研究现状 |
| 1.2.2 UFMC系统PAPR抑制技术研究现状 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 |
| 第二章 UFMC系统原理及PAPR特性分析 |
| 2.1 UFMC系统原理 |
| 2.1.1 UFMC系统数学模型 |
| 2.1.2 UFMC信号概率分布 |
| 2.2 UFMC系统性能分析 |
| 2.2.1 PAPR性能 |
| 2.2.2 BER性能 |
| 2.2.3 PSD性能 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 基于分段非线性压扩的PAPR抑制技术 |
| 3.1 压扩变换原理 |
| 3.2 分段非线性压扩算法设计 |
| 3.2.1 压扩方案函数设计 |
| 3.2.2 压扩方案参数选定 |
| 3.3 仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 基于二次函数分布非线性压扩技术 |
| 4.1 目标概率分布函数设计原则 |
| 4.2 基于二次函数的目标概率分布函数设计 |
| 4.3 仿真结果与分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 基于SLM与压扩联合的PAPR抑制技术 |
| 5.1 SLM算法在PAPR抑制领域的研究 |
| 5.1.1 SLM算法原理 |
| 5.1.2 SLM算法在UFMC系统中的应用 |
| 5.2 SLM算法和压扩技术的联合PAPR抑制 |
| 5.3 仿真结果与分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 论文工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 |
（4）SCMA-OFDM系统的PAPR抑制技术及其低复杂度盲检测算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 课题研究现状 |
| 1.2.1 最优化SCMA码本设计 |
| 1.2.2 OFDM技术中的峰均功率比问题 |
| 1.2.3 针对抑制PAPR算法的盲检测算法 |
| 1.2.4 SCMA-OFDM系统 |
| 1.3 论文的结构与安排 |
| 第二章 上行SCMA-OFDM系统的基本原理和相关技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 上行SCMA系统简介 |
| 2.2.1 上行SCMA发送端结构 |
| 2.2.2 上行SCMA系统的接收机结构 |
| 2.3 OFDM技术的基本原理 |
| 2.4 上行SCMA-OFDM系统模型 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 针对SLM方案的SCMA-OFDM系统的盲检测算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 SLM方案在SCMA-OFDM系统中的可行性分析 |
| 3.2.1 经SLM处理后的SCMA-OFDM信号模型 |
| 3.2.2 经SLM处理后的SCMA-OFDM信号的PAPR的理论推导 |
| 3.2.3 SCMA-OFDM系统接收端的信号模型 |
| 3.3 基于SCMA扩展码本的SLM方案的盲检测算法 |
| 3.3.1 盲检测算法提出的必要性 |
| 3.3.2 码本扩展盲检测算法的原理及流程 |
| 3.4 低复杂度的SCMA-OFDM系统的盲检测算法 |
| 3.4.1 基于扩展码本盲检测算法的不足 |
| 3.4.2 一种基于欧式距离的低复杂度盲检测算法 |
| 3.4.3 一种基于概率的低复杂度盲检测算法 |
| 3.5 针对SCMA-OFDM系统的盲检测算法的计算复杂度的分析 |
| 3.6 小结 |
| 第四章 针对SCMA-OFDM系统的PTS方案的分组方法及盲检测算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 SCMA-OFDM系统的PTS分组方案研究 |
| 4.3 针对SCMA-OFDM系统的PTS的低复杂度盲检测算法 |
| 4.4 应用于SCMA-OFDM系统在瑞利信道下的优化盲检测算法 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 结束语 |
| 5.1 本文工作总结和主要贡献 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 个人简历 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 |
（5）正交频分复用系统的峰均功率比抑制算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 峰均功率比抑制算法研究动态 |
| 1.2.1 射频功放的线性与效率研究现状 |
| 1.2.2 功放设计与线性化技术研究现状 |
| 1.2.3 信号峰均功率比抑制技术研究动态 |
| 1.2.4 信号峰均功率比抑制技术的发展趋势 |
| 1.3 主要研究内容与贡献 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第二章 OFDM系统模型与信号包络动态度量 |
| 2.1 OFDM系统模型 |
| 2.2 OFDM信号的幅度分布特征 |
| 2.3 射频功放的线性与效率 |
| 2.3.1 射频功放模型 |
| 2.3.2 射频功放的线性与效率分析 |
| 2.4 OFDM信号的包络动态度量方法评估 |
| 2.4.1 信号包络动态度量方法 |
| 2.4.2 度量方法测试评估 |
| 2.5 峰均功率比抑制算法的性能评估方法 |
| 2.5.1 峰均功率比的互补累计分布函数 |
| 2.5.2 系统误码率性能 |
| 2.5.3 带外失真 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于剪切噪声压缩的峰均比抑制算法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 限幅滤波与简化限幅滤波技术 |
| 3.2.1 限幅滤波技术 |
| 3.2.2 简化限幅滤波技术 |
| 3.3 基于剪切噪声压缩的峰均比抑制算法 |
| 3.3.1 算法提出 |
| 3.3.2 算法分析 |
| 3.3.3 仿真结果 |
| 3.4 改进的剪切噪声压缩算法 |
| 3.4.1 算法改进 |
| 3.4.2 改进算法分析 |
| 3.4.3 仿真结果 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 低复杂度迭代限幅算法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 传统的迭代限幅算法 |
| 4.3 低复杂度迭代限幅算法 |
| 4.3.1 算法提出 |
| 4.3.2 算法分析 |
| 4.4 算法复杂度分析 |
| 4.5 仿真评估 |
| 4.5.1 同剪切率下的峰均比抑制及BER性能评估 |
| 4.5.2 同峰均比抑制水平下的BER性能评估 |
| 4.5.3 带外失真评估 |
| 4.5.4 算法性能评估小结 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 剪切与压扩联合算法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 峰均比抑制的剪切技术与压扩技术 |
| 5.2.1 剪切与压扩的技术特点 |
| 5.2.2 增强非线性压扩技术 |
| 5.3 基于剪切的联合算法 |
| 5.3.1 算法提出 |
| 5.3.2 算法分析 |
| 5.3.3 仿真验证 |
| 5.4 基于压扩的联合算法 |
| 5.4.1 算法提出 |
| 5.4.2 算法分析 |
| 5.4.3 仿真验证 |
| 5.5 基于剪切与基于压扩的联合算法特点 |
| 5.5.1 联合算法对比分析 |
| 5.5.2 联合算法对比仿真 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果 |
（6）基于FPGA的LTE信号峰值检测及消峰算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 论文研究背景 |
| 1.2 论文研究意义 |
| 1.3 国内外CFR技术的发展状况 |
| 1.4 论文的内容与结构 |
| 1.4.1 论文研究内容 |
| 1.4.2 论文整体结构 |
| 第2章 相关理论及技术介绍 |
| 2.1 OFDM系统的介绍 |
| 2.2 LTE信号相关介绍 |
| 2.3 相关技术指标的定义 |
| 2.3.1 PAPR的定义 |
| 2.3.2 CCDF的定义 |
| 2.3.3 ACLR的定义 |
| 2.3.4 EVM的定义 |
| 2.4 MATLAB简介及优势 |
| 2.5 算法关键通信技术 |
| 2.5.1 信号的表示及傅里叶变换 |
| 2.5.2 抽样定理 |
| 2.5.3 数字滤波器 |
| 2.6 多速率数字信号处理 |
| 2.6.1 整数倍抽取 |
| 2.6.2 整数倍内插 |
| 2.6.3 I/D倍采样速率变换 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 PC-CFR算法的方案选取 |
| 3.1 CFR算法性能指标要求 |
| 3.2 限幅类方案对比 |
| 3.2.1 限幅滤波技术 |
| 3.2.2 峰值加窗技术 |
| 3.2.3 峰值对消技术 |
| 3.3 CFR算法方案的确定 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 PC-CFR算法的硬件设计 |
| 4.1 硬件平台简介 |
| 4.2 PC-CFR算法的FPGA设计 |
| 4.2.1 CORDIC模块 |
| 4.2.2 峰值检测模块 |
| 4.2.3 缩放系数生成模块 |
| 4.2.4 峰值分配器模块 |
| 4.2.5 对消脉冲生成模块 |
| 4.2.6 延时匹配模块 |
| 4.2.7 峰值对消处理模块 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 PC-CFR算法的软件设计 |
| 5.1 PC-CFR算法的基本思想 |
| 5.2 PC-CFR算法流程图 |
| 5.3 PC-CFR算法的详细叙述 |
| 5.3.1 峰值检测方案的确定 |
| 5.3.2 峰值的缩放 |
| 5.3.3 原型对消脉冲系数的确定 |
| 5.4 PC-CFR算法的具体实现 |
| 5.4.1 CORDIC算法模块 |
| 5.4.2 峰值检测模块 |
| 5.4.3 对消脉冲生成模块 |
| 5.4.4 峰值对消模块 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 PC-CFR算法的仿真与FPGA验证 |
| 6.1 PC-CFR算法的MATLAB仿真 |
| 6.1.1 目标PAPR设置为7 d B |
| 6.1.2 目标PAPR设置为8 d B |
| 6.1.3 不同目标PAPR结果比较 |
| 6.2 FPGA验证结果 |
| 6.3 本章小结 |
| 结论 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间取得学术成果 |
（7）基于OFDM系统信号分解方法的降PAPR高效功放研究（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 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 PAPR降低方法的研究现状 |
| 1.2.2 功放线性化技术的研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文的主要工作和章节安排 |
| 第二章 OFDM及其峰均比问题概述 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 OFDM系统介绍 |
| 2.2.1 OFDM概述 |
| 2.2.2 OFDM系统模型 |
| 2.2.3 OFDM的DFT/FFT实现 |
| 2.3 OFDM信号符号样点特性 |
| 2.3.1 OFDM信号的幅度分布 |
| 2.3.2 OFDM信号的功率分布 |
| 2.4 OFDM中的峰均比问题 |
| 2.4.1 峰均比的产生和定义 |
| 2.4.2 峰均比解决方案分类 |
| 2.5 本章小结 |
| 第三章 信号分解系统和功放模型 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 信号分解系统模型以及合成引理 |
| 3.2.1 信号分解系统模型 |
| 3.2.2 信号合成引理 |
| 3.3 功率放大器模型 |
| 3.3.1 放大器基本模型 |
| 3.3.2 放大器功率效率的计算 |
| 3.4 信号分类方法 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于信号分解算法的降PAPR方案 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 对称均匀信号分解功放算法 |
| 4.2.1 分解算法 |
| 4.2.2 基于信号幅度特性的分类计算方法 |
| 4.2.3 支路信号峰均比与功率效率分析 |
| 4.2.4 仿真与结果分析 |
| 4.3 正交非均匀信号分解功放算法 |
| 4.3.1 分解算法 |
| 4.3.2 基于信号幅度特性的分类计算方法 |
| 4.3.3 支路信号峰均比与功率效率分析 |
| 4.3.4 仿真与结果分析 |
| 4.4 算法对比与结果分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 论文工作总结 |
| 5.2 未来研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（8）隧道环境下基于OFDM系统的信道估计算法的研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题的研究目的及意义 |
| 1.1.1 研究目的 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究概况及存在问题 |
| 1.3 OFDM系统信道估计算法的研究概况 |
| 1.4 论文的研究内容与章节安排 |
| 2 OFDM系统及其技术的介绍 |
| 2.1 OFDM系统的发展概况 |
| 2.2 OFDM技术的特点 |
| 2.3 OFDM系统的基本实现技术 |
| 2.3.1 OFDM系统的基本原理 |
| 2.3.2 调制解调技术 |
| 2.3.3 串并变换 |
| 2.3.4 循环前缀和保护间隔 |
| 2.4 OFDM系统的关键技术 |
| 2.4.1 信道估计技术 |
| 2.4.2 同步技术 |
| 2.4.3 信道编码技术 |
| 2.4.4 加窗技术 |
| 2.4.5 交织技术 |
| 2.5 隧道环境下OFDM系统参数的选取 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 隧道环境中无线信道模型的建立 |
| 3.1 无线信号的传播特性 |
| 3.1.1 电磁波的传播方式 |
| 3.1.2 电磁波的衰落方式 |
| 3.2 隧道环境中电磁波的传播特性 |
| 3.3 隧道环境中无线通信的多径效应 |
| 3.4 隧道环境中无线信道模型的建立 |
| 3.4.1 隧道环境中确定性模型 |
| 3.4.2 隧道环境中统计型模型 |
| 3.5 本文隧道环境中的信道模型建立与分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 基于OFDM系统的隧道环境下辅助导频的信道估计 |
| 4.1 OFDM系统的信道模型建立 |
| 4.2 信道估计中导频图案的选择 |
| 4.3 基于OFDM系统的经典信道估计算法 |
| 4.3.1 LS信道估计算法 |
| 4.3.2 LMMSE信道估计算法 |
| 4.3.3 LRMMSE信道估计算法 |
| 4.4 仿真分析 |
| 4.4.1 仿真参数设置 |
| 4.4.2 仿真结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 隧道环境下改进的LMMSE算法 |
| 5.1 基于LMMSE改进的信道算法 |
| 5.1.1 基于LMMSE时域分析的信道估计算法 |
| 5.1.2 基于LMMSE简化的信道估计算法 |
| 5.1.3 基于窗函数法改进的LMMSE算法 |
| 5.2 仿真结果与分析 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 |
（9）基于WFRFT的载波体制融合机理应用及其性能研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题来源以及研究的目的和意义 |
| 1.2 现有载波通信体制的研究现状 |
| 1.2.1 OFDM和 SC-FDE系统 |
| 1.2.2 混合载波系统 |
| 1.2.3 GFDM系统 |
| 1.2.4 其它滤波多载波系统 |
| 1.3 现有预编码技术的研究现状 |
| 1.3.1 空时编码 |
| 1.3.2 功率分配 |
| 1.3.3 带外功率抑制方法 |
| 1.4 时频失配场景中的干扰 |
| 1.4.1 载波频率偏移 |
| 1.4.2 时间偏移 |
| 1.4.3 循环前缀不足 |
| 1.5 主要研究内容 |
| 第2章 基于WFRFT的单载波与多载波融合机理 |
| 2.1 加权分数傅里叶变换的定义 |
| 2.2 混合载波系统及其融合机理 |
| 2.2.1 混合载波系统框架 |
| 2.2.2 混合载波融合机理 |
| 2.3 带有频域线性均衡的混合载波系统误码率性能研究 |
| 2.3.1 ZF均衡 |
| 2.3.2 MMSE均衡 |
| 2.3.3 仿真结果 |
| 2.4 空时编码混合载波系统的误码率性能研究 |
| 2.4.1 ZF均衡 |
| 2.4.2 MMSE均衡 |
| 2.4.3 仿真结果 |
| 2.5 基于混合载波系统的MMSE功率分配方法 |
| 2.5.1 MMSE功率分配 |
| 2.5.2 仿真结果 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 混合载波系统的带外功率抑制方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 混合载波系统的带外功率 |
| 3.3 基于混合载波系统的时域加窗方法 |
| 3.3.1 系统模型 |
| 3.3.2 仿真结果 |
| 3.4 基于混合载波系统的频谱预编码方法 |
| 3.4.1 投影预编码 |
| 3.4.2 奇异值分解预编码 |
| 3.4.3 仿真结果 |
| 3.5 基于混合载波系统的导频预编码器 |
| 3.5.1 导频信号的投影预编码器 |
| 3.5.2 基于WFRFT的导频预编码器 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 WFRFT预编码的GFDM系统及其性能研究 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 GFDM系统 |
| 4.2.1 系统模型 |
| 4.2.2 OFDM和 GFDM性能比较 |
| 4.2.3 GFDM接收机 |
| 4.2.4 基于DFT的低复杂度GFDM系统 |
| 4.3 WFRFT预编码GFDM系统的误码率性能研究 |
| 4.3.1 WFRFT预编码GFDM系统中的融合机理 |
| 4.3.2 AWGN信道 |
| 4.3.3 衰落信道 |
| 4.3.4 仿真结果 |
| 4.4 WFRFT预编码的空时编码GFDM系统误码率性能研究 |
| 4.5 基于GFDM系统的最小误码率功率分配方法 |
| 4.5.1 MBER功率分配 |
| 4.5.2 基于空时编码GFDM系统的MBER功率分配 |
| 4.5.3 仿真结果 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 基于WFRFT预编码的系统在时频失配场景下的性能研究 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 带有载波频率偏移的混合载波系统误码率性能研究 |
| 5.2.1 系统模型 |
| 5.2.2 仿真结果 |
| 5.3 带有时间偏移的混合载波系统误码率性能研究 |
| 5.3.1 AWGN信道 |
| 5.3.2 衰落信道 |
| 5.3.3 仿真结果 |
| 5.4 混合载波系统在循环前缀不足时的误码率性能研究 |
| 5.4.1 系统框架 |
| 5.4.2 仿真结果 |
| 5.5 带有时间偏移的WFRFT预编码的GFDM系统误码率研究 |
| 5.5.1 AWGN信道 |
| 5.5.2 衰落信道 |
| 5.6 带有多种干扰的WFRFT预编码的GFDM系统误码率研究 |
| 5.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 附录 A 英文缩写及释义 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文及其它成果 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（10）基于OFDM系统的同步及干扰检测技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 抗干扰技术的研究现状 |
| 1.2.2 干扰环境下同步技术的研究现状 |
| 1.2.3 干扰检测技术的研究现状 |
| 1.3 本课题主要研究内容 |
| 第2章 干扰环境下的OFDM系统 |
| 2.1 OFDM通信系统 |
| 2.1.1 OFDM系统模型 |
| 2.1.2 OFDM调制解调 |
| 2.1.3 OFDM优缺点 |
| 2.2 干扰信号及其对OFDM系统的影响 |
| 2.2.1 干扰信号模型 |
| 2.2.2 干扰信号对OFDM性能的影响 |
| 2.2.3 仿真结果与分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 干扰环境下OFDM同步技术研究 |
| 3.1 OFDM系统的同步算法研究 |
| 3.1.1 Schmidl&Cox算法 |
| 3.1.2 Minn算法 |
| 3.1.3 Park算法 |
| 3.2 干扰信号对OFDM同步算法的影响 |
| 3.3 基于加扰序列的OFDM抗干扰同步算法 |
| 3.3.1 算法描述 |
| 3.3.2 抗干扰性能分析 |
| 3.3.3 加扰序列分析 |
| 3.3.4 低复杂度的实现结构 |
| 3.3.5 仿真结果与分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 OFDM系统中的干扰检测算法研究 |
| 4.1 一般的频域干扰检测算法 |
| 4.1.1 检测的基本原理 |
| 4.1.2 窗函数分析 |
| 4.1.3 门限获取 |
| 4.2 CME干扰检测算法 |
| 4.2.1 算法的原理 |
| 4.2.2 仿真结果与分析 |
| 4.3 FCME干扰检测算法 |
| 4.3.1 算法的原理 |
| 4.3.2 仿真结果与分析 |
| 4.4 基于分块排序的FCME算法 |
| 4.4.1 算法的原理 |
| 4.4.2 性能比较分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 |
四、加窗技术及其在OFDM系统中的应用（论文参考文献）
- [1]基于压扩变换的OFDM系统PAPR抑制技术研究[D]. 黄开元. 北京邮电大学, 2021(01)
- [2]基于OFDM系统峰均比抑制技术研究[D]. 何明星. 南京信息工程大学, 2020(02)
- [3]通用滤波多载波（UFMC）系统峰均比抑制技术研究[D]. 葛雅宁. 北京邮电大学, 2020(05)
- [4]SCMA-OFDM系统的PAPR抑制技术及其低复杂度盲检测算法研究[D]. 张晓宁. 电子科技大学, 2020(08)
- [5]正交频分复用系统的峰均功率比抑制算法研究[D]. 唐博. 电子科技大学, 2020(01)
- [6]基于FPGA的LTE信号峰值检测及消峰算法的研究[D]. 郑玉琴. 成都理工大学, 2020(04)
- [7]基于OFDM系统信号分解方法的降PAPR高效功放研究[D]. 胡泽寰. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [8]隧道环境下基于OFDM系统的信道估计算法的研究[D]. 詹秀娟. 安徽理工大学, 2019(01)
- [9]基于WFRFT的载波体制融合机理应用及其性能研究[D]. 王震铎. 哈尔滨工业大学, 2019
- [10]基于OFDM系统的同步及干扰检测技术研究[D]. 杨敏. 湖南大学, 2019(06)