適用于多徑衰落信道的OFDM同步方法

3.2 細(xì)符號(hào)定時(shí)測(cè)度分布

　3.3 定時(shí)測(cè)度曲線仿真結(jié)果

3.4 均方根誤差與誤判概率

　　本文通過(guò)STO和CFO的均方根誤差(Root Mean Square Error, RMSE)來(lái)衡量算法的性能，并給出了符號(hào)定時(shí)的誤判概率(Probability of False Detection, PFD)，在每個(gè)信噪比(Signal to Noise Ratio,SNR)下仿真1000次。在多徑衰落信道中，ε為隨機(jī)變量，且|ε|≤16，多徑信道h在每次仿真中隨機(jī)生成，且傳輸路徑L=8，τ_max=N_g。

　　圖3給出了STO和CFO的RMSE。從圖3(a)中可以看出，S&C、Park、Minn以及GL.Ren算法的定時(shí)性能受到SNR的影響較小，主要是受到多徑衰落的影響;SD.Choi與文獻(xiàn)[7]算法的定時(shí)性能高于前四種算法，但SD.Choi不能用于頻偏估計(jì)，而^[7]的頻偏估計(jì)精度較低;本文提出的TIT與EIT算法在仿真中沒(méi)有出現(xiàn)誤判，具有較高的定時(shí)性能。

　　從圖3(b)中可以看出，Minn、^[7]以及GL.Ren算法的頻偏估計(jì)具有較高的RMSE，并且隨著SNR增大其估計(jì)精度沒(méi)有較大的改善，主要原因是Minn算法部分序列符號(hào)為負(fù)^[7]，與GL.Ren算法中PN序列加權(quán)都破壞了訓(xùn)練序列的重復(fù)結(jié)構(gòu)，在多徑衰落信道中其前后部分不再保持一致性，這也是本文在設(shè)計(jì)訓(xùn)練序列結(jié)構(gòu)時(shí)沒(méi)有采用PN加權(quán)的原因之一;S&C、Park、TIT、EIT算法的RMSE低于Minn^[7]、以及GL.Ren算法，在SNR=0時(shí)RMSE達(dá)到10^-2，同時(shí)由于S&C與Park算法的定時(shí)性能較低，因此本文提出的TIT和EIT算法優(yōu)于S&C與Park算法。

　　表1給出了對(duì)應(yīng)于圖3(a)的8種算法在相應(yīng)STO范圍內(nèi)的定時(shí)次數(shù)與PFD，進(jìn)一步說(shuō)明了各個(gè)算法在定時(shí)方面的性能。

4 結(jié)論

　　本文提出了兩種基于重復(fù)共軛對(duì)稱訓(xùn)練序列的OFDM同步算法。仿真結(jié)果表明，提出的TIT與EIT算法具有較高的同步性能，在多徑干擾較小的情況下可以使用TIT算法完成符號(hào)定時(shí)，同時(shí)具有較高的傳輸效率，而在多徑干擾嚴(yán)重的衰落信道中，可以使用EIT算法，這兩種算法不僅運(yùn)算量小，而且性能穩(wěn)定可靠，可適用于軍用的多徑衰落信道中OFDM系統(tǒng)的符號(hào)同步。

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　　本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》2017年第11期第55頁(yè)，歡迎您寫(xiě)論文時(shí)引用，并注明出處。