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一种基于训练序列的OFDM定时同步算法史铭宇【摘要】针对OFDM(正交频分复用)系统中对定时位置的高敏感性,设计了一种新的训练序列,基于此训练序列提出了OFDM新的同步算法,同时考虑了无线通信中多天线及多径问题.通过仿真可看出,算法消除了Schmidl算法的定时平台,并在多天线、多径信道中有着良好的表现.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2013(026)007【总页数】4页(P21-23,28)【关键词】OFDM;训练序列;同步算法【作者】史铭宇【作者单位】哈尔滨工程大学信息与通信工程学院,黑龙江哈尔滨150001【正文语种】中文【中图分类】TN914.5OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术是将一个高速串行数据变换为多个并行低速的子载波上的低速数据，有效降低频率选择性衰落对信号的影响，OFDM将成为下一代无线通信的核心技术，但由于OFDM信号的生成原理，系统内存在多个正交的子载波，其输出为多个正交子载波信号的叠加，符号性能受到载波偏移的影响比单载波系统更加敏感，所以子载波之间的正交性是接收端能够进行OFDM正确解调的关键。
因此，利用同步算法，降低符号定时和载波频率的不同步对系统性能的影响是OFDM的关键技术之一。
近年来，国内外已有多人提出关于OFDM的同步算法。
Van de Beek［1］提出利用循环前缀的一种最大似然算法。
Schmidl和Cox提出一种利用训练序列进行同步的算法［2］，该算法的训练序列由PN序列即伪随机序列来产生，该同步算法中定时同步会出现一个峰值平台从而导致定时准确性不高。
Hlaing Minn［3］提出一种新的训练序列，解决了Schmidl算法中的峰值平台问题，但定时度量曲线存在多个尖峰，从而导致定时不准确。
Park基于上面的理论提出一种新的训练序列［4］，Park算法可在正确的定时位置产生一个比较尖锐的高峰，但定时度量函数曲线依然存在多个尖峰。
HMM时间序列预测方法1. 引言在时间序列分析中，预测未来的数值是一个重要的任务。
HMM（隐马尔可夫模型）是一种常用的时间序列预测方法，它可以用于解决各种具有时序关系的问题，如语音识别、自然语言处理、股票市场预测等。
本文将详细介绍HMM时间序列预测方法的原理、应用以及实现过程。
2. HMM基本原理HMM是一种统计模型，用于描述由一个隐藏状态序列和一个可观察状态序列组成的过程。
隐藏状态是不可直接观察到的，而可观察状态则可以被观察到。
HMM假设隐藏状态之间存在马尔可夫性质，即当前隐藏状态只与前一个隐藏状态相关。
HMM由以下几个要素组成： - 隐藏状态集合：表示可能出现的所有隐藏状态。
-可观察状态集合：表示可能出现的所有可观察状态。
- 初始概率分布：表示初始时刻每个隐藏状态出现的概率。
- 状态转移概率矩阵：表示从一个隐藏状态转移到另一个隐藏状态的概率。
- 观测概率矩阵：表示在给定隐藏状态下，观测到某个可观察状态的概率。
HMM的基本思想是通过给定的观测序列，利用已知的模型参数来推断隐藏状态序列，并进一步预测未来的观测序列。
3. HMM时间序列预测方法步骤HMM时间序列预测方法包括以下几个步骤：步骤1：模型训练•收集历史数据：从过去的时间序列中收集足够数量的观测数据。
•确定隐藏状态和可观察状态：根据具体问题确定隐藏状态和可观察状态的集合。
•估计初始概率分布：根据历史数据统计每个隐藏状态出现的频率，并将其归一化得到初始概率分布。
•估计状态转移概率矩阵：根据历史数据统计每个隐藏状态之间转移的频率，并将其归一化得到状态转移概率矩阵。
•估计观测概率矩阵：根据历史数据统计在给定隐藏状态下，每个可观察状态出现的频率，并将其归一化得到观测概率矩阵。
步骤2：模型推断•给定观测序列：根据已有的观测序列，利用前面训练得到的模型参数，通过前向算法计算每个隐藏状态的前向概率。
•预测隐藏状态序列：利用维特比算法，根据前向概率计算最可能的隐藏状态序列。
一种OFDM系统定时偏移估计新算法
郑美华;鲁昆生
【期刊名称】《计算机与数字工程》
【年(卷),期】2005(033)009
【摘要】提出一种利用时域训练序列的定时估计算法.在分析Schimdl算法和Minn算法的缺点的同时,提出了算法,并在两种信道中进行了仿真,仿真结果表明算法在性能上有所提高.
【总页数】4页(P97-100)
【作者】郑美华;鲁昆生
【作者单位】华中科技大学电子与信息工程系,武汉,430047;华中科技大学电子与信息工程系,武汉,430047
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.OFDMA测距中一种新的定时偏移估计算法 [J], 倪浩;任光亮;常义林
2.一种新的OFDMA上行链路定时偏移估计算法 [J], 郭漪;刘刚;葛建华
3.一种新的OFDM系统载波频率偏移估计和跟踪方案 [J], 秦升平;尹长川;郝建军;纪红;乐光新
4.OFDM系统中一种频率偏移的盲估计算法 [J], 秦升平;邝育军;尹长川;纪红;乐光新
5.OFDM系统中一种基于延时相关的定时估计算法 [J], 兰旭腾;柳鹏飞;张震
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一种OFDM定时同步与载波频偏估计算法
黄慧;程鹏;张朝阳;仇佩亮
【期刊名称】《电路与系统学报》
【年(卷),期】2009(014)002
【摘要】本文提出一个有效的利用周期性前导字的OFDM定时同步与频偏估计算法.算法分为两个步骤,首先根据前导字的特殊结构对Schmidl&Cox算法进行改进,将Schmidl&Cox算法中平台的检测变成单个峰值的检测,并由单峰的位置和复值可同时准确地估计符号定时和分数倍频偏;然后提出"相位差分序列",利用该序列的相关性对整数倍频偏进行估计.文中针对AWGN信道和SUI信道对算法进行了仿真,结果表明本文算法较其它算法具有更好的估计性能和鲁棒性.
【总页数】6页(P62-67)
【作者】黄慧;程鹏;张朝阳;仇佩亮
【作者单位】浙江大学,信息与电子工程学系,浙江,杭州,310027;浙江大学,信息与电子工程学系,浙江,杭州,310027;浙江大学,信息与电子工程学系,浙江,杭州,310027;浙江大学,信息与电子工程学系,浙江,杭州,310027
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.一种基于多个OFDM符号的载波同步和定时同步算法及在TD-SCDMA中的应用 [J], 张荣涛;谢显中
2.一种基于卷积的OFDM定时同步算法实现 [J], 高鸿坚;李建岐;陆阳
3.一种基于训练序列的OFDM定时同步算法 [J], 史铭宇
4.多径瑞利衰落信道下一种改进的分布式MIMO-OFDM符号定时同步算法 [J], 李璀;杨贻嘉;荣嵘;彭永怀
5.一种采用可变同步帧的OFDM符号定时同步算法 [J], 张羽丰;陈青岳;李炯卉;王竹刚;熊蔚明
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基于循环前缀的非数据辅助估计算法研究与FPGA
实现
提出了一种基于循环前缀的符号同步算法。此算法在最大似然估计的基础
上加以改进，简化了符号同步中相关运算的判决方法，在保持同步效率的同
时，极大地节约了硬件资源，使算法更易于硬件实现。改进算法基于IEEE
802.11a的标准提出，通过Matlab仿真分析其性能，并在FPGA硬件平台上
实现，利用ChipScope观测得到波形。实验结果表明，电路系统工作可靠，
满足设计要求。
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)即正交频分复用技术，
实际上是多载波调制的一种。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。 信号在无线信道中传输时,会受到多径衰落、时延扩展、多普勒频移等
现象的影响，破坏子载波的正交性。系统接收端会因定时不准确导致FFT处
理窗包含连续两个OFDM信号，引入数据误差造成符号间干扰(ISI)。因此，
符号同步显得尤为重要。同步的定时和频偏估计算法通常分为两类：第一类
为数据辅助估计[1]，即基于导频或训练序列的同步算法，第二类是非数据辅
助估计[2-3]，即利用数据自身的冗余性进行同步计算。本文提出了一种基于
循环前缀的非数据辅助估计算法。1系统模型1.1 IEEE802.11a的基带系统模
型IEEE802.11a基带系统收发机各功能模块如图1所示，其中上半部分对应
于发射机链路，下半部分对应于接收机链路。系统可采用
知识创造未来
频偏估计数据辅助硕论
频偏估计是一种用于无线通信系统中的信道估计技术，用于估计信
号在接收端接收时由于相位不匹配而产生的频偏。
频偏可能是由于
发射端和接收端之间的本地振荡器的频率不精确引起的，也可能是
由于多径传播引起的。
频偏估计的目的是找到一个准确的频偏值，以便在接收端对信号进
行正确的解调和解码。
频偏估计可以通过不同的方法来实现，如周
期估计、裁剪估计和协作估计等。
而数据辅助是一种用于频偏估计的辅助技术，通过在接收端添加一
些额外的已知数据来帮助频偏估计算法准确地估计频偏。
常见的数
据辅助技术包括导频插入、导频训练序列和导频预编码等。
在硕论中，可以对频偏估计和数据辅助的原理、算法和性能进行深
入研究和分析。
可以通过理论推导、仿真实验和实际系统验证等方
式来验证和比较不同的频偏估计算法和数据辅助技术的效果。
同时，还可以探讨如何优化频偏估计和数据辅助技术，提高系统的性能和
可靠性。
1。
