OFDM信号检测与参数估计的研究

OFDM信号检测与参数估计的研究

姓名：李玉杰学号：201231906006

(河北工业大学信息学院，天津，300401)

摘要：正交频分复用(OFDM)技术作为第四代移动通信的关键技术之一，受到了广泛的关注及研究。通信信号调制识别是现代移动通信研究领域的一个重要的分支，它要求在复杂的无线通信环境中对所接收到的调制信号进行调制方式的判断，然后对它的各种调制参数进行估计，为后续的信号解调提供依据。OFDM信号检测和参数估计是OFDM信号识别中很重要的两个研究方向，目前对这两个方向的研究主要集中在理想的高斯信道下，而在瑞利衰落信道环境下的研究还很少且效果不理想。在阅读了大量文献的基础上，分别对OFDM信号检测和参数估计的研究现状进行了总结,得出结论：目前大多数研究只适用于高斯信道,在瑞利衰落信道下性能较差。

关键词:OFDM ;信号检测;参数估计;瑞利信道

中图分类号：TP18 文献标识码：A

Research on the detection and parameter estimation of

OFDM signals

Yujie Li

（School of Information Engineering，Hebei University of Technology，Tianjin 300401，China）Abstract：As a key technology of the fourth-generation mobile communication ,the OFDM technology received a widespread attention and study .Modulation signal recognition is an important branch in researches of the modern mobile communication .It requires us to detect the useful signal and estimate various modulation Parameters in the complex wireless environment to provide the conditions for subsequent demodulation .Currently the researches on these two directions are most under the Gaussian channel, but the researches under Rayleigh fading channel environment are little rare and the effects are not well .Therefore, detection and Parameters estimation of OFDM signal under Rayleigh fading channel are researched in this thesis. The research status of detection and parameter estimation of OFDM signal are summarized respectively through reading many literatures ,and the conclusion is that: Most current researches for these two aspects have good effects under gaussian channel, but have poor performances under Rayleigh fading channel.

Key Words:OFDM;Signal Detection;Parameter Estimation; Rayleigh channel

1 前言

当今社会是一个信息化社会，由于信息高速准确的传递，使得人们的生活更加的方便快捷。在生活和工作日益多元化的今天，人们对信息量的要求越来越高，要求在任何时间任何地点能够和任何一个人进行通信。这也为现代通信技术的发展带来了挑战。OFDM技术作为第四代移动通信的关键技术之一，受到了广泛的关注及研究[1]。它是一种多载波调制技术，使用相互正交的子载波来传输数据，降低了每个子载波上数据的传输速率，能够有效的抵抗多径时延引起的频率选择性衰落。同时允许子载波频率相互重叠，极大的提高了频带利用率[2]。

通信信号调制识别是现代移动通信研究领域的一个重要的分支，无论在民用还是在军用

上都有着广泛的应用。它要求在复杂的无线通信环境中对所接收到的调制信号进行调制方式的判断，然后对它的各种调制参数进行估计，为后续的信号解调提供依据。在军事领域,通信调制方式识别是电子对抗对抗战中侦查敌方信号的前提，只有正确判断出通信信号的调制方式，才能够有效的解调出有用信号，为制定侦查和反侦查策略提供依据。在民用方面，比如无线电管理，其主要工作就是监视合法的无线电台是否严格按照所分配的工作参数来传递信息，同时要侦听非法信号以及干扰信号的来源，为整个无线电正常的工作维持一个良好的秩序[3]。

OFDM信号检测和参数估计是OFDM信号识别中很重要的两个研究方向，目前对这两个方向的研究主要集中在理想的高斯信道下,而在瑞利衰落信道环境下的研究还很少且效果不理想。为此，对基于循环前缀的OFDM信号识别算法进行了改进，取名为联合相关算法"该算法利用多个OFDM符号的自相关系数之和来进行OFDM信号检测，使之能够适用于瑞利衰落信道。同时将UC算法同ML算法结合用于定时频偏的估计，在瑞利衰落信道下也取得了很好的效果。

2 OFDM信号检测的研究现状

OFDM信号检测是非协作OFDM信号识别的第一步，它的目的是为了判断所接收到的调制信号是否是OFDM信号，只有判断出接收信号为OFDM信号,后续的参数估计和子载波调制方式估计才有意义，由于是第一步,它的先验知识特别少。如今，已经有一些对OFDM信号检测方面的研究，所提出的各种算法的适用范围也不尽相同，有的算法只适用于理想的高斯信道,有的算法则适用于衰落信道。

最早对OFDM信号检测的研究始于1999年W.Akmouche[4]所发表的论文“Detection of multicarrier modulations using 4th-order cumulants”，在文中，W.Ahaouehe利用OFDM 信号在高斯信道下近似服从正态分布，而单载波信号却不具有该特性的特点,采用高斯检测算法[5]来区分OFDM信号和单载波信号,研究结果显示即使是在低信噪比下以及信号采样样本较少的时候，也具有较好的检测性能。2002年,D.Grimaldi，S.Rapuano,GTruglia[6]等人对文献[4]的算法进行了改进，不需要对估计符号率以及一协方差矩阵进行计算，大大的减小了算法复杂度。但是，上述两种算法存在着两个很大的缺陷，一是它是对OFDM基带信号进行处理，因此在进行检测之前，首先要进行载波同步。二是在实际通信系统中，由于受到频率选择性衰落的影响，单载波信号也会呈现一定的高斯性，因此该算法只适用于高斯信道，在多径衰落信道下的检测性能很差。2005年，Bin Wang，Lindong Ge[7]利用六阶、四阶和二阶累积量来检测OFDM信号，该算法直接对中频进行处理，因此不需要首先对信号进行载波同步，在信噪比大于5dB时能够达到95%以上的检测率，但由于使用了较高阶累积量，使得该算法复杂度较高，同样该算法也是建立在OFDM信号在高斯信道下服从正态分布，而单载波不具有基础之上的，所以该算法仍然能只适用于高斯信道。文献[6-9]各自对基于累积量的OFDM 检测算法进行了改进，用二阶矩和四阶矩联合，甚至使用更高阶统计量来对OFDM信号进行识别，使之适用于衰落信道。然而，使用高阶统计信息来进行检测的一个最大的缺点仍然是特征参数运算量太大。2003年，S.B.Reddy，T.Yueck，H.Arslan[10]三人利用K-L距离统计检测算法，通过计算错误概率分布函数的K-L距离的最小值来获取传输信噪比，从而确定出接收信号是否为OFDM信号，该算法在信噪比大于18dB时有比较好的检测性能。次年，T.Yucek，H.Arslan[11]采用一种次优的最大似然估计的改进算法来实现OFDM信号的检测,通过仿真实验得出次优的最大似然估计算法相比于最大似然估计算法运算复杂度要小的多。然而，这两种算法运算复杂度都还是较大，且需要一定的先验知识，因此在非协作OFDM信号识别中的应用受到了一定的限制。2010年，山东大学学生生成春[12]提出了利用单载波信号和多载波信号频带上的差异来区分OFDM信号，由于多载波信号一般占用的带宽一般都比较宽，单载