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文档文档/文档工业大学硕士学位论文中期报告题目:高阶QAM解调算法研究院〔系〕电子与信息工程学院学科电子与通信工程导师研究生学号中期报告日期研究生院制二〇一二年三月目录1.课题主要研究容与进度情况11.1.课题主要研究容11.2.进度情况12.目前已完成的研究工作与结果22.1.系统仿真模型223452.3.1闭环Gardner算法62.3.2开环非线性处理算法102.3.3定时误差校正算法142.3.4开环和闭环系统算法性能比照1617192.4.1DFT频率粗估计算法192.4.2维特比频率估计算法232.4.3维特比相位估计算法25263.后期拟完成的研究工作与进度安排274.存在的困难与问题275.如期完成全部论文工作的可能性271.课题主要研究容与进度情况1.1.课题主要研究容近年来,QAM调制由于频谱利用率高和抗干扰能力强,被广泛应用于数字广播电视标准、数字微波、HFC网络、本地多点分配业务LMDS等宽带数字应用系统中[1],其中在LMDS系统中,调制阶数可达256和512。然而,随着QAM调制阶数的增加,星座点间的距离变小,更容易受符号干扰的影响,传输过程中较小的符号定时误差、频率误差和相位误差都会对系统造成很大的影响,增加误码率,对解调算法的精度和稳定性提出了更高要求,传统算法很可能难以满足。因此研究适合高阶QAM调制下对应的解调算法,对保证高阶QAM调制下接收机的通信质量和系统信息的可靠性具有重要意义。本文主要针对调制阶数为16~1024阶的规如此星座图的QAM系统进展研究,考虑到在QAM全数字接收机设计中,前端射频到中频的下变频和增益处理、中频到基带的正交下变频和重采样滤波处理,都可利用前端硬件FPGA实现,速度更快,更加灵活。因此本课题研究致力于基带信号,使问题集中在信号解调上,对成型匹配滤波、定时同步、载波同步等关键技术展开研究,同时,在实际通信系统中,考虑到传输效率,发射端不提供任何前导辅助信息,因此,本文中解调时涉与到的核心算法,均采用NDA实现方式〔NDA,non-dataaided,非数据辅助〕,其可以分为开环方式和闭环方式。课题主要通过对不同的NDA核心算法进展性能优劣比照分析,并提出适宜的改良算法,以减小计算复杂度并提高其精度,最终,建立完整的面向高阶QAM调制的接收机解调系统的通用处理框架,其中,最大调制阶数可达1024阶。考虑到系统实现的精度,捕获围与实现的难易程度,主要对以下几种算法进展研究与分析:图1.1高阶QAM解调所涉与的各种算法1.2.进度情况目前,课题已完成了匹配成型滤波器设计和定时同步算法的研究,正在进展载波同步局部的研究和高阶QAM解调通用体系框架的构建,大致进度如如如下图所示,其中红色为已完成的,灰色为待完成的。表1.1研究进度2.目前已完成的研究工作与结果课题首先建立了系统仿真模型,然后对各算法进展讨论。2.1.系统仿真模型利用信号的低通等效模型,可以将实际信号传输中的频谱搬移,带通滤波,以与信道特性都等效至基带,变为低通滤波模型,从而使信号的表示大为简化,使问题集中于信号解调算法方面。因此,本课题采用如图2.1所示等效基带模型对各种算法展开讨论。图2-1QAM调制解调等效基带模型在发送端,信号源b(m)经过调制映射为复基带信号a(n),然后通过发送滤波器成型滤波后,得到数字调制信号s(t)。(1)式中,T为符号间隔;为发送端脉冲成型滤波器的冲激响应。s(t)被送入AWGN信道后,接收到的复基带信号r(t)为:(2)式中,是收发端载波之间存在的频差;是收发端载波间的初始相位差;n(t)是信道引入的加性高斯噪声,其单边带功率谱密度为N0/2;不考虑幅度衰减的影响,即令=1。在接收端,信号通过接收匹配滤波器得到:(3)式中,为接收匹配滤波器的冲激响应,它与发端成形滤波器冲激响应相匹配;满足Nyquist第一准如此;Ts是采样周期在时刻采样,得到的数字信号z(k)为:(4)式中,是整个信道传输引入的未知的归一化延时;是相位差。匹配滤波输出的z(k)经过任意采样率适配,用于各误差参数的估计,完成符号同步和载波同步,得到测量信号。对测量信号进展符号判决、调制映射,经过参考滤波器滤波得到参考信号。根据得到的测量信号和参考信号,就可以进展矢量信号误差分析。在无任何误差的理想条件下,通过实际仿真所得误码率曲线与理论计算值比照,对系统模型进展验证。仿真条件:发送信号为1024QAM调制信号;符号速率=20Mbps;发送端脉冲成型滤波器和接收端匹配滤波器均为平方根升余弦滤波器;滚降系数;信道为AWGN信道;===0;单次发送信号数为4×105,蒙特卡罗循环10次,得到其误码率曲线如如如下图所示。图2-2256QAM调制系统模型验证结论:由上图可以看出,实际仿真结果与理论计算值根本吻合,从而验证了仿真模型的正确性。实际中,信号在发射端一般经过了成型滤波,以减小码间干扰与邻道功率泄漏,因此接收端为了获得最优性能,也需进展匹配滤波,以准确地解调信号,保证解调过程不引入额外的处理误差。通常在QAM调制系统中,成型滤波器多采用Nyquist滤波器,即系统中总的频率响应为升余弦滤波器,即:发送端为根升余弦滤波器,如此接收端为一样的根升余弦滤波器,而当发送端不包含成型滤波器时,如此接收端为升余弦滤波器,升余弦滤波器时域冲激响应应和频域传输函数分别为:〔5〕其中,α称为滚降系数,在〔0~1〕取值,为码元周期。该滤波器响应属于频域有限、时域无限。采用FIR滤波器的窗函数设计方法,进展对称截断、抽样平移,可得到相应逼近的FIR数字滤波器。凯泽〔Kaiser〕窗定义了一组可调的窗函数,它由零阶贝塞尔函数构成,调整窗函数的形状参数β,可以对主瓣能量和旁瓣能量可以进展任意分配,自由选择比重,来满足不同的设计需要,不同的β值对应的凯泽窗的性能如下:a)时域响应b)频域响应图2-SEQ图2-\*ARABIC1阶数N=30时,不同的β值对应的凯泽窗的性能从图中可以看出:N不变,增加β会减小旁瓣的大小,但主瓣宽度也相应增加。在QAM接收机中,设计匹配滤波器时需要同时均衡信道带宽和滤波器的滚降系数,通常阻带衰减至少为40dB,如:当β时,不同滚降系数下对应的升余弦滤波器时域响应〔左〕和频域响应〔右〕如下:a)时域响应b)频域响应图2-4不同滚降系数下对应的升余弦滤波器时域和频域响应当α较小时,波形的拖尾变长,旁瓣较大,在定时不准确时,更容易产生码间干扰,因此,需要增大Kaiser窗中的β,以增大阻带衰减,同时在定时同步算法的验证中,需要着重分析滚降系数对其的影响。 定时误差的存在会使得解调信号的星座点发生扩散,从而影响符号判决,因此需要进展符号同步。从实现结构来讲,NDA定时同步算法又分为面向反响的闭环算法和面向前馈的开环算法。这两种方式均基于插滤波器技术,区别在于定时误差检测算法。由于Gardner算法和基于最大似然估计的非线性变换法〔也称滤波法〕估计精度高,对频差和相差不敏感、可实现无偏估计,性能不受调制阶数的影响,适用于高阶QAM调制,因此,论文中主要研究这两类估计算法。2.3.1闭环Gardner算法2.3.1.1Gardener算法原理Gardner算法利用插的方法来实现同步,该算法要求每个符号两个采样点,且可以独立于载波同步进展。其原理框图如如如下图所示。定时同步环路完成的任务包括定时误差估计和校正两个局部,包括插值滤波器、定时误差估计器、环路滤波器以与数控振荡器〔NCO〕。图2-5Gardner定时同步算法原理设固定采样时钟周期为,输入符号周期为,插后输出符号周期为。符号流到来时,插值滤波器根据NCO提供的参数基准点和插值距离进展插值计算,定时误差估计器利用插结果得到新的定时误差,经过环路滤波器去除高频分量,最后NCO根据环路滤波器的输出产生新的控制参数,整个过程将持续不断进展,直到环路达到稳定。定时误差计算公式为:〔6〕其中为当前码元判决时刻对应的抽样值,为前一码元判决时刻对应的抽样值,为当前码元和前一码元中间时刻的值。闭环定时同步算法是通过算法稳定性,残留环路稳态误差大小,环路的收敛快慢衡量。因此仿真过这三个方面来衡量Gardener算法的性能,同时对环路带宽与滚降系数对Gardener定时检测算法的作用进展衡量。Gardener算法环路整体性能。环路整体的收敛性与精度以1024QAM调制信号为例,匹配滤波器采用根升余弦滤波器,滚降系数,在高斯信道=30dB,定时误差,载波误差时,插滤波器采用立方插滤波器,环路等效噪声带宽为为0.001,阻尼系数=0.707,环路定时误差收敛曲线与抖动和MCRB界的比照分别如如如下图所示:a)环路定时误差收敛曲线b)定时抖动和MCRB比照图2-6Gardener算法性能仿真结果证明=1\*GB3①当环路带宽为0.001,定时误差收敛速率较快,在不到1000个符号时,环路进入锁定状态。=2\*GB3②当环路带宽为0.001,在持续加大的过程中,环路残差不断减小,而且当左右时,根本保持不变,最大可达10-5;比照围不同误差值下算法估计围与稳定性定时误差,其余仿真条件保持不变,不同定时误差下,算法的归一化MSE为:图2-7围不同误差值下估计稳定性从图中仿真结果可以看出:Gardener算法在定时误差,MSE均为10-6左右,能实现较好的估计效果,算法稳定性较好。Gardener定时算法受滚降系数和环路带宽的影响。滚降系数的影响以1024QAM调制信号为例,成型滤波器采用升余弦滤波器,滚降系数,其余仿真条件保持不变,Gardener定时误差检测算法在不同滚降系数下的MSE如下所示:图2-8不同滚降系数下的MSE比照结论:滚降系数越大,定时估计方差越小,当滚降系数,定时估计误差较大,仅为10-3,性能较差,和前文S曲线特性保持一致。因此,该算法适用于滚降系数较大的场景下。环路带宽的影响当环路自然角频率为0.01,0.005,0.001时,其余仿真条件保持不变,环路的收敛情况和稳态抖动比照如下:a)不同环路带宽下定时误差的收敛情况b)不同环路带宽下抖动的MSE图2-9不同环路带宽下的算法性能可以看出,随着环路带宽的减小,收敛变慢,但是精度变高。存在频偏和相偏对Gardener算法带来的影响;频率偏移对Gardener算法的影响当链路存在频率误差0、1%、10%、50%时,其余仿真条件保持不变,Gardener定时误差检测算法的MSE如下所示:图2-10存在频偏时算法性能相位偏移对Gardener算法的影响当链路存在相位误差0、0.25pi、0.5pi时,其余仿真条件保持不变,Gardener定时误差检测算法的MSE如下所示:图2-11存在相偏时算法性能结论:由a和b的仿真结果可知,存在相位偏移时,Gardener算法的估计方差根本不变,而频率误差较小时,几乎没有影响,MSE和没有频差时几乎一样,频率较大时,Gardener算法难以得到正确的估计值,估计发生错误,和理论研究相符。2.3.2开环非线性处理算法开环定时同步简化原理框图如下,定时误差估计与误差校正两个环节一起构成了完整定时同步过程。接收到待测信号经过MF匹配滤波后,采用定时误差估计算法确定定时偏差值,并运用所得估计值控制插滤波器调整确定最优采样时刻,滤波器再进展相应插,获取消除定时误差的信号,完成定时误差校正环节。图2-12开环定时同步框图基于最大似然估计〔ML〕的非线性变换法〔也称滤波法〕是典型的定时误差估计算法,属于无偏估计。它的思想是对信号进展某种变换,使得变换后的信号包含有位同步的信息,然后再用滤波器将其滤出。非线性变换法的估计误差可表示为(7)式中,是误差估计值;是匹配滤波器的输出,是任意非线性变换函数;T是符号间隔;是采样间隔;N是过采样率,当N=4时,式〔7〕中不包含乘法运算,可有效提高算法效率,因此取N=4;L为用来进展定时误差估计的符号长度。根据非线性变换函数的不同形式,可得到不同的误差估计算法。本课题研究以下四种典型的非线性变换法:平方率非线性变换〔SLN〕:(8)绝对值非线性变换〔ALN〕:(9)四次方非线性变换〔FLN〕:(10)对数非线性变换〔LOGN〕:(11)比拟AVN、SLN、FLN、LOGN四种算法的估计性能;通过比拟AVN、SLN、FLN、LOGN四种误差估计算法的估计方差大小与系统BER恶化情况,比拟算法估计性能。同时,由于实际中定时误差可能是的任意值,因此对不同的定时误差值进展仿真分析,比拟算法的估计围。在不同信噪比下比照四种算法估计精度与BER特性仿真条件:1024QAM调制信号;定时长度L=500;定时误差=T/8;滤波器滚降系数=0.75,采用RRC滤波器;过采样率N=4;蒙特卡罗循环100次。图2-13估计方差比照从图中仿真结果可以看出:=1\*GB3①在持续加大的过程中,四种算法的估计方差均不断减小,而且当左右时,根本保持不变;=2\*GB3②四种算法中,SLN算法的估计方差最接近MCRB,故性能最优,且信噪比在20dB左右就能达到10-5,远远满足了工程需求。比照围不同误差值下四种算法估计围与稳定性仿真条件:1024QAM调制信号;定时长度L=500;滤波器滚降系数=0.75,采用RRC滤波器;过采样率N=4;蒙特卡罗循环100次。图2-14围不同误差值下估计稳定性从图中仿真结果可以看出:=1\*GB3①四种非线性算法在定时误差,MSE均大于10-4,能实现较好的估计效果。=2\*GB3②SLN算法和FLN算法性能相比于较稳定,MSE的量级均在10-7左右,而AVN算法和LOGN算法性能如此明显受定时误差值的影响,稳定性略差。综合分析得出,SLN算法稳定性最好,并且估计方差最小,性能最优。因此在高阶QAM接收机框架中,选择SLN算法进展定时误差估计。下面对SLN算法展开具体分析。分析SLN算法性能的受滚降系数和符号长度的影响;SLN算法随滚降系数的变化仿真条件:1024QAM调制信号;定时误差=T/8;定时长度L=500;RRC滤波器滚降系数=0.35、0.75、1;过采样率N=4;蒙特卡罗循环100次。图2-15SLN算法随α的变化SLN算法随定时长度L的变化仿真条件:1024QAM调制信号;定时误差=T/8;定时长度L=50、500、1000;RRC滤波器滚降系数=0.75;过采样率N=4;蒙特卡罗循环100次。图2-16SLN算法随长度L的变化结论:由图2-15和图2-16分析可得,随着滤波器系数α增大,定时长度L的加长,SLN算法估计方差减小,性能更好。故可通过增大α与长度L来进一步改善估计精度。存在频偏和相偏对SLN算法带来的影响;频率偏移对SLN算法的影响仿真条件:1024QAM调制信号;定时误差=T/8;相位偏移=0;定时长度L=500;过采样率N=4;蒙特卡罗循环100次。图2-17存在频偏时SLN算法性能相位偏移对SLN算法的影响仿真条件:1024QAM调制信号;定时误差=T/8;频率偏移=0;定时长度L=500;过采样率N=4;蒙特卡罗循环100次。图2-18存在相偏时SLN算法性能结论:由a和b的仿真结果可知,存在频率偏移和相位偏移时,SLN算法的估计方差根本不变。因此频率偏移和相位偏移对SLN算法根本无影响,与理论研究相符。所以,在矢量信号分析信号框架中,先进展定时同步处理,再进展载波同步处理。得到定时误差估计值后,插滤波器根据来确定最优采样时刻,完成符号定时同步。插滤波器的根本方程为(12)式中,为输入信号,为插滤波器的系数;为插基准点;为小数间隔;为滤波器指针。由于输出采样间隔Ti是与信元周期同步的,即,由此可得到由误差估计值确定和QUOTEμk的公式为(13)式中,为归一化误差估计值,N为过采样率,这里取N=4。插器使用FIR插滤波器,其多项式系数采用经典的拉格朗日插值算法〔式(13)〕获得。且为使插值滤波器具有线性相位特性,插值节点数P必须是偶数,此时。(14)当P=2时,为线性插滤波器,其系数为(15)当P=4时,为立方插滤波器,其系数为(16)立方滤波器利用4个采样点进展校正,性能更好,但计算量大。采用分段抛物线插值滤波器,其系数为(17)插性能是通过误码率恶化,和脉冲畸变〔幅度和频率〕衡量的。因此仿真过比拟三种插滤波器的频率响应,以与对误码率的恶化程度来衡量滤波器性能。插滤波器时域冲激响应与频域特性仿真比照a)时域冲激响应b)频域特性图2-19插器时频域比照结论:=1\*GB3①观察时域脉冲响应可得,三种插滤波器均关于纵轴对称,具备线性相位特性条件;=2\*GB3②立方型插滤波器旁瓣衰减最大,线性与分段抛物线型次之,小一些;=3\*GB3③分段抛物线型插滤波器在主瓣平坦围最大,立方型次之,线性如此平坦围最小。三种插滤波器对误码率恶化分析仿真条件:1024QAM调制信号;定时误差=T/8,假定定时估计算法不引入任何误差;滤波器滚降系数=0.75;过采样率N=4;单次发送信号数4000;蒙特卡罗循环100次。三种插滤波器对AWGN信道下的BER恶化情况如下:图2-20三种插滤波器误码率恶化分析结论:当没有进展定时同步时,相比于理想AWGN信道下,接收链路上BER恶化较大,而进展定时误差矫正后,从性能上看:立方插滤波器的效果>分段抛物线型>线性插滤波器,只有立方插滤波器性能较为理想。非线性算法和Gardener算法均能实现1024QAM定时同步,由于开环系统和闭环系统具有一定的等效性,当BLT=0.001时的PLL系统和观察时间长度L=500个符号的FF系统等效,此时,前馈非线性定时同步算法和反响Gardener算法的性能比照如下:图2-21非线性算法和Gardener算法比照误码率比照分析如下:a)误码率比照b)局部放大图2-22不同定时算法校正后的误码率比照根据仿真结果可知,在等效条件下,开环SLR算法的定时抖动比Gardener算法小一个数量级,抖动均低于10-6。因此,对误码率恶化几乎可以忽略不计,整体估计性能均能满足实际系统的要求。实际应用中,开环系统和闭环系统各有优势,适合于不同的通信场景。前馈式符号同步环路误差信号的估计值是直接提供给插器的,不存在反响延时与环路的收敛问题,适用于TDMA等非连续数据流系统。但是同时,由于定时误差信息的结果要根据一定的估值准如此提取出来,计算量较大,复杂度更高,在高速系统中受计算速度的限制。而反响式符号同步环路实质上是一种类PLL结构,其优点是:实现复杂度低,计算简单;环路的缺点是环路从开机到建立同步状态需要经过一定的捕获时间,使用于非数据突发的高速系统。根据非线性估计算法和Gardener算法估计原理,可知,当滚降系数减少时,定时误差信息受自噪声影响,几乎淹没在噪声中,此时,如果在信号进入定时误差估计之前设计一个预滤波器,用来滤除包含定时误差附近区域的自噪声,如此可以大大减少定时抖动。此时,经过分析可知,预滤波器的频率响是一个带通滤波器,其应该满足中心频率为1/T,同时带宽围为(1+α)R/2〜(3+α)R/2。满足上式的一种可能的预滤波器的形式如下:(18)其中:是RC滤波器的频率响应,此时,输入信号中总的滤波器是时域响应可以描述为,频域响应为,其表达式如下:(19)(20)此时,当RC滤波器的滚降系数为0.1时,和的响应如如如下图所示:a)时域响应b)频域响应图2-23预滤波器和升余弦滤波器级联后的响应从图中可以看出,设计的预滤波器满足上述条件,此时,参加预滤波后,在Alfa=0.1时,Gardener环路和SLR非线性算法在改良前后的MSE与MCRB对如如如下图所示:图2-24两种算法改良前后的MSE与MCRB比照根据上图可知:当对接收的输入信号参加预滤波处理,去除调制自噪声后,Gardener环路和SLR非线性算法在滚降系数较小时,定时抖动均得到了较大的减小,接近MCRB。特别的,由于预滤波器为带通滤波器,增加了其S曲线的过零点增益,Gardener算法对定时误差的灵敏度增加,低滚降系数下定时抖动的减少尤为明显,是一种较好的优化算法。 载波同步模块的功能是恢复出与接收信号的载波同频同相的本地载波,从而实现正确的解调。高阶QAM信号对于载波频偏和相偏非常敏感,并且相差估计受频偏估计算法的影响,残留频差经过一定的时间累积后,会变成较大的相差,解调端对于载波同步算法要求有很高的精度。开环算法虽然估计围大,但往往难以满足256QAM等高阶调制系统中对载波同步的精度要求,闭环算法精度较高,但是估计围较小。基于此,本文过利用开环算法进展粗同步,然后通过闭环算法消除剩余残差,以实现大围高精度的同步。闭环算法主要是在锁相环的根底上得到的,通过改变鉴相器的设计,得到不同的算法。目前已完成开环载波频率同步算法的研究。2.4.1DFT频率粗估计算法2.4.1.1DFT频率粗估计算法原理基于DFT的频偏估计算法〔后面简称DFT算法〕直接利用DFT频谱来估计载波频率偏移点,在很多系统中不需要额外的增加计算量,因此,得到了广泛的应用,其具体推倒如下:在等效基带模型中,假设不存在定时误差,那么匹配滤波器输出的数字信号为(21)式中,是理想调制信号;是噪声信号;是待估计频偏;是待估计相偏。相偏在短时间可认为保持恒定,故用常数表示。由于是理想的等效基带调制信号,故其DFT频谱在零频处取最大值。根据傅里叶时频域转换相关理论知识,假设,那么有(22)同时,的频谱均匀分布,这里我们用常数C来表示。那么的DFT变换为(23)很明显,频偏的存在使得匹配输出信号的频谱发生了左右平移,且平移量为。因此可得频偏估计式(24)其中,表示峰值对应的频率位置。2.4.1.2DFT频率粗估计算法改良由于,通常输入基带信号频谱具有较大的抖动,容易造成估计不准确,为了保证算法精度,引入B段信号进展滑动平均和加窗处理。如如下图是算法结构图。图2-25DFT算法结构图采用B段信号完成平滑处理后,频谱可表示为(25)通过相邻点进一步加窗处理后可得,L为窗的长度:(26)当频谱取到最大时,它所处的位置即为待测偏移值,采用阈值比拟方法来求得该位置。设阈值,频谱上有两处位置与该阈值相等,即对应两个索引点,这里记作和,且,如此有频偏估计表达式:(27)式中,为DFT点数;为采样率。由于DFT频偏估计算法利用输入信号的频谱偏移得到频偏的估计值,因此,DFT算法可估计围和基带信号抗混叠带宽B有关,此时对应的频偏估计围为:,为采样速率;另外,由于数字信号频谱分辨率取决于用来做DFT的点数,频率分辨率随点数增加而提高,但它始终是有限的,因此该算法注定是有偏估计,同时,点数越多,估计精度越好,于此同时,计算量成倍增加。当=1MHz时,匹配滤波器滚降系数时,频偏为的256QAM调制信号如下〔频偏为〕:图2-26接收信号的频谱平滑后信号频谱如下:a)逐点平滑后b)加窗滤波平滑后图2-27接收信号平滑之后的频谱从图中可以看出,经过逐点平滑和加窗滤波平滑后,信号频谱中的抖动明显变小,因此,改良后的DFT算法的估计错误的概率明显降低。2.4.1.3DFT频率粗估计算法改良性能仿真不同滚降系数下,DFT算法频偏估计围仿真条件:1024QAM调制信号;用于频偏估计的符号长度L=1000;滤波器滚降系数=0.1、0.35、0.75和1;过采样率N=4;=30dB;蒙特卡罗循环10次;DFT算法中DFT点数为1024,平滑64次。图2-28不同算法的频偏估计围比照从图中可以看出,不同滚降系数下,对应基带信号带宽不同,因此,DFT频谱估计围略有差异,和理论保持一致,随着滚降系数的增加,带宽减少,频谱估计围变大。在滚降系数=0.1时,估计围可达左右;在滚降系数=0.75时,估计围可达左右,;DFT估计精度随DFT点数的变化;上述仿真条件保持不变,当给定频偏等于符号速率时,DFT算法中DFT点数为1024、4096、32768时,平滑64次。频偏估计方差随着信噪比变化情况为:图2-29不同DFT点数下算法估计方差比照结论:根据仿真结果可得,256QAM调制下,基于DFT算法估计方差随着的增加而减小,在15dB左右时,剩余抖动维持在一个稳定值,方差为10-4左右,同步效果较差,不适合高速下的载波频率同步,此时,在一定围增加DFT点数,性能略有改善,继续提高,除了增加复杂度,精度几乎不变。2.4.2维特比频率估计算法2.4.2.1维特比频率估计算法原理维特比频偏估计算法,它的根本思想是利用星座图最外围角落上的4个星座点提取频偏信息,通过取4次方去除接收信号中的调制信息,然后共轭差分延时去除恒定相位误差的影响,从而估计出频偏。其具体计算公式为:(28)根据维特比载波同步算法推导得到的结果,可以得出其捕获围。由于反三角函数相位角的计算结果围始终在,故可得维特比算法频偏的最大捕获围为(29)其相位捕获围为(30)载波同步性能和幅度非线性的大小相关。2.4.2.2维特比频率估计算法仿真不同滚降系数下,维特比算法估计围仿真条件:1024QAM调制信号;用于频偏估计的符号长度L=1000;滤波器滚降系数=0.1、0.35、0.75和1;非线性处理系数为L=16;过采样率N=4;=30dB;蒙特卡罗循环100次;图2-30不同滚降系数下,维特比算法估计围比照从图中可以看出,在滚降系数下,信号间的自噪声会影响维特比算法的估计精度,随着滚降系数的增加,频谱估计围变大。在滚降系数=0.1时,估计围仅为左右;在滚降系数=0.75时,估计围可达左右;估计精度随非线性处理系数L和滚降系数的变化仿真条件:256QAM调制信号;用于频偏估计的符号长度L=1000;滤波器滚降系数=0.1、0.35、0.75和1;非线性处理系数为L=16;过采样率N=4;=30dB;蒙特卡罗循环100次;图2-31不同滚降系数下,维特比频偏估计算法估计方差比照其余仿真条件保持不变,令滤波器滚降系数=0.75,非线性处理系数L=4、8、16、24;256QAM调制

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