基于OFDM的認知無線電(CR)系統(tǒng)中窄帶干擾抑制的研究.pdf

1、由于頻譜檢測技術的不完善，認知無線電系統(tǒng)中主要用戶和次要用戶的共存可能會引起嚴重的窄帶干擾。因此，為了抑制基于OFDM的認知無線電系統(tǒng)中的窄帶干擾，本文提出了一種基于EM算法的聯(lián)合干擾估計和解碼的方法，利用解碼的結果改進噪聲和干擾的功率估計精度，同時提高解碼性能，降低誤碼率。隨后我們給出了分別使用SISO譯碼器和維特比譯碼器實現(xiàn)算法的方案。在沒有任何關于窄帶干擾的先驗信息的情形下，這兩種算法實現(xiàn)都能達到較高的噪聲加干擾功率估計精度，并很

2、好地逼近最佳的誤碼率性能。為了減少估計所需要的OFDM符號數(shù)，我們提出了一種頻域部分平均的方法。雖然該方法從理論上需要已知被干擾的子載波的個數(shù)，但是仿真結果表明只需要已知被干擾的子載波的數(shù)目上界，因而該方法有很好的實用性。仿真結果也表明本文提出的方法能逼近已知窄帶干擾的位置和功率的最佳接收機(MLD)的性能。當采用頻域部分平均方法后，精確估計噪聲加干擾功率所需要的OFDM符號數(shù)大大降低，因而更適用于干擾快速變化的場合。同時，本文所提出的

3、算法對于干擾的功率和帶寬變化都有很好的魯棒性。
　　 考慮到窄帶干擾對信道估計提出的挑戰(zhàn)，我們提出了一種聯(lián)合信道估計和干擾估計的算法。該算法利用信道估計和干擾估計的相互關聯(lián)，通過迭代的方法改善信道估計的精度和系統(tǒng)的誤碼率性能，并逼近已知信道信息和干擾分布的最佳接收機的性能。仿真結果表明，該算法優(yōu)于傳統(tǒng)忽略窄帶干擾的方法以及分別做信道估計和干擾估計的算法性能。雖然和理想的最佳接收機的性能有一定的差距，但是該差距是可以接受的。