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文檔簡介
1、隨著對通信速率和質(zhì)量要求的不斷提高,通信內(nèi)容和方式的不斷豐富,信號頻譜越來越密集,無線頻譜資源越來越緊張,終端功耗越來越大。CPM作為一種恒包絡調(diào)制,對非線性失真不敏感且具有較高的功率效率及頻譜利用率,已被廣泛地應用到電臺通信、深空通信、高頻段通信等專用無線通信領域中,近期它又作為一種60GHz毫米波無線通信中的一種可行調(diào)制方式引起了廣泛的關注。隨著通信系統(tǒng)帶寬的增加、頻率的增高、信道環(huán)境的復雜度不斷加劇,信道畸變、頻率選擇性衰落及帶內(nèi)
2、群時延波動等問題隨之而來,傳統(tǒng)的CPM信號處理方法已經(jīng)不能很好地適應信道的惡劣變化,因此在CPM收發(fā)機的設計中,尋找有效的對抗上述惡劣信道環(huán)境的同步、均衡及信道補償技術是十分必要的。本文的主要研究內(nèi)容包括以下幾方面:
(1)對CPM信號的原理及模型進行了闡述分析,對多徑衰落信道及帶內(nèi)群時延波動信道進行了經(jīng)典建模及相關參數(shù)設定。介紹了基于差分相關的CPM同步技術,并在此基礎上提出了一種理論性能最優(yōu)的基于ML的同步算法,其中包括幀
3、同步、頻偏估計、初相估計及定時誤差估計。經(jīng)仿真對比后得到,基于ML的同步算法具有遠優(yōu)于差分相關同步算法的性能。
(2)針對CPM傳輸中多徑信道的頻率選擇性衰落問題,對CPM接收機中的頻域均衡技術進行了討論。由于CPM信號的特殊性,需要將其進行離散線性表示后再經(jīng)傅里葉變換到頻域進行均衡,這里提出了兩種離散化方法,正交分解和Laurent分解。分別在信道響應已知及未知的條件下,采用基于上述兩種離散化方法的頻域均衡算法進行仿真,其中
4、信道響應未知的情況還需要進行信道估計及信噪比估計,結(jié)果表明,兩種算法均可以很好地對抗頻率選擇性衰落且Laurent分解的性能略優(yōu)于正交分解。
(3)針對射頻濾波器引入的帶內(nèi)群時延波動,提出了一種基于參數(shù)估計的預補償算法。首先對帶內(nèi)群時延波動對CPM收發(fā)系統(tǒng)的影響進行了理論分析,然后提出了一種基于參數(shù)估計的群時延預補償算法,該算法通過基于MMSE的迭代估計算法得到預補償濾波器的相關參數(shù),通過計算機模擬出需要的預補償濾波器,對發(fā)送
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