aco-ofdm系统信道估计算法的研究本科学位论文.doc

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1、设计(论文)题目:ACO-OFDM系统信道估计算法的研究重庆邮电大学本科毕业设计(论文)摘要在ACO-OFDM无线光通信系统中,为了能达到系统需要的解码要求,必须要进行准确的信道估计。针对ACO-OFDM系统中,系统信号均值大于零,不满足传统叠加周期序列信道估计方法所要满足的数据信号序列均值为零的条件的问题,本文通过对传统方法在训练序列和本地矩阵的生成等方面进行改进,提出一种适用于该系统的基于叠加训练序列的信道估计方法。该方法首先通过对复数序列进行共轭对称变换、IFFT、并串变换、限幅和拆分组合,生成单极性非负周期实序列;然后根据接收信号的时域统计特性和功率分配因子的取值,合

2、理地设计本地矩阵;通过对接收信号进行一阶统计平均处理,完成信道估计。与传统的叠加周期序列的信道估计方法相比,本文提出的方法能直接应用于光强度调制的ACO-OFDM系统中,并且通过将训练序列与数据在一段时间间隔内同时传送,不需要额外的频段和时隙传输已知训练序列,保证了系统的传输效率,同时算法复杂度较低,时间功率分配相对灵活,具有显著的优势。结合理论分析,并通过计算机仿真表明,该信道估计方法的性能与系统子载波数目、功率分配因子以及信噪比有着密切的关系。若功率分配因子保持不变,随着系统子载波数目的增大,MSE逐渐减小,估计性能就越好。随着功率分配因子的增大,训练序列的能量增大,信道

3、估计性能越好,精度越高,验证了该算法的有效性。【关键词】非对称限幅光正交频分复用叠加训练序列信道估计算法-42-重庆邮电大学本科毕业设计(论文)ABSTRACTInACO-OFDMwirelessopticalcommunicationsystem,itisnecessaryforachievinggooddecodeperformancetoestimateaccuratelychannelcharacteristicparameters.InACO-OFDMsystem,themeanofthedataisnotzero.Thatcannotsatisfythequali

4、ficationinthetraditionalchannelestimationmethodusingsuperimposedperiodictraining,whichiszero-meanofthedatasequence.Viatheimprovementonthetrainingsequenceandthelocalmatrix,achannelestimationmethodforACO-OFDMbasedsuperimposedtrainingisproposedinthispaper.Firstly,theunipolarnon-negativeperiodi

5、crealsequenceisgeneratedthroughdoingtheconjugatesymmetrytransform,IFFT,parallel-to-serialconversion,clipping,splittingandcomposingcomplexsequence.Secondly,accordingtostatisticsofthereceivedsignalintimedomainandthepowerallocationfactor,thelocalmatrixisdesignedrationally.Thirdly,thefirst-orde

6、rstatisticofthereceivedsignalintimedomainisusedtoestimatethechannelfinite-impulseresponse.Comparedwiththechannelestimationmethodsoftraditionalsuperpositionofperiodicsequences,theproposedmethodcanbeapplieddirectlytoopticalintensitymodulationACO-OFDMsystems.Ittransmitsthetrainingsequenceandda

7、taoveraperiodoftimeintervalatthesametime.Itisdon'tneedtheextrafrequencyandtimeslottotransmittheknowntrainingsequence,thatensurethetransmissionefficiencyofthesystem,alsothecomplexityofalgorithmislow,thetimepowerallocationisrelativelyflexible.Ithassignific

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