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往往使用过采样技术,所以有NFFT≥(Nsc+1);假设使用
10
M进制的QAM调制(QPSK,16QAM,1/2码率的Turbo编码,
,那么nb∈{1/2,1,2,3,4};在取Rsymbol时,64QAM,256QAM)
要考虑信道的衰落速率,一般的,要求符号速率大于信道衰落速率的10~20倍。
综上所述,有以下的一些约束条件:
(1)NFFT∈{64,128,256,512}; (2)Ntotal≤5NFFT/4;(3)NFFT≥(Nsc+1);(4)nb∈{1/2,1,2,3,4};(5)Ntotal(1+ 1/Nsc)≤nb NFFT W/Rd。
误码
率
10
10
10
RSN/dB
图3 采用Turbo码时OFDM性能仿真特性曲线
5 Turbo码—OFDM的Matlab实现
Turbo码和OFDM相结合的系统实际上就是在OFDM调制前加上Turbo编码器,在OFDM解调后加上Turbo译码器。Turbo码和OFDM结合的系统仿真框图如图2所示。
[4]
6 结语
OFDM已在3G、4G等现代通信系统中得到广泛应用。这是因为OFDM在对抗多径衰弱等复杂的移动环境中取得了较好的效果,而且高的频谱利用率可以实现高速数据传 输[5]。今后对OFDM的研究主要集中在对其参数的进一步优化及如何与高效信道编码技术相结合等方面,从而使OFDM更加适应未来通信发展的需要。
参考文献
[1] Nikopour Hosein. Turbo-Coded OFDM Transmission Over a
Nonlinear Channel[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology; 2005,54(04):1361-1371.
[2] Takeshita O Y, Fossorier M P C, Costello D J Jr. A new technique
for computing the weight spectrum of turbo codes[J]. IEEE mun., 2000,41(5):251-253.
[3] Li Ye. Pilot-Symbol-aided Channel Estimation for OFDM in
Wireless
Systems[J].IEEE
Transactions
on
Vehicular
图2 仿真方框图
仿真参数的选取为:OFDM子载波数为N=256,每个
子载波内的调制方式为BPSK, OFDM发射符号周期为Ts,交织器为分组交织器。由于加上了去除保护时隙后为0.8Ts,
循环前缀,误码率偏移理论值的大小为:shifedvalue(dB)=
4
10log10=0.969(dB)
5
这样大概在信噪比为9.4 dB时误码率达到10-4,图 3中得到的仿真值与理论值基本相符。信道编码模块使用Turbo码后,在接收端性能得到明显的提高。
(上接第33页)
Technology, 2000,49(04):1207-1215.
[4] [美]传特.通信系统仿真原理与无线应用[M]. 肖明波译.北京:机械
工业出版社,2007.
[5] 张德纯,王兴亮主编.现代通信理论与技术导论[M]. 西安:西安电子
科技大学出版社,2007.
现误差,当多径特别密集的时候,误差会相当大,ML算法的性能下降很快,文中提出的ML算法的改进算法,可以比较理想的估出信道参数,能够在不可分离多径条件下有着比较理想的性能,特别是在大信噪比下有着优越的性能。
参考文献
图5 ML算法和新算法法误码率曲线
[1] 王金龙,王呈贵.无线超宽带(UWB)通信原理与应用[M].北京:人
民邮电出版社,2005.
[2] Win M Z, Scholtz r A. Impulse radio: how it works[J]. IEEE
Communications Letters, 1998, (02): 36-38.
[3] Vincenzo Lottici A D. Channel Estimation for Ultra-Wideband
Communications[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2002,(20):30-33.
[4] Rdilmaghani M G. Channel estimation technique for ultra-
wideband pulse transmitters [J]. Eiectronics Letters, 2004, (40):50-53.
由图5可以看出新算法的误码率性能要优于ML算法。
4 结语
在UWB系统中经常使用的信道估计算法是最大似然算法,在可分离多径情况下,最大似然算法具有比较好的性能,但对于不可分离信道来说, ML算法会由于脉冲间干扰而出
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