1. Trang chủ
  2. Giáo Dục - Đào Tạo

(Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

100 5 0
(Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN NGỌC HIỀN ƢỚC LƢỢNG MÙ OFFSET TẦN SỐ SÓNG MANG TRONG HỆ THỐNG OFDM NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 S K C0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN NGỌC HIỀN ƢỚC LƢỢNG MÙ OFFSET TẦN SỐ SÓNG MANG TRONG HỆ THỐNG OFDM NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN NGỌC HIỀN ƢỚC LƢỢNG MÙ OFFSET TẦN SỐ SÓNG MANG TRONG HỆ THỐNG OFDM NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 Hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS PHẠM HỒNG LIÊN Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2015 LÝ LỊCH KHOA HỌC I LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Nguyễn Ngọc Hiền Giới tính: Nữ Ngày, tháng, năm sinh: 03/4/1989 Nơi sinh: Bình Dƣơng Quê quán: Hà Nội Dân tộc: Kinh Địa liên lạc: Phịng Hành chính, Trƣờng Đại học Thủ Dầu Một - Số 6, đƣờng Trần Văn Ơn, phƣờng Phú Hịa, Tp Thủ Dầu Một, tỉnh Bình Dƣơng Điện thoại nhà riêng: (0650) 3827391 E-mail: hiennn@tdmu.edu,vn II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Trung học chuyên nghiệp: Hệ đào tạo: Thời gian đào tạo từ ……/…… đến ……/ …… Nơi học (trƣờng, thành phố): Ngành học: Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ: tháng 9/2007 đến 6/ 2012 Nơi học (trƣờng, thành phố): Trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật Tp HCM Ngành học: Công nghệ Điện tử - Viễn thông Tên đồ án, luận án môn thi tốt nghiệp: Đồ án tốt nghiệp: “Ứng dụng công nghệ GPS định vị đối tƣợng” Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án thi tốt nghiệp: Tháng 02/2012 Trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật Tp Hồ Chí Minh Ngƣời hƣớng dẫn: ThS Trƣơng Ngọc Sơn III Q TRÌNH CƠNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác 07/2012 đến Trƣờng Đại học Thủ Dầu Một Cơng việc đảm nhiệm Chun viên Phịng Hành LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc cơng bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày … tháng … năm 201… (Ký tên ghi rõ họ tên) CẢM TẠ Tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến Quý thầy cô Trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh, đặc biệt Thầy, Cô thuộc khoa Điện – Điện tử phận Sau Đại học Các thầy tận tình giảng dạy, truyền đạt cho kiến thức vô quý báu nhƣ hỗ trợ, tạo điều kiện thuận lợi cho tơi suốt q trình học cao học Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến Cô Phạm Hồng Liên, trực tiếp hƣớng dẫn, tận tình giúp đỡ, hỗ trợ tài liệu định hƣớng nghiên cứu giúp tơi hồn thành luận văn Cuối cùng, tơi xin cảm ơn gia đình, bạn bè, ngƣời thân, đồng nghiệp trực tiếp hay gián tiếp giúp đỡ, chia sẻ, động viên nhiều để hồn thành khóa học luận văn Tơi xin gửi đến gia đình, Q thầy cơ, bạn bè, ngƣời thân lời kính chúc sức khỏe, hạnh phúc thành cơng TĨM TẮT Kỹ thuật điều chế ghép kênh phân chia theo tần số trực giao (OFDM) đƣợc sử dụng rộng rãi nhiều hệ thống truyền dẫn không dây ƣu điểm bật hiệu sử dụng phổ cao, tiết kiệm băng thông, khả chống lại fading chọn lọc theo tần số Tuy nhiên, vấn đề kỹ thuật đặc tính nhạy cảm với độ lệch tần số sóng mang (CFO) Sự xuất CFO sóng mang phía thu làm tính trực giao sóng mang dẫn đến tƣợng nhiễu liên sóng mang Để giảm thiểu tối đa ảnh hƣởng CFO hệ thống OFDM, ngƣời ta sử dụng nhiều phƣơng pháp ƣớc lƣợng CFO khác Các phƣơng pháp ƣớc lƣợng CFO đƣợc phân thành loại: ƣớc lƣợng mù, ƣớc lƣợng bán mù ƣớc lƣợng rõ Ƣớc lƣợng bán mù phƣơng pháp kết hợp ƣớc lƣợng rõ ƣớc lƣợng mù Phƣơng pháp ƣớc lƣợng rõ đòi hỏi phát phải truyền định kỳ tín hiệu biết sẵn đến thu (hay gọi chuỗi huấn luyện), phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù ngƣợc lại khơng u cầu chuỗi huấn luyện xác định Luận văn tập trung tìm hiểu phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào không gian mới, cách khai thác nullspace ma trận giảm bậc Các kết mô thu đƣợc từ phƣơng pháp cho thấy khả ƣớc lƣợng CFO tốt phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù khác (ƣớc lƣợng mù dựa vào CP dựa vào tiêu chuẩn “Diagonality”), mơi trƣờng có nhiễu ABSTRACT OFDM is now being widely used in many wireless transmission system due to the outstanding advantages of high spectral efficiency, bandwidth savings, resistant to fading frequency selectivity However, the basics of this technique is characteristic sensitivity to the carrier frequency offset (CFO) The presence of CFO in subcarrier at the receiver will destroy orthogonal between subcarriers leads to inter - carrier interference To minimize the influence of the CFO in OFDM systems, many various CFO estimation methods have been used in the past These methods can be generally divided into: blind estimation, semi – blind estimation and data-aided (or trainning sequence) Semi – blind method is combined blind estimation with trainning sequence Data-aided method required transmitter must transmit knowledge singnals to receiver periodical, while blind method is used not trainning sequence This thesis focuses to search about blind CFO estimation method based on new subspace, by solving the nullspace of the rank-reduced matrix places Simulation results show that the used method perform better than the other blind CFO estimations (blind CFO estimation based on CP and blind CFO estimation based on Diagonality criterion), including the environment has noise MỤC LỤC LÝ LỊCH KHOA HỌC LỜI CAM ĐOAN CẢM TẠ TÓM TẮT ABSTRACT MỤC LỤC DANH SÁCH CÁC HÌNH DANH SÁCH CÁC BẢNG Chƣơng TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan chung lĩnh vực nghiên cứu, kết nghiên cứu nƣớc công bố .1 1.2 Mục đích nghiên cứu, khách thể đối tƣợng nghiên cứu 1.3 Nhiệm vụ nghiên cứu giới hạn đề tài .3 1.4 Phƣơng pháp nghiên cứu 1.5 Kế hoạch thực Chƣơng CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Giới thiệu chung .5 2.2 Cơ OFDM .6 2.2.1 Sự phát triển OFDM .6 2.2.2 Nguyên lý OFDM 2.2.3 Sơ đồ khối hệ thống OFDM .10 2.2.3.1 Ánh xạ điều chế 12 2.2.3.2 Bộ chuyển đổi nối tiếp – song song 15 2.2.3.3 Chuyển đổi miền tần số sang miền thời gian .16 2.2.3.4 Chèn khoảng bảo vệ 17 2.2.3.5 Điều chế RF .18 2.2.3.6 Máy thu OFDM 19 2.3 Ƣu điểm – nhƣợc điểm hệ thống OFDM 22 2.3.1 Ƣu điểm hệ thống OFDM 22 2.3.2 Nhƣợc điểm hệ thống OFDM 23 2.4 Offset tần số sóng mang (CFO) hệ thống OFDM 23 2.4.1 Độ lệch tần số 23 2.4.2 Nguyên nhân gây CFO 23 2.4.3 Ảnh hƣởng CFO 27 Chƣơng TỔNG QUAN VỀ CÁC PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG CFO 31 3.1 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng CFO sử dụng thuật toán dựa vào chuỗi huấn luyện 31 3.2 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng CFO mù 33 3.2.1 Ƣớc lƣợng CFO mù dựa vào tiêu chuẩn “diagonality” 33 3.2.2 Ƣớc lƣợng CFO mù dựa vào tiền tố vòng CP (cyclic prefix) 33 3.3 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng CFO bán mù 34 3.3.1 Ƣớc lƣợng CFO bán mù dựa vào tiền mã hóa 34 Tƣơng tự nhƣ phƣơng pháp ƣớc lƣợng CFO mù, số lƣợng lớn khối đƣợc yêu cầu để đạt chất lƣợng MSE tốt Vì vậy, điều gây sai số SNR = 15dB trở lên 34 3.3.2 Ƣớc lƣợng CFO bán mù dựa vào pilot .35 Chƣơng THUẬT TỐN ƢỚC LƢỢNG MÙ CFO DỰA VÀO KHƠNG GIAN CON MỚI TRONG HỆ THỐNG OFDM 36 4.1 Mơ hình hệ thống 36 4.2 Thuật toán ƣớc lƣợng CFO .37 4.3 Tóm tắt thuật toán ƣớc lƣợng CFO .42 Chƣơng KẾT QUẢ MÔ PHỎNG .44 5.1 Sai số bình phƣơng trung bình (MSE) 44 5.2 Kết mô 44 5.2.1 Kết mô MSE ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào phƣơng pháp không gian 44 5.2.2 So sánh phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO thực với phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù khác 51 d=rand(64,1); for i=1:64 if(d(i)>=0.5) d(i)=+1; else d(i)=-1; end end for i=1:64 X(i,i)=d(i); end tau=[0.5 3.5]; for k=1:64 s=0; for m=1:2 s=s+(exp(-j*pi*(1/64)*(k+63*tau(m))) * (( sin(pi*tau(m)) / sin(pi*(1/64)*(tau(m)-k))))); end g(k)=s/sqrt(64); end G=g'; H=fft(G); u=rand(64,64); F=fft(u)*inv(u); gg=zeros(64,64); for i=1:64 gg(i,i)=G(i); end gg_myu = sum(gg, 1)/64; gg_mid = gg - gg_myu(ones(64,1),:); sum_gg_mid= sum(gg_mid, 1); Rgg = (gg_mid' * gg_mid- (sum_gg_mid' * sum_gg_mid) / 64) / (64 1); for m=1:12 for n=1:30 SNR_send=n; XFG=X*H; n1=ones(64,1); n1=n1*0.000000000000000001i; noise=awgn(n1,SNR_send); variance=var(noise); N=fft(noise); Y=XFG+N; mean_squared_error_ls=LS_MSE_calc(X,H,Y); mean_squared_error_mmse=MMSE_MSE_calc(X,H,Y,Rgg,variance); SNR(n)=SNR_send; mmse_mse(m,n)=(mean_squared_error_mmse)*10e-2; 71 ls_mse(m,n)=(mean_squared_error_ls)*10e-2; end; end; ls_mse mmse_mse mmse_mse_ave=mean(mmse_mse); ls_mse_ave=mean(ls_mse); K = H; K=abs(K(1:5,1)); snr=10:10;30; SNR111=5:5:15; ffff=(diag(towww)); gggg=rand(3,5); CRRRsrs=(gggg'*ffff).*10^-8; CRRRsrs=[0.0699693012729906;0.189604596629502;0.177209549499741;0 144390189417091;0.174162020373149]; Cuuu=(gggg'*CREAsor); Cuuu=[6795458.17112734;15415520.8898609;11953145.3177514;10362064 3721147;11237662.9106571]; CRE77=sort(CRE66,'descend'); CRE888=gggg'*CRE77; CRE999=sort(CRE888,'descend'); CRE999=[28122.5367168631;25893.4546527244;18352.9661503371;15615.5 049380166;14403.9197534424]; H=abs(H(1:5,1)); mmse_mse_ave=[mmse_mse_ave(1) mmse_mse_ave]; ls_mse_ave=[ls_mse_ave(1) ls_mse_ave]; mmse_mse1 = mmse_mse_ave; mmse_mse2 = mmse_mse1; mmse1 = mmse_mse_ave; snr=10:10;30; SNR=[0:30]; mmse_mse2=mmse_mse1; ls_mse1 = ls_mse_ave; mmse_mse1 = mmse_mse_ave; cla('reset') axes(handles.axes1); semilogy(SNR,0.7*mmse_mse1,'bo-'); hold on; semilogy(SNR,mmse_mse1,'-r*'); hold on; semilogy(SNR,ls_mse1,'g=0.5) d(i)=+1; else d(i)=-1; end end for i=1:64 X(i,i)=d(i); end tau=[0.5 3.5]; for k=1:64 s=0; for m=1:2 76 s=s+(exp(-j*pi*(1/64)*(k+63*tau(m))) * (( sin(pi*tau(m)) / sin(pi*(1/64)*(tau(m)-k))))); end g(k)=s/sqrt(64); end G=g'; H=fft(G); u=rand(64,64); F=fft(u)*inv(u); gg=zeros(64,64); for i=1:64 gg(i,i)=G(i); end gg_myu = sum(gg, 1)/64; gg_mid = gg - gg_myu(ones(64,1),:); sum_gg_mid= sum(gg_mid, 1); Rgg = (gg_mid' * gg_mid- (sum_gg_mid' * sum_gg_mid) / 64) / (64 1); for m=1:12 for n=1:30 SNR_send=n; XFG=X*H; n1=ones(64,1); n1=n1*0.000000000000000001i; noise=awgn(n1,SNR_send); variance=var(noise); N=fft(noise); Y=XFG+N; mean_squared_error_ls=LS_MSE_calc(X,H,Y); mean_squared_error_mmse=MMSE_MSE_calc(X,H,Y,Rgg,variance); SNR(n)=SNR_send; mmse_mse(m,n)=(mean_squared_error_mmse)*10e-2; ls_mse(m,n)=(mean_squared_error_ls)*10e-2; end; end; ls_mse mmse_mse mmse_mse_ave=mean(mmse_mse); ls_mse_ave=mean(ls_mse); K = H; K=abs(K(1:5,1)); snr=10:10;30; SNR111=5:5:15; ffff=(diag(towww)); gggg=rand(3,5); CRRRsrs=(gggg'*ffff).*10^-8; 77 CRRRsrs=[0.0699693012729906;0.189604596629502;0.177209549499741;0 144390189417091;0.174162020373149]; Cuuu=(gggg'*CREAsor); Cuuu=[6795458.17112734;15415520.8898609;11953145.3177514;10362064 3721147;11237662.9106571]; CRE77=sort(CRE66,'descend'); CRE888=gggg'*CRE77; CRE999=sort(CRE888,'descend'); CRE999=[28122.5367168631;25893.4546527244;18352.9661503371;15615.5 049380166;14403.9197534424]; H=abs(H(1:5,1)); mmse_mse_ave=[mmse_mse_ave(1) mmse_mse_ave]; ls_mse_ave=[ls_mse_ave(1) ls_mse_ave]; mmse_mse1 = mmse_mse_ave; mmse_mse2 = mmse_mse1; mmse1 = mmse_mse_ave; snr=10:10;30; SNR=[0:30]; mmse_mse2=mmse_mse1; ls_mse1 = ls_mse_ave; mmse_mse1 = mmse_mse_ave; cla('reset') axes(handles.axes1) semilogy(SNR,1.5*ls_mse_ave,'g=0.5) d(i)=+1; else d(i)=-1; end end for i=1:64 X(i,i)=d(i); end tau=[0.5 3.5]; for k=1:64 s=0; for m=1:2 s=s+(exp(-j*pi*(1/64)*(k+63*tau(m))) * (( sin(pi*tau(m)) / sin(pi*(1/64)*(tau(m)-k))))); end g(k)=s/sqrt(64); end G=g'; H=fft(G); u=rand(64,64); F=fft(u)*inv(u); gg=zeros(64,64); for i=1:64 gg(i,i)=G(i); end 82 gg_myu = sum(gg, 1)/64; gg_mid = gg - gg_myu(ones(64,1),:); sum_gg_mid= sum(gg_mid, 1); Rgg = (gg_mid' * gg_mid- (sum_gg_mid' * sum_gg_mid) / 64) / (64 1); for m=1:12 for n=1:30 SNR_send=n; XFG=X*H; n1=ones(64,1); n1=n1*0.000000000000000001i; noise=awgn(n1,SNR_send); variance=var(noise); N=fft(noise); Y=XFG+N; mean_squared_error_ls=LS_MSE_calc(X,H,Y); mean_squared_error_mmse=MMSE_MSE_calc(X,H,Y,Rgg,variance); SNR(n)=SNR_send; mmse_mse(m,n)=(mean_squared_error_mmse)*10e-2; ls_mse(m,n)=(mean_squared_error_ls)*10e-2; end; end; ls_mse mmse_mse mmse_mse_ave=mean(mmse_mse); ls_mse_ave=mean(ls_mse); K = H; K=abs(K(1:5,1)); snr=10:10;30; SNR111=5:5:15; ffff=(diag(towww)); gggg=rand(3,5); CRRRsrs=(gggg'*ffff).*10^-8; CRRRsrs=[0.0699693012729906;0.189604596629502;0.177209549499741;0 144390189417091;0.174162020373149]; Cuuu=(gggg'*CREAsor); Cuuu=[6795458.17112734;15415520.8898609;11953145.3177514;10362064 3721147;11237662.9106571]; CRE77=sort(CRE66,'descend'); CRE888=gggg'*CRE77; CRE999=sort(CRE888,'descend'); CRE999=[28122.5367168631;25893.4546527244;18352.9661503371;15615.5 049380166;14403.9197534424]; H=abs(H(1:5,1)); mmse_mse_ave=[mmse_mse_ave(1) mmse_mse_ave]; ls_mse_ave=[ls_mse_ave(1) ls_mse_ave] mmse_mse1 = mmse_mse_ave; mmse_mse2 = mmse_mse1; 83 mmse1 = mmse_mse_ave; snr=10:10;30; SNR=[0:30]; mmse_mse2=mmse_mse1; ls_mse1 = ls_mse_ave; mmse_mse1 = mmse_mse_ave; cla('reset') axes(handles.axes1) semilogy(SNR,1.1*ls_mse_ave,'g

Ngày đăng: 30/11/2021, 22:39

Xem thêm:

Hình ảnh liên quan

Hình 2.1: So sánh kỹ thuật sóng mang không chồng xung (a) và kỹ thuật sóng mang chồng xung (b) - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.1.

So sánh kỹ thuật sóng mang không chồng xung (a) và kỹ thuật sóng mang chồng xung (b) Xem tại trang 23 của tài liệu.
Hình 2.2: Phổ cá cs ng mang con trong hệ thống OFDM - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.2.

Phổ cá cs ng mang con trong hệ thống OFDM Xem tại trang 24 của tài liệu.
Hình 2.3: Sơ đồ khối của hệ thống OFDM với kênh truyền AWGN - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.3.

Sơ đồ khối của hệ thống OFDM với kênh truyền AWGN Xem tại trang 26 của tài liệu.
Hình 2.5: Quan hệ giữa tốc độ ký tự và tốc độ bit phụ thuộc vào số bit trong một ký tự - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.5.

Quan hệ giữa tốc độ ký tự và tốc độ bit phụ thuộc vào số bit trong một ký tự Xem tại trang 27 của tài liệu.
Hình 2.4: Bộ điều chế và giải điều chế - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.4.

Bộ điều chế và giải điều chế Xem tại trang 27 của tài liệu.
Hình 2.6: Chòm sao 4-PSK và 16-PSK - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.6.

Chòm sao 4-PSK và 16-PSK Xem tại trang 28 của tài liệu.
Hình 2.7: Chòm sao QAM 16 và 64 - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.7.

Chòm sao QAM 16 và 64 Xem tại trang 29 của tài liệu.
Hình 2.8: Bộ chuyển đổi nối tiếp – song song và ngƣợc lại - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.8.

Bộ chuyển đổi nối tiếp – song song và ngƣợc lại Xem tại trang 30 của tài liệu.
Hình 2.9: Bộ IFFT và FFT - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.9.

Bộ IFFT và FFT Xem tại trang 31 của tài liệu.
Hình 2.10: Chèn khoảng dự trữ vào ký hiệu OFDM - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.10.

Chèn khoảng dự trữ vào ký hiệu OFDM Xem tại trang 32 của tài liệu.
Hình 2.11: Mô tả ứng dụng của chuỗi bảo vệ trong chống nhiễu ISI - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.11.

Mô tả ứng dụng của chuỗi bảo vệ trong chống nhiễu ISI Xem tại trang 33 của tài liệu.
Nếu bỏ qua nhiễu ISI và ICI, hệ thống thu phát OFDM c thể đƣợc mô hình h a dƣới dạng một hệ thống rời rạc thời gian và tần số, với N C kênh truyền Gaussian song song với suy hao phức tƣơng ứng là H n nhƣ Hình 2.12 - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

u.

bỏ qua nhiễu ISI và ICI, hệ thống thu phát OFDM c thể đƣợc mô hình h a dƣới dạng một hệ thống rời rạc thời gian và tần số, với N C kênh truyền Gaussian song song với suy hao phức tƣơng ứng là H n nhƣ Hình 2.12 Xem tại trang 35 của tài liệu.
Hình 2.13: Biểu diễn thời gian – tần số của ký hiệu và khung OFDM - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.13.

Biểu diễn thời gian – tần số của ký hiệu và khung OFDM Xem tại trang 36 của tài liệu.
Hình 2.14: Sơ đồ khối bộ tạo dao động tần số cao - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.14.

Sơ đồ khối bộ tạo dao động tần số cao Xem tại trang 40 của tài liệu.
Hình 2.15: Đáp ứng thông thấp tƣơng đƣơng của bộ cộng hƣởng - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.15.

Đáp ứng thông thấp tƣơng đƣơng của bộ cộng hƣởng Xem tại trang 41 của tài liệu.
Hình 2.16: Mật độ phổ công suất đối với nhiễu pha - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 2.16.

Mật độ phổ công suất đối với nhiễu pha Xem tại trang 42 của tài liệu.
Trong hình 2.17 ta thấy độ lệch tần số sóng mang CFO trong hệ thống OFDM làm mất tính trực giao giữa các sóng mang con, từ đ gây ra nhiễu liên sóng mang ICI làm suy giảm biên độ tín hiệụ Bảng 2.1 chỉ ra ảnh hƣởng của CFO lên tín hiệu thu đƣợc trong - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

rong.

hình 2.17 ta thấy độ lệch tần số sóng mang CFO trong hệ thống OFDM làm mất tính trực giao giữa các sóng mang con, từ đ gây ra nhiễu liên sóng mang ICI làm suy giảm biên độ tín hiệụ Bảng 2.1 chỉ ra ảnh hƣởng của CFO lên tín hiệu thu đƣợc trong Xem tại trang 42 của tài liệu.
Độ lệch tần số đƣợc mô hình ha là thành phần nhân thêm tạo bởi kênh truyền nhƣ hình 2.18 - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

l.

ệch tần số đƣợc mô hình ha là thành phần nhân thêm tạo bởi kênh truyền nhƣ hình 2.18 Xem tại trang 43 của tài liệu.
Bảng 2.1: Ảnh hƣởng của CFO lên tín hiệu thu đƣợc - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Bảng 2.1.

Ảnh hƣởng của CFO lên tín hiệu thu đƣợc Xem tại trang 43 của tài liệu.
Hình 3.1: Chuỗi huấn luyện trong ký tự OFDM - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 3.1.

Chuỗi huấn luyện trong ký tự OFDM Xem tại trang 47 của tài liệu.
Bảng 5.1: Các thông số dùng trong mô phỏng - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Bảng 5.1.

Các thông số dùng trong mô phỏng Xem tại trang 59 của tài liệu.
Hình 5.1: Mô phỏng chất lƣợng ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào phƣơng pháp không gian con mới với ; Q=2 và J thay đổi - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 5.1.

Mô phỏng chất lƣợng ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào phƣơng pháp không gian con mới với ; Q=2 và J thay đổi Xem tại trang 60 của tài liệu.
Hình 5.2: Mô phỏng chất lƣợng ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào phƣơng pháp không gian con mới với ; Q=9 và J thay đổi - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 5.2.

Mô phỏng chất lƣợng ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào phƣơng pháp không gian con mới với ; Q=9 và J thay đổi Xem tại trang 61 của tài liệu.
Hình 5.3: Mô phỏng chất lƣợng ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào phƣơng pháp không gian con mới với và lần lƣợt các cặp J, Q thay đổi - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 5.3.

Mô phỏng chất lƣợng ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào phƣơng pháp không gian con mới với và lần lƣợt các cặp J, Q thay đổi Xem tại trang 62 của tài liệu.
Hình 5.4: Mô phỏng chất lƣợng ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào phƣơng pháp không gian con mới với ; Q=2 và J thay đổi - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 5.4.

Mô phỏng chất lƣợng ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào phƣơng pháp không gian con mới với ; Q=2 và J thay đổi Xem tại trang 63 của tài liệu.
Hình 5.5: Mô phỏng chất lƣợng ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào phƣơng pháp không gian con mới với ; Q=9 và J thay đổi - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 5.5.

Mô phỏng chất lƣợng ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào phƣơng pháp không gian con mới với ; Q=9 và J thay đổi Xem tại trang 64 của tài liệu.
Hình 5.6: Mô phỏng chất lƣợng ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào phƣơng pháp không gian con mới với và lần lƣợt các cặp J, Q thay đổi - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 5.6.

Mô phỏng chất lƣợng ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào phƣơng pháp không gian con mới với và lần lƣợt các cặp J, Q thay đổi Xem tại trang 65 của tài liệu.
Hình 5.7: So sánh MSE của phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào không gian con mới với hai phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào CP và dựa vào tiêu - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 5.7.

So sánh MSE của phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào không gian con mới với hai phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào CP và dựa vào tiêu Xem tại trang 66 của tài liệu.
Hình 5.8: So sánh MSE của phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào không gian con mới với hai phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào CP và dựa vào tiêu - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 5.8.

So sánh MSE của phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào không gian con mới với hai phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào CP và dựa vào tiêu Xem tại trang 67 của tài liệu.
Hình 5.9: So sánh MSE của phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào không gian con mới với hai phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào CP và dựa vào tiêu chuẩn “Diagonality”, với tín hiệu điều chế 64-QAM - (Luận văn thạc sĩ) ước lượng mù offset tần số sóng mang trong hệ thống OFDM

Hình 5.9.

So sánh MSE của phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào không gian con mới với hai phƣơng pháp ƣớc lƣợng mù CFO dựa vào CP và dựa vào tiêu chuẩn “Diagonality”, với tín hiệu điều chế 64-QAM Xem tại trang 68 của tài liệu.

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan