在智能电网、电力线通信、工业物联网、数字用户环路等通信系统中,脉冲噪声被视为一种不可忽视的干扰,它由电子或电气设备产生,呈现非高斯的性质,极大地损害了通信系统的性能。正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing...
详细信息
在智能电网、电力线通信、工业物联网、数字用户环路等通信系统中,脉冲噪声被视为一种不可忽视的干扰,它由电子或电气设备产生,呈现非高斯的性质,极大地损害了通信系统的性能。正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术因其良好的抗多径衰落性能而在各种通信系统中得到了广泛的应用,然而当存在脉冲干扰时,OFDM将大幅度的脉冲干扰扩散到了所有子载波上,使得解调性能大幅降低。本文针对伯努利-高斯噪声提出了分数阶矩估计方法,用于估计脉冲噪声分布的参数,并分析了矩阶数对估计性能的影响。最后通过仿真实验对比了分数阶矩估计与传统的1,2,3阶矩估计、最大似然估计的性能,结果表明分数阶矩估计相比于1,2,3阶矩估计具有更小的估计误差,相比于最大似然估计具有更低的复杂度。利用分数阶矩估计得到的噪声参数,本文继续研究了多径衰落和伯努利-高斯噪声同时存在情况下的OFDM解调技术,提出了一种联合信道均衡和脉冲噪声抑制方法。首先基于比特翻转算法估计伯努利-高斯噪声的状态向量,然后进行已知状态向量情况下的最小均方误差均衡。最后通过仿真将联合信道均衡和脉冲噪声抑制方法与现有的一些抑制方法进行了对比,结果表明,在脉冲发生概率大于等于0.01时,本文提出的基于比特翻转算法的联合信道均衡和脉冲噪声抑制方法的性能明显优于其他脉冲噪声抑制方法,例如在脉冲发生概率为0.1时,本文提出的抑制方法相比于稀疏贝叶斯学习方法具有3~8 d B的误码性能提升。
暂无评论