同频同时全双工是第5代(5G)通信关键技术之一,数字自干扰抵消算法是其重要研究方向。针对非线性数字自干扰抵消算法中,失真系数估计受到自干扰信道估计误差的影响这一问题,该文提出一种基于辅助符号的非线性自干扰抵消算法,通过对辅助符号做自干扰抵消,将信道估计符号的失真误差映射到其抵消结果中并提取出来,从中估计失真系数。接着针对算法开销问题提出一种简化实现方案。仿真结果显示,接收自干扰信号为-5 d Bm时,算法可将自干扰非线性失真分量抵消至约-100 d Bm,且性能随接收自干扰功率降低而提高。
针对多普勒条件下接收端复信号的频率估计难的问题,研究了一种基于离散傅里叶变换与迭代频率估计的内插综合算法。区别于经典的内插算法,新算法在迭代频率内插算法基础上充分利用复数快速傅里叶变换结果的实虚部值,并通过最大峰值频谱和相邻两侧谱线以极高精度内插估计出复信号的频率参数。仿真结果分析表明,在二次迭代条件下信噪比为-10 d B时,该算法估计均方根误差仍能逼近克拉美-罗限的1.002 1倍。该算法在同等条件下比经典的Rife、Quinn和IIN算法具有更高的准确性、稳定性和可靠性。
针对28GHz车联网中车对基础设施(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)毫米波信道,开展了准平稳区间的研究.首先,分析了信道准平稳区间的理论基础和计算方法.其次,利用功率相关(Correlation of Power,CP)算法和谱散度(Spectral Divergence,SD...
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针对28GHz车联网中车对基础设施(Vehicle-to-Infrastructure,V2I)毫米波信道,开展了准平稳区间的研究.首先,分析了信道准平稳区间的理论基础和计算方法.其次,利用功率相关(Correlation of Power,CP)算法和谱散度(Spectral Divergence,SD)算法进行准平稳区间的计算.结果表明,CP算法复杂度低且精度较高,更适合用于计算V2I通信场景下的准平稳区间.最后,利用CP算法计算出的准平稳区间作为新的采样间隔,从而减少了射线跟踪仿真器的采样点数.通过原始采样和减少采样点后的信道特性的比较,在合理的门限值下,利用信道准平稳区间的方法加速了射线跟踪仿真器,并且不会造成信道参数的失真.另外,对于信道特性的分析结果也对车联网在毫米波频段的仿真和设计具有重要意义.
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