›› 2012, Vol. ›› Issue (06): 1581-1586.

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基于匹配滤波的正交频分复用信号盲识别

胡茂凯1, 陈西宏1, 张群2   

  1. 1. 空军工程大学 防空反导学院, 西安 710051;
    2. 空军工程大学 信息与导航学院, 西安 710077
  • 收稿日期:2011-09-26 出版日期:2012-11-01
  • 通讯作者: 陈西宏(1961-),男,教授,博士生导师.研究方向:导弹工程和通信技术.E-mail:31701487@qq.com E-mail:31701487@qq.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金项目(60971100).

Matched filter algorithm for recognition of orthogonal frequency division multiplexing based system

HU Mao-kai1, CHEN Xi-hong1, ZHANG Qun2   

  1. 1. Air Defense & Antimissile Institute, Air Force Engineering University, Xi'an 710051, China;
    2. Information & Navigation Institute, Air Force Engineering University, Xi'an 710077, China
  • Received:2011-09-26 Online:2012-11-01

摘要: 针对传统的相关算法在循环前缀(Cyclic prefix)长度较短时识别率较低的缺点,研究了一种基于匹配滤波的正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)信号盲识别方法。该方法利用不同标准中OFDM信号子载波间隔不同的特点,通过对子载波间隔的估计来实现对信号的识别分类。在建立信号模型的基础上,对提出的算法进行了详细的描述,分析了频率和时间偏移对算法的影响。针对参数搜索过程的高复杂度问题,采用了粒子群优化算法优良的迭代寻优能力来优化参数搜索过程。仿真结果表明:匹配滤波算法克服了传统方法的不足,具有更高的信号识别率和更好的抗多径信道能力。

关键词: 通信技术, 正交频分复用, 符号周期, 循环前缀, 匹配滤波, 粒子群优化算法

Abstract: As the correlation-based estimation algorithm has poor performance when CP length is short, a novel Matched Filter based algorithm is proposed. The signal recognition is realized by estimating the inter-carrier spacing because that this parameter varies in different Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) based standards. First, the signal model is presented. Then the proposed algorithm is characterized in details. The effects of both frequency and time offsets on the algorithm are analyzed. To resolve the high complexity in parameter searching process, particle swarm optimization algorithm is introduced for simplification. Simulation results show that the matched filter algorithm has higher detection rate and better performance under multi-path channels compared with the correlation-based estimation algorithm.

Key words: communication, orthogonal frequency division multiplexing(OFDM), symbol duration, cyclic prefix, matched filtering, particle swarm optimization(PSO)

中图分类号: 

  • TN911.6
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