Алгоритмы оценивания параметров каналов с ортогональным частотным разделением сигналов на основе адаптивного фильтра Калмана

• Автор: Калашников, Константин Сергеевич
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2014
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 142 с. : ил.

Оглавление

Список сокращений
Введение
Глава 1. Особенности математического описания процессов в системах передачи данных с использованием сигналов с OFDM
1.1. Постановка задачи
1.2. Математическая модель OFDM-сигнала на входе демодулятора приемника
1.3. Статистические характеристики шума и помех от МКИ
1.4. Векторно-матричная форма записи процессов, протекающих в OFDM-системах
1.5. Выводы по Главе
Глава 2. Оценка искажений сигнала в канале
2.1. Постановка задачи
2.2. Аппроксимация временных изменений ЧХ канала
2.3. Алгоритм оценки искажений в канале
2.3.1. Типовая схема оценки ЧХ в OFDM-системах
2.3.2. Использование фильтра Винера
2.3.3. Использование фильтра Калмана
2.3.4. Применение фильтра Калмана при блочном размещении опорных сигналов
2.4. Сравнительный анализ точности алгоритмов и оценка вероятностей битовых ошибок
2.5. Выводы по Г лаве
Глава 3. Алгоритмы адаптации фильтра Калмана к статистическим характеристикам канала
3.1. Постановка задачи

3.2. Оценка влияния ошибок априорного задания параметров
на рабочие характеристики системы
3.3. Адаптация фильтра Калмана
3.3.1. Оценка матриц регрессии
3.3.2. Оценка матрицы дисперсии порождающего шума
3.3.3. Алгоритм оценки дисперсии шума и помех от МКИ
3.4. Выводы по Главе
Глава 4. Исследование рабочих характеристик алгоритмов оценивания
4.1. Постановка задачи
4.2. Описание методики проведения исследований
4.3. Построение имитационной модели
4.4. Исследование алгоритмов при различных значениях
параметров системы
4.5. Исследование рабочих характеристик алгоритмов с
использованием программно-аппаратного стенда
4.6. Анализ применимости алгоритмов в существующих и
перспективных системах беспроводной связи
4.6.1. Применимость в системах наземной мобильной сотовой связи
4.6.2. Применимость в системах связи с мобильными робототехническими комплексами
4.6.3. Применимость в системах авиационной связи
4.7. Выводы по Главе
Основные результаты и выводы
Литература
Приложение
Список сокращений
OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing, мультиплексирование с ортогональным частотным разделением
BER Bit Error Ratio, вероятность битовых ошибок
ЗИ Защитный интервал
ДПФ Дискретное преобразование Фурье
ОДПФ Обратное дискретное преобразование Фурье
БПФ Быстрое преобразование Фурье
ОБПФ Обратное быстрое преобразование Фурье
МКИ Межканальная интерференция
МСИ Межсимвольная интерференция
ФК Фильтр Калмана
ФВ Фильтр Винера
МСКО Минимум среднего квадрата ошибки
БГ7ЛА Беспилотный летательный аппарат
ЧХ Частотная характеристика
АБГШ Аддитивный белый гауссовский шум
ПРВ Плотность распределения вероятности
КФ Корреляционная функция
СВ Случайная величина
СП Случайный процесс
ОСШ Отношение сигнал/шум
ОСП Отношение сигнал/помеха
ФМ Фазовая манипуляция
КАМ Квадратурная амплитудная манипуляция
ПАС Программно-аппаратный стенд
ПК Персональный компьютер
МФС Модуль формирования сигнала
МАР Модуль анализа результатов
МП ПИ Модуль обработки и модуля передачи и приемы информации

2. Помеха от МКИ распределена по закону, который может быть аппроксимирован линейной комбинацией гауссовских распределений с нулевым средним, при этом рэлеевском канале связи помеха от МКИ не зависит от амплитуды полезного сигнала.
3. Корреляция помехи от МКИ на двух несущих быстро убывает с увеличением расстояния между ними, благодаря чему в алгоритмах ориентированных на обработку информации на пилотных несущих эту помеху можно считать некоррелированной.
4. При оценке вероятности битовых ошибок в условиях отсутствия компенсации МКИ можно применять формулы, используемые для каналов с гауссовким шумом, несмотря на негауссовский характер помехи от МКИ.