通信系統(tǒng)中的高性能相位噪聲抑制方法研究.pdf

1、高階QAM(正交幅度調(diào)制)信號優(yōu)勢在于具有比較高的頻率利用率,但提高調(diào)制的階數(shù)后,越高階的QAM信號會變得對相位噪聲也越發(fā)地敏感,而采用單一的相位噪聲抑制算法,在中等相噪強度下,錯誤基底將會很高。因此,在設(shè)計系統(tǒng)時,必須將相位噪聲對系統(tǒng)性能的影響考慮在內(nèi),同時,還應考慮采用多組合的算法聯(lián)合的方案,從而在中等相噪強度下,提升系統(tǒng)性能。
　　本文開始給出了相位噪聲常見的基本模型,分別是高斯白相位噪聲模型和維納相位噪聲模型,至今大多數(shù)文

2、獻仿真都是基于高斯白相噪模型,然而建模為維納相噪后的數(shù)據(jù)結(jié)果更符合實際工程,給出了不同算法基于兩種模型的仿真結(jié)果。在隨后的三至五章分別介紹了通信系統(tǒng)中不同模塊中的相位噪聲抑制和補償?shù)姆椒?第三章分別分析了解調(diào)模塊中的傳統(tǒng)解調(diào)算法和抗相位解調(diào)算法,并對多種高階QAM信號結(jié)合這兩種解調(diào)算法,在加入LDPC信道編碼后的軟解調(diào)譯碼性能進行了仿真對比與性能分析;接著研究了同步模塊,對相位噪聲進行抑制與補償?shù)臄?shù)據(jù)輔助和非數(shù)據(jù)輔助算法,并對兩類算法進

3、行了性能驗證和分析。重點介紹了數(shù)據(jù)輔助算法類的線性擬合算法,并將線性擬合算法在未編碼以及編碼下聯(lián)合前面兩種解調(diào)算法進行了性能仿真和對比分析;最后分析了調(diào)制模塊中的兩種優(yōu)化的星座圖:圓形對稱星座圖和Spiral QAM星座圖,并將兩種優(yōu)化星座圖和傳統(tǒng)的方形星座圖,分別在兩種相位噪聲模型下,使用不同噪聲強度進行了仿真對比和性能分析,然后在未編碼和編碼兩種狀態(tài)下,用優(yōu)化的星座圖聯(lián)合兩種解調(diào)算法與傳統(tǒng)的星座圖聯(lián)合兩種解調(diào)算法進行了仿真對比,證明