IR-UWB通信系统同步捕获技术研究

IR-UWB通信系统同步捕获技术研究

论文摘要

超宽带(UWB)通信技术在极宽的频谱上实现信息的传输,具有高速率(几百Mbps)、大容量、低发射功率、低成本等特点,在宽带无线个域网(WPAN)、家庭网络(In-Home Network)、传感器网络(Sensor Network)、特种通信系统等方面具有独特而广阔的应用前景。超宽带通信尚未形成固定的标准,目前主要分为载波通信和脉冲通信两类。载波通信主要以MB-OFDM代表。而脉冲通信主要以脉冲超宽带(IR-UWB)为代表。IR-UWB是超宽带通信的最初方式,它以无线短脉冲为媒介传输信息,不需要加载连续载波。由于脉冲通信属于基带通信,具有与传统载波通信不同的特点,能够充分利用超宽频带,因此成为目前该领域的研究热点。本文针对IR-UWB信号的特点,从室内密集多径信道对信号的影响出发,研究了适合IR-UWB系统的同步捕获算法,并从算法实现的复杂度、捕获速度和精度等角度研究了各种算法的性能。首先,在深入理解IEEE802.15.3a推荐的室内信道模型基础上,分析了此标准信道模型的几个重要参数,包括平均附加时延(mean excessdelay)、均方根附加时延(RMS delay spread)、多径数量等等。研究了由密集多径信道导致的信号能量扩散程度以及由此引起的码间干扰强度。通过对标准信道的深入分析,总结出了超宽带通信同步捕获技术的三个原则,即捕获速度、精度和复杂度,并分析了影响这三个指标的因素。同时针对不同原理的同步捕获算法分析了衡量这些算法捕获性能的指标。其次,提出了一种基于最小二乘估计的低复杂度同步捕获算法,并利用巴克码的局部自相关特性设计了一种简单的训练序列。这种算法以PAM-TH-UWB系统为研究对象,在相关接收机结构的基础上,利用线性最小二乘估计的空间几何特性,完成数据辅助方式下的同步捕获。分析了这种基于最小二乘估计算法的特点,如训练序列的设计、模板信号的选取、估计模糊问题,并将其与现有算法从运算量、复杂度和参数估计速度等方面进行了比较。最后通过计算机仿真分析了这种算法的性能以及影响其性能的因素。研究结果表明该算法能够快速有效地实现精确同步捕获,与现有算法相比,它能够以较小的运算量,实现较快的同步捕获。再次,提出了一种适合于PPM-UWB信号的同步捕获算法。由于PPM-UWB信号具有非线性调制和均值不为零的特性,使得许多针对PAM-UWB系统的同步捕获算法对PPM-UWB系统不再适用。本文通过采用一种新的本地模板信号与接收信号进行相关,将PPM-UWB信号参数的非线性关系转化为线性关系。通过设计训练序列的图案,对相关器输出采样信号运用基于GLRT的离散时间信号检测来完成符号同步并利用似然比函数实现帧级时延参数的捕获。计算机仿真表明该算法不需要很高采样率,运算量小,复杂度低,能快速精确地实现PPM-UWB系统的同步捕获。最后,提出了三种基于搜索方式的同步捕获算法。第一种算法是一种基于最大似然准则的捕获跟踪算法,这种捕获跟踪算法与前两章算法相比,主要不同是需要很高的数据采样率并且需要通过搜索的方式来完成参数估计,它完成捕获精度高但运算量相对较大。第二种算法是一种基于MAX/TC准则的并行结构的同步捕获算法,这种算法通过分段搜索,选择每段中最大的一个检测变量与门限比较,降低了捕获对门限的敏感性,减少了运算量,能实现高精度的快速捕获。另外,该算法采用了并行相关检测器的结构,通过同时对几个相位点进行搜索来降低平均捕获时间。第三种算法是在第3章相关接收机基础上提出了一种可变搜索步长的同步捕获算法,该算法可以在数据辅助和非数据辅助两种方式下进行,具有精度可变的特点。综上所述,本文研究并提出了多种适合于IR-UWB通信系统的快速同步捕获算法。除理论分析外,还进行了大量仿真实验,验证了文中提出的各种方法的有效性。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 超宽带技术概述
  • 1.1.1 超宽带信号的定义
  • 1.1.2 UWB标准进程
  • 1.1.3 UWB应用领域
  • 1.2 超宽带技术国内外发展动态
  • 1.3 超宽带通信同步捕获技术的研究现状
  • 1.3.1 基于检测的快速同步捕获算法
  • 1.3.2 基于估计的快速同步捕获算法
  • 1.3.3 其他种类的同步捕获算法
  • 1.4 本文主要研究内容
  • 第2章 超宽带通信信道模型与同步捕获技术
  • 2.1 引言
  • 2.2 IEEE 802.15.3a推荐的UWB信道模型
  • 2.2.1 室内多径传输信道模型
  • 2.2.2 密集多径信道的特征
  • 2.2.3 密集多径信道模型分析
  • 2.3 IR-UWB通信同步技术
  • 2.3.1 IR-UWB通信同步技术的特性
  • 2.3.2 衡量同步捕获算法的性能指标
  • 2.4 本章小结
  • 第3章 基于最小二乘估计的同步捕获算法
  • 3.1 引言
  • 3.2 PAM-TH-UWB系统模型
  • 3.2.1 PAM-TH-UWB信号模型
  • 3.2.2 接收信号的检测与符号同步
  • 3.3 最小二乘同步捕获算法
  • 3.4 同步捕获算法的分析
  • 3.4.1 训练序列的设计
  • 3.4.2 模板信号的选取
  • 3.4.3 估计模糊问题
  • 3.4.4 与现有算法的比较
  • 3.5 仿真结果与分析
  • 3.6 本章小结
  • 第4章 PPM-UWB信号的GLRT同步捕获算法
  • 4.1 引言
  • 4.2 PPM-UWB系统模型
  • 4.3 离散时间信号检测与符号同步
  • 4.3.1 训练序列的设计
  • 4.3.2 基于GLRT的离散时间信号检测
  • 4.3.3 GLRT检测器的性能分析
  • 4.4 帧级时延参数的捕获
  • 4.5 同步捕获算法的实现
  • 4.5.1 相关模板的估计
  • 4.5.2 训练序列的选取
  • 4.6 仿真结果及分析
  • 4.7 本章小结
  • 第5章 基于搜索的同步捕获算法研究
  • 5.1 引言
  • 5.2 基于最大似然准则的捕获跟踪算法
  • 5.2.1 信号模型
  • 5.2.2 脉冲级跟踪
  • 5.2.3 帧级捕获
  • 5.2.4 仿真结果与分析
  • 5.3 基于MAX/TC准则的同步捕获算法
  • 5.3.1 算法描述
  • 5.3.2 性能分析
  • 5.3.3 仿真结果
  • 5.3.4 算法小结
  • 5.4 可变步长的同步捕获算法
  • 5.4.1 算法描述
  • 5.4.2 现有的TDT算法
  • 5.4.3 与TDT算法的比较
  • 5.4.4 仿真结果与分析
  • 5.5 本章小结
  • 结论
  • 参考文献
  • 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果
  • 致谢
  • 附录 A
  • 相关论文文献

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