本文選題：正交頻分復(fù)用(OFDM)　切入點(diǎn)：IQ不平衡　出處：《高技術(shù)通訊》2014年09期

【摘要】：針對(duì)在同相正交IQ不平衡的正交頻分復(fù)用(OFDM)系統(tǒng)中用傳統(tǒng)的最大似然(ML)補(bǔ)償算法需要二維復(fù)向量的搜索,從而導(dǎo)致計(jì)算復(fù)雜度較高的問(wèn)題,提出了兩種逼近ML算法性能的補(bǔ)償算法,即一維實(shí)向量迭代搜索算法和二維實(shí)向量迭代搜索算法,它們通過(guò)在空間中迭代搜索一維或二維實(shí)向量來(lái)降低計(jì)算復(fù)雜度。仿真結(jié)果表明,上述改進(jìn)的亞ML補(bǔ)償算法的性能優(yōu)于現(xiàn)有的頻域和時(shí)域最小二乘補(bǔ)償方法,逼近ML算法,其計(jì)算復(fù)雜度明顯低于傳統(tǒng)的ML算法,誤比特性能與ML算法相當(dāng)。
[Abstract]:In OFDM (orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)) systems with in-phase quadrature IQ imbalance, the traditional maximum likelihood MLS compensation algorithm requires the search of two-dimensional complex vectors, which leads to the problem of high computational complexity.This paper presents two compensation algorithms for the performance of approximation ML algorithm, namely, one-dimensional real vector iterative search algorithm and two-dimensional real vector iterative search algorithm, which can reduce the computational complexity by iterating to search one or two dimensional real vectors in space.The simulation results show that the performance of the improved subML compensation algorithm is better than that of the existing frequency-domain and time-domain least square compensation methods. The computational complexity of the proposed algorithm is obviously lower than that of the traditional ML algorithm, and the bit error performance is equivalent to that of the ML algorithm.
【作者單位】： 南京理工大學(xué)電子工程與光電技術(shù)學(xué)院;東南大學(xué)移動(dòng)通信國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;南京理工大學(xué)近程高速目標(biāo)探測(cè)技術(shù)國(guó)防重點(diǎn)學(xué)科實(shí)驗(yàn)室;北京交通大學(xué)電子與信息學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61271230,61472190) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(30920130122004) 東南大學(xué)移動(dòng)通信國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(2013D02)資助項(xiàng)目
【分類號(hào)】：TN929.53

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1727300