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IEEE WLAN802.11ac协议中I/Q不平衡问题的算法研究与应用

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摘要

第一章 绪论

1.1 引言

1.2 研究背景与意义

1.3 I/Q不平衡抵消算法国内外研究现状

1.4 论文的主要研究内容

1.5 论文组织与结构

第二章 802.11ac协议相关技术分析

2.1 引言

2.2.1 主要技术特征

2.2.2 物理层数据单元帧格式

2.3 OFDM系统基本原理

第三章 I/Q不平衡信号模型及经典抵消算法研究

3.1 引言

3.2 非频率选择性的I/Q不平衡模型

3.3 频率选择性的I/Q不平衡模型

3.4 圆性复随机信号的二阶统计特性

3.5 受到I/Q不平衡影响的复信号的二阶统计特性

3.6 宽线性模型的基本概念与应用

3.7 最小均方自适应滤波器的基本概念

3.8 基于LMS的I/Q不平衡抵消算法

3.8.1 非频率选择性信道环境下的I/Q不平衡抵消算法

3.8.2 频率选择性信道环境下的I/Q不平衡抵消算法

3.9 基于LMS的I/Q不平衡抵消算法性能分析

3.9.1 仿真参数设置

3.9.2 仿真结果分析

3.10 本章小结

第四章 基于NLMS的I/Q不平衡自适应抵消算法

4.1 引言

4.2 NLMS算法的抽头权值迭代规则

4.3 NLMS算法性能的分析

4.3.1 NLMS算法的MSE性能分析

4.3.2 NLMS算法的IRR性能分析

4.3.3 MSE与IRR性能之间的联系

4.4 NLMS算法中步长因子的选择

4.5 基于NLMS的I/Q不平衡抵消算法

4.6 基于NLMS的I/Q不平衡抵消算法性能分析

4.6.1 仿真参数设置

4.6.2 仿真结果分析

4.7 本章小结

第五章 基于仿射投影与RLS的I/Q不平衡抵消算法

5.1 引言

5.2 基于仿射投影的I/Q不平衡抵消算法的推导

5.3 仿射投影算法的稳定性分析及步长因子的取值

5.4 基于实际对仿射投影算法的改进

5.5 基于RLS的I/Q不平衡抵消算法的推导

5.6 对基于RLS的抵消算法的正则化改进,

5.7 仿真结果分析

5.7.1 仿真参数设置

5.7.2 仿真结果分析

5.8 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 论文研究成果总结

6.2 今后工作展望

致谢

参考文献

硕士期间发表的论文和科研成果

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摘要

近年来,无线通信技术得到了前所未有的快速发展,但与此同时也面临着许多挑战。为了提高传输速率,降低生产成本,当今的无线电设备一般都采用直接变频收发器与低成本的无线电子技术结合的方式。但直接变频结构中会存在着各种非线性问题带来的干扰,其中的I/Q不平衡问题是本文主要研究的对象。I/Q不平衡的含义是收发器中同相与正交两个信号支路间相位与幅度不匹配的情况,会给期望信号引入镜像分量的干扰。本文开展的研究工作就是围绕着基于802.11ac协议的通用宽带多载波直接变频接收机中存在的I/Q不平衡现象进行盲性补偿算法的研究与应用。
  在总结了前人的研究成果,深入理解了相关的理论基础之后,本文先对非频率选择性I/Q不平衡信号和具有频率选择性的I/Q不平衡信号进行数学建模,然后研究了基于经典自适应滤波算法LMS的I/Q不平衡抵消算法,并将其分别推广到与频率无关的I/Q不平衡和具有频率选择性的I/Q不平衡这两种情境中。以建立的I/Q不平衡信号的数学模型为起点,以宽线性模型作为抵消滤波器的滤波结构原型,以还原受到I/Q不平衡干扰信号的“适中性”为目的,重点在于推导滤波器的自适应过程,即滤波器抽头权值的更新迭代规则。最终归纳总结了该抵消算法在频选与非频选两种环境下的流程,通过计算机仿真验证其效果。
  接着,为了改善LMS算法中存在的梯度噪声放大问题,本文研究了基于NLMS的I/Q不平衡抵消算法,同样将其推广到了频率选择性I/Q不平衡的情境中。此外,还分析了其MSE与IRR方面的性能。其MSE性能具有一定的规律,可以通过闭合的数学表达式进行归纳表示,并由此推出自适应滤波器抽头权值达到最终稳态的迭代次数与步长因子的关系式。从而可以得到步长因子的确定方法,使得不同数值的步长因子能够分别满足自适应滤波器对稳态MSE和收敛速度的要求,并进行了计算和总结。该算法的效果也通过计算机仿真进行了验证,并与基于LMS的I/Q不平衡抵消算法进行了性能比较。
  为了进一步提高I/Q不平衡抵消算法的性能,本文提出了两种基于自适应滤波的新型I/Q不平衡抵消算法,分别基于仿射投影自适应和RLS自适应滤波。首先结合I/Q不平衡的信号模型与算法原理推导出具体的适用于实际情境的算法,然后对其进行稳定性分析,确定算法中参数选择的方式,完善整体算法的细节。引入了正则化的概念,并对算法进行正则化改进,保证算法的完整性和鲁棒性。最后通过计算机仿真验证二者的效果,并研究了算法中的参数对算法性能的影响,还将其与传统的抵消算法进行了性能比较。最终可以得到基于仿射投影自适应的算法性能优于基于NLMS的抵消算法,基于RLS自适应的算法精确性优于基于NLMS的抵消算法。

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