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面向IEEE802.11a/b/n/ac射频一致性测试的IQ不平衡估计算法研究与应用

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摘要

第一章 绪论

1.1 研究背景与意义

1.2 国内外技术研究现状

1.2.1 WLAN综测技术研究现状

1.2.2 宽线性研究现状

1.2.3 IQ不平衡估计和补偿算法研究现状

1.3 论文开展的主要工作

1.4 论文的组织结构

第二章 IEEE 802.11b/ac关键技术研究

2.1 IEEE802.11b协议概述

2.1.1 IEEE802.11b标准

2.1.2 四种数据传输速率

2.2 IEEE802.11ac协议概述

2.2.1 OFDM基本原理

2.2.2 IEEE802.11ac物理层概述

2.2.3 VHTPPDU帧格式

2.2.4 IEEE802.11ac的优势

2.3 本章小结

第三章 基于宽线性的IQ不平衡估计模型及经典算法研究

3.1 发射机中IQ不平衡问题

3.2 宽线性复数估计原理

3.2.1 宽线性基本概念

3.2.2 宽线性均方估计方法

3.3 基于宽线性的IQ不平衡估计模型

3.3.1 发射机端IQ不平衡时域模型

3.3.2 发射机端IQ不平衡频域模型

3.4 数据辅助(DA)IQ不平衡估计方法

3.4.1 系统模型

3.4.2 基于数据辅助(DA)的IQ不平衡估计算法推导

3.4.3 算法实用性分析

3.5 非数据辅助(NDA)IQ不平衡估计算法

3.5.1 基于QAM调制的IQ不平衡盲估计算法推导

3.5.2 算法实用性分析

3.6 IQ不平衡补偿算法

3.6.1 传统时域反馈IQ不平衡补偿算法

3.6.2 时域无反馈IQ不平衡补偿算法

3.7 本章小结

第四章 IQ不平衡估计算法研究

4.1 发射机中IQ不平衡估计问题

4.2 IEEE802.11b(DSSS调制)中IQ不平衡估计

4.2.1 I/Q不平衡时域补偿模型

4.2.2 I/Q不平衡算法流程

4.2.3 I/Q不平衡估计算法推导

4.3 IEEE802.11a/n/ac(OFDM调制)中IQ不平衡LS估计算法

4.3.1 I/Q不平衡频域补偿模型

4.3.2 I/Q不平衡算法流程

4.3.3 I/Q不平衡频域LS估计算法

4.4 IEEE802.11a/n/ac(OFDM调制)中IQ不平衡联合估计算法

4.4.1 发射机IQ不平衡频域多抽头模型

4.4.2 IQ不平衡频域多抽头补偿模型

4.4.3 频域多抽头算法推导

4.5 本章小结

第五章 基于宽线性的IQ不平衡估计算法在IEEE802.1 1 a/b/n/ac射频一致性测试中的应用研究

5.1 射频一致性测试指标

5.1.1 发射频谱模板

5.1.2 IQ不平衡

5.1.3 发射功率

5.1.4 占用带宽

5.1.5 相位误差

5.1.6 误差失量幅度(EVM)

5.2 IQ不平衡估计算法应用研究

5.2.1 IQ不平衡估计算法应用硬件平台

5.1.2 IQ不平衡估计算法应用软件平台

5.3 基于宽线性的IQ不平衡估计算法验证方案

5.4 IEEE802.11b(DSSS调制)中IQ不平衡估计算法性能

5.4.1 回环数据仿真结果

5.4.2 DUT数据仿真结果

5.4.3 IQ不平衡补偿前后星座图对比

5.5 IEEE802.11a/n/ac(OFDM调制)中IQ不平衡估计算法性能

5.5.1 IEEE802.11a中IQ不平衡估计算法验证

5.5.2 IEEE802.11n中IQ不平衡估计算法验证

5.5.3 IEEE802.11ac中IQ不平衡估计算法验证

5.5.4 IEEE802.11a/n/ac(OFDM调制)中IQ不平衡估计算法对比

5.5.5 IQ不平衡补偿前后星座图对比

5.6 射频一致性测试界面

5.7 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 本文成果总结

6.2 今后工作展望

致谢

参考文献

攻读硕士期间发表的论文和科研成果

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摘要

IQ不平衡是指发射机、接收机的同相和正交支路间的幅度和相位不匹配的情况,IQ不平衡会产生镜像干扰导致系统的误码性能下降,因此提高IQ不平衡估计的精度和有效抑制IQ不平衡产生的镜像干扰是两个至关重要的研究课题。本文重点研究了发射机端与频率无关的IQ不平衡参数的估计和补偿算法,主要工作如下:
  介绍了IEEE802.11 b/ac物理层的基本原理和基本特性,研究了IEEE802.11 b/ac物理层的规范:主要包括物理层帧格式、采用的调制方式、不同制式长前导和短前导码的组成等,并在此基础上分析了IEEE802.11ac的优势。
  详细研究了前人对于IQ不平衡估计算法的研究成果,给出了发射机端与频域无关的IQ不平衡的宽线性模型。在此模型基础上研究了前人的两种IQ不平衡算法,一种是基于特定训练序列的IQ不平衡估计算法,另一种是不基于特定训练序列的盲估计算法,为后面的算法研究奠定了基础。
  针对802.11b发射机端产生的与频率无关的IQ不平衡问题,在前人研究的接收机IQ不平衡补偿模型基础上建立发射机端IQ不平衡时域补偿模型。从得到的补偿模型入手,抑制镜像分量,从而提出了IQ不平衡与单抽头信道联合估计的时域盲估计补偿算法。该时域盲估计补偿算法在接收机端对由发射机性能产生的IQ不平衡实施补偿,相比于传统时域反馈算法开销小、效率高。
  针对802.11 a/n/ac系统中的发射机产生的与频率无关的IQ不平衡问题,分析提出了两种频域IQ不平衡估计算法,一种是基于频域单抽头信道的最小二乘估计算法,另一种是基于频域多抽头信道和IQ不平衡联合估计算法。前者对于信道环境的要求比较高,适合信道环境纯净的情况下使用,该算法采用两个长训练序列进行IQ不平衡估计,达到了较好的估计性能,提高了系统频谱效率。第二种频域多抽头估计算法允许信道存在频率选择性,IQ不平衡估计运用相邻的长训练序列和短训练序列,由于使用的信息有限,准确度可能会有所削弱,适用于信道环境较差的情形。
  对于文章中提出的三种主要算法做仿真,验证算法的性能,对比结果表明,文章的算法在幅度不平衡估计和相位不平衡估计中精确度都比较高,估计精度一定程度上比Aeroflex矢量分析仪的测量值好。
  最后,对本文所做的工作进行了总结并对后续的研究工作进行了展望。

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