基于稀疏表示的OFDM信号带内干扰抑制方法研究

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随着无线通信技术迅速发展,现阶段无线通信设备和系统的数量与日俱增:在空间有限和频谱资源紧张的情况下,同频段的通信系统之间会产生严重的相互干扰,破坏子载波之间的正交性导致正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)信号带内出现了大量的干扰使通信系统无法正常工作。本文针对OFDM信号带内干扰抑制问题进行了研究,该研究以稀疏表示理论和形态成分分析(Morphological Component Analysis,MCA)方法为基础,利用各分量的形态成分差异进行稀疏表示达到干扰分离的目的。本文具体的内容如下:(1)阐述了OFDM系统的基本原理和实现方法。仿真分析了OFDM信号的时域波形图和频谱图:从频谱、误码率和星座图三个方面讨论带内干扰在不同的干扰功率下对OFDM系统性能的影响。(2)介绍了稀疏表示的数学模型、稀疏表示模型的求解方法:介绍了MCA方法和三种过完备原子字典学习算法。对三种不同的追踪类算法重构信号的时间进行了对比分析,也对不同稀疏度时的重构率和迭代次数的关系图进行了分析。(3)针对复杂电磁环境下OFDM信号带内干扰的抑制问题,提出一种基于MCA和稀疏表示的带内干扰抑制方法。该方法首先分析带内干扰分量和OFDM信号分量形态成分的差异,然后利用各分量只在对应的字典下稀疏表示的特性,采用字典学习算法训练带内干扰对应的字典;最后利用匹配追踪类算法对干扰分量进行重构并在接收端抑制干扰。针对K-值奇异值分解(K-Singular value decomposition,K-SVD)算法和在线字典学习(Online dictionary learning,ODL)算法字典训练规模受限且运算量大的问题,提出采用双稀疏K-SVD算法的OFDM信号带内干扰抑制。仿真结果表明:该方法对同频段OFDM系统中存在的三类带内干扰抑制较传统方法能够获得更低的误码率,同时保留有用信号信息:并且双稀疏K-SVD算法能够保证干扰重构精度不变的情况下可以减少计总算量,降低计算复杂度。
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