基于小波的OFDM系统毕业设计.docx
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基于小波的OFDM系统毕业设计
河北联合大学轻工学院
QINGGONGCOLLEGE,HEBEIUNITEDUNIVERSITY
毕业设计说明书
设计(论文)题目:
基于小波的OFDM系统
学生姓名:
邓伟
学号:
200915440203
专业班级:
09通信2班
学部:
信息与科学技术部
指导教师:
高建波讲师
2013年5月20日
摘要
随着无线通信技术的不断发展和成熟,正交频分复用OFDM(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing)技术受到了人们的广泛关注。
在OFDM系统中,高速的数据流通过串并转换,使每个子载波上的数据符号持续时间相对增加,有效地减少了无线信道时间弥散带来的符号间干扰ISI(Inter-symbolInterference),为支持未来高速率的无线数据业务提供了可能。
但是传统的OFDM系统对频偏和相位噪声比较敏感,自适应调制技术增加了系统的复杂度,而基于小波理论的OFDM系统不但降低了系统的复杂度,而且提高了抗干扰能力。
本文利用小波的高频谱效率特性,提出了基于离散小波变换和多分辨分析理论的正交频分复用技术,建立了计算机仿真系统,结果表明IDWT-DWT的OFDM系统远远优于IFFT-FFT的OFDM系统。
本文还研究了IDWT-DWT的OFDM系统的频谱特性,抗干扰特性,系统峰均比特性以及算法复杂度等,通过仿真我们证明了基于IDWT-DWT的OFDM系统性能明显优于IFFT-FFT的OFDM系统。
本文的最后对设计进行了总结,并对以后IDWT-DWT的OFDM系统的研究进行了深入的分析和探讨。
关键词:
离散小波变换;快速傅里叶变换;正交频分复用;Mallat算法;
ABSTRACT
Withthedevelopmentandmatureofthewirelesscommunicationtechnology,TheOrthogonalFrequencyDivisionMultiplexingtechnologyhasreceivedpeople'swidespreadattention.IntheOFDMsystem,high-speeddatastreamthroughbunchandmergetransform,makesdatasymboldurationincreaserelativelyineachsub-carrierwave,reducesinter-symbolinterferencefromwirelesschanneltimedispersioneffectively,consequentlyitispossibilityforsustainingfuturehighspeedwirelessdataoperation.ButtraditionOFDMsystemtowardtofrequencyexcursionandphaseyawpsensitivity,auto-adaptedmodulatingtechnologyincreasedcomplexityofsystem,andOFDMsystembasedonwavelettheoryreducedthecomplexityofsystemandenhancetheabilityofanti-jamming.
Thisarticleusesthewaveletthehighfrequencyspectrumefficiencycharacteristic,proposedbasedontheseparatewavelettransformationandthemulti-resolutionanalysistheoryOrthogonalFrequencyDivisionMultiplexingtechnology,hasestablishedthecomputersimulationsystem,andfinallyindicatedtheIDWT-DWTforOFDMsystemsurpassestheIFFT-FFTforOFDMsystembyfar.ThisarticlehasalsostudiedtheIDWT-DWTforOFDMsystemfrequencyspectrumcharacteristic,theantigamblingcharacteristic,thesystempeakcomparedtothecharacteristicaswellasthealgorithmorderofcomplexityandsoon,wehadproventhroughthesimulationsurpassestheIFFT-FFTforOFDMsystemobviouslybasedontheIDWT-DWTforOFDMsystemperformance.Thisarticlefinallytodesignedhascarriedonthesummary,andhascarriedonthethoroughanalysisandthediscussiontothelaterIDWT-DWTforOFDMsystemresearch.
Keywords:
DWT;FFT;OFDM;MallatArithmetic;
第一章绪论
1.1题目来源与背景
随着Internet商用化所带动的视频,音频以及数字通信技术的发展,人们对无线通信寄予了更高的希望。
基于宽带化、分组化、综合化、个人化的未来无线移动通信系统,使实现“全球信息村”这个美好愿望的蓝图正不断地清晰起来。
但这一目标的实现面临许多挑战,恶劣的移动无线信道引起信号幅度、相位的畸变等因素会严重影响无线通信系统性能。
OFDM以及相关技术以频谱利用率高,抗多径和脉冲噪声,在高效宽带利用率情况下的高效传输能力,根据信道条件对子载波进行灵活调制以及功率分配的能力,以及成本低廉等优点,在众多领域得到广泛应用。
OFDM的英文全称为OrthogonalFrequency-DivisionMultiplexing,中文含义为正交频分复用。
实际上OFDM是MCMMulti-CarrierModulation,多载波调制的一种。
其主要思想是:
将信道分成若干正交子信道,将高速数据信号转换成并行的低速子数据流,调制到在每个子信道上进行传输。
其每个子信道上的信号带宽小于信道的相关带宽,因此每个子信道上的可以看成平坦性衰落,从而可以消除符号间干扰。
而且由于每个子信道的带宽仅仅是原信道带宽的一小部分,信道均衡变得相对容易。
它采用一种不连续的多音调技术,将被称为载波的不同频率中的大量信号合并成单一的信号,从而完成信号传送。
由于这种技术具有在杂波干扰下传送信号的能力,因此常常会被利用在容易受外界干扰或者抵抗外界干扰能力较差的传输介质中。
小波分析是上世纪80年代中期迅速发展起来的一门新兴科学,他是调和分析划时代的产物,它是泛函数、Fourier分析、调和分析、数值分析的最完美的结晶。
小波分析一产生,它在理论上的发展与完善紧密地和实际应用联系在一起。
在应用领域,特别是在信号处理、图像处理、语音处理以及众多非线性科学领域,它被认为是继Fourier分析之后的又一有效的时频分析方法。
小波变换与Fourier变换相比,是一个时间和频域的局域变换因而能有效地从信号中提取信息,通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析,解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。
1.2设计目的与意义
OFDM系统内由于存在多个正交子载波,而且其输出信号是多个子载波叠加,因此与单载波系统相比易受偏差影响,且存在较高的峰值平均功率比。
由于傅里叶分析使用的是一种全局的变换,要么完全在时域,要么完全在频域,因此无法表述信号的时频局域性质,而这种性质恰恰是非平稳信号最根本和最关键的性质。
为了分析和处理非平稳信号,从而提出并发展了一系列新的信号分析理论:
短时傅立叶变换、Gabor变换、时频分析、小波变换等。
但是,在实际的信号处理过程中仅从时域或频域上来分析是不够的。
这就促使去寻找一种新方法,能将时域和频域结合起来描述观察信号的时频联合特征,构成信号的时频谱。
这就是所谓的时频分析法。
小波变换是一种信号的时间——尺度、时间——频率的分析方法,它具有多分辨率分析的特点,而且在时频两域都具有表征信号局部特征的能力,是一种窗口大小固定不变但其形状可变的时频局部化分析方法。
因而能有效地从信号中提取信息,通过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析,即在低频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率,在高频部分具有较低的频率分辨率和较高的时间分辨率,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题,如去噪、滤波,压缩等,基于小波变换的OFDM系统大大提高了OFDM系统的性能。
第二章小波变换理论
2.1小波变换概述
2.1.1小波变换简介
小波(Wavelet)这一术语,顾名思义,“小波”就是小区域、长度有限、均值为0的波形。
所谓“小”是指它具有衰减性;而称之为“波”则是指它的波动性,其振幅正负相间的震荡形式。
与Fourier变换相比,小波变换是时间(空间)频率的局部化分析,它通过伸缩平移运算对信号(函数)逐步进行多尺度细化,最终达到高频处时间细分,低频处频率细分,能自动适应时频信号分析的要求,从而可聚焦到信号的任意细节,解决了Fourier变换的困难问题,成为继Fourier变换以来在科学方法上的重大突破。
有人把小波变换称为“数学显微镜”。
小波分析属于时频分析的一种,传统的信号分析是建立在傅里叶变换的基础之上的,但是傅里叶分析使用的是一种全局的变换域,要么完全在频域,要么完全在时域,它无法表述信号的时频局域性质,而时频局域性质恰恰是非平稳信号最根本和最关键的性质,为了分析和处理非平稳信号,人们对傅里叶分析进行了推广乃至根本性的革命,提出并发展了一系列新的信号分析理论:
短时傅里叶变换,时频分析!
Gabor变换,小波变换,Randon一wigner变换,分数阶傅里叶变换,线性调频小波变换,循环统计量理论和调幅一调频信号分析等。
其中,短时傅里叶变换和小波变换也是因传统的傅里叶变换不能满足信号处理的要求而产生的"近几年来,小波变换也被应用到通信信号调制制式的识别当中。
从图像处理的角度看,小波变换存在以下几个优点:
(1)小波分解可以覆盖整个频域(提供了一个数学上完备的描述);
(2)小波变换通过选取合适的滤波器,可以极大的减小或去除所提取得不同特征之间的相关性;
(3)小波变换具有“变焦”特性,在低频段可用高频率分辨率和低时间分辨率(宽分析窗口),在高频段,可用低频率分辨率和高时间分辨率(窄分析窗口);
(4)小波变换实现上有快速算法(Mallat小波分解算法)。
2.1.2小波变换发展背景及应用
与Fourier变换相比,小波变换是空间(时间)和频率的局部变换,因而能有效地从信号中提取信息。
通过伸缩和平移等运算功能可对函数或信号进行多尺度的细化分析,解决了Fourier变换不能解决的许多困难问题。
小波变换联系了应用数学、物理学、计算机科学、信号与信息处理、图像处理、地震勘探等多个学
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