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文档简介

1、基于相关性分析的OFDM系统信干噪比盲估计意义信干噪比（SINR）作为衡量通信信号质量的重要指标，为诸如功率控制、动态资源分配算法以及Turbo迭代译码等通信技术提供必要的信道状态信息。现状（1）利用波束成型（Beamforming）、最大似然（Maximum-Likelihood，ML）等方法可以获得可靠的估计算法。这些研究成果将信道中的干扰归类于多入多出（MIMO）系统中各路径之间或者是多用户之间的干扰，没有考虑线路中存在的脉冲噪声。现状（2）脉冲噪声一般由网络中电力设备的瞬时开关引起，具有突发、短时、强脉冲的特点，极大地影响到通信系统的误码率。 例如PLC系统中最典型的不同步脉冲噪声脉冲

2、持续时间在几微秒到几毫秒之间，功率谱密度可以比背景噪声高出50dB以上。针对脉冲噪声影响下的OFDM系统，Hong等人利用循环平稳性分析获得了性能良好的信干噪比估计方法。发射机框图接收信号模型有用信号功率（1）有用信号功率（2）正常情况下 ，因此至少存在 使得 成立。 算法原理接收信号：定义信干噪比估计方法的目标函数为：有用信号功率（3）将 时的相关函数作为参考值，并分别降序计算 时的相关函数，直至出现所得相关函数偏移参考值超过某个门限，用以确定信道冲激响应的阶数 。接收信号功率接收信号功率：目标函数算法步骤利用相关函数的变化估计信道阶数 ；利用相关性分析分别得到有用信号功率 和总功率 ；最后将两者代入目标函数实现对SINR的估计。仿真环境星座点映射采用QPSK方式，调制信号平均功率为1 ，OFDM帧长L=64 ，循环前缀长度为帧长的1/4 ；功率归一化的四径信道冲激响应为：脉冲噪声服从Bernoulli-Weibull分布。信道阶数估计均方误差的定义定义估计值与理论值之间的均方误差：脉冲噪声功率 VS 均方误差背景噪声功率 VS 均方误差脉冲噪声发生概率 VS 均方误差总结提出了一种脉冲噪声影响下的OFDM系统信干噪比盲估计算法，该算法利用相关性分析获得了对信干噪比的良好估计。计算机仿真表明虽然服从Bernoulli-Weibull分布的脉冲噪声在强度和发

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