Details

Цель работы – разработка комбинированных алгоритмов демодуляции OFDM сигналов для программно-определяемых радиосистем, обеспечивающих обнаружение, оценку частотной и временной отстроек, выравнивание канала при обработке сигналов с различными кадровыми структурами. В результате исследования были разработаны методы обнаружения OFDM сигналов по преамбуле и циклическому префиксу, построены их детекторные характеристики и данные методы сравнены по энергетическому выигрышу. Также разработаны методы оценки частотной отстройки по преамбуле, циклическому префиксу и задержки по преамбуле, пилотным поднесущим, точность данных методов сравнена с границей Крамера-Рао. Кроме этого, разработаны методы выравнивания канала с помощью ZF и LMS эквалайзерами по пилотным поднесущим и решениям, построены обучающиеся кривые. Произведена экспериментальная проверка алгоритмов на некоторых сигналах. Использовались открытые образовательные ресурсы и программы поиска и анализа информации. Использовались средства автоматизации (автоматизированной) разработки MATLAB. Применено (протестировано) программное обеспечение MATLAB.

The aim of the work is to develop combined algorithms for demodulating OFDM signals for software-defined radio systems that detect, evaluate frequency and time adjustments, and align the channel when processing signals with various frame structures. As a result of the research, methods for detecting OFDM signals by preamble and cyclic prefix were developed, their detector characteristics were constructed, and these methods were compared by energy gain. Methods for estimating frequency tuning by preamble, cyclic prefix, and delay by preamble, pilot subcarriers have also been developed, and the accuracy of these methods has been compared with the Kramer-Rao boundary. In addition, methods of channel alignment using ZF and LMS equalizers based on pilot subcarriers and solutions have been developed, and learning curves have been constructed. The algorithms were experimentally tested on some signals. Open educational resources and information search and analysis programs were used. MATLAB automation (automated) development tools were used. The MATLAB software has been applied (tested).