1、基于相关性分析的基于相关性分析的OFDM系统信干噪比盲估计系统信干噪比盲估计意义意义v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（现状（1）v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。v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（现状（2）v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
2、系统的误码率。v例如PLC系统中最典型的不同步脉冲噪声脉冲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。v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。发射机框图发射机框图1()0cpLl k LklLlxLdW0,1,.,1cpkLL2/jLLWe接收信号模型接收信号模型10hLkik ikkiya xnv10()hLkiiihak有用信号功率（有用信号功率（1）,0,1,.,2,1,.,1kk Lhkk LhhcprrkLrrkLLL有用信号功率（有用信号功率（2）v正常情况下 ，因此至少存在 使得 成立。*(,
3、)()()()()()ykk Lkkkk Lk Lk Lk k Lkk Lkk Lkkk Lk Lk LR k kLE y yE rnvrnvE r rE r nr vE nvrnv2201220,0,.,2(,),1,.,10,.,1hkixhiLyixhhcpicpcpakLR k kLakLLLkLLLcphLL1cpkL1220(,)hLyjxjR k kLa算法原理算法原理v接收信号：v定义信干噪比估计方法的目标函数为：rnvSSINRSSkkkkyrnv有用信号功率（有用信号功率（3）v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
4、门限，用以确定信道冲激响应的阶数 。1cpkL2,3,.,0cpcpkLLhL11(,)/()cphLrycphk LSR k kLLL接收信号功率接收信号功率v接收信号功率：12*2220(,)()hLykkixnviR k kE y yap0,1,.,1cpkLL(,)yyrnvSR k kSSS(,)yySmean R k k0,1,.,1cpkLL目标函数目标函数1111(,)/()(,)(,)/()cphcphLycphk LrLyryycphk LR k kLLLSSINRSSmean R k kR k kLLL算法步骤算法步骤v利用相关函数的变化估计信道阶数；v利用相关性分析分别
5、得到有用信号功率 和总功率 ；v最后将两者代入目标函数实现对SINR的估计。rSyS仿真环境仿真环境v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；v功率归一化的四径信道冲激响应为：v脉冲噪声服从Bernoulli-Weibull分布。0.5754,0.46030.1151,0.34530.1726,0.46030.2877hjjj信道阶数估计信道阶数估计均方误差的定义均方误差的定义v定义估计值与理论值之间的均方误差：21110lg()NumiSINRSINRNMSENumSINR脉冲噪声功率脉冲噪声功率 VS 均方误差均方误差背景噪声功率背景噪声功率 VS 均方误差均方误差脉冲噪声发生概率脉冲噪声发生概率 VS 均方误差均方误差总结总结v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。v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生概率较大时对算法性能有一定影响，但在这种极端情况下仍然能够实现对SINR的粗略估计。Q&A
