国标数字电视信道状态信息估计的研究与设计

摘要

数字电视地面广播系统是近年来高校和企业研究的热点之一。数字电视地面广播所面临的困难主要是在无线广播信道中强烈的多径扩散会引起严重的信号衰落，使得有用电视信号的恢复更加困难。与此同时，数字电视的地面广播基本代表了宽带数字通信的发展前沿，其特有的产值潜力引起了业界最大程度的关注。如今，中国数字电视地面广播传输标准已正式公布，因此研究符合我国数字电视地面广播传输标准的传输接收技术有着深远的意义，而在这些技术当中，反映无线通信传输信道特性的信道状态信息估计扮演着重要的角色。 本论文在详细分析无线通信系统信道特性的基础上，结合我国数字电视地面广播传输标准系统自身特点，把数字电视信道状态信息估计由传统的信噪比估计化分为信道平均噪声功率估计和系统信道传输系数估计(即信道估计)两大部分，并提出了基于这两大部分参数估计的设计改进方法；在论文的最后部分，还详细给出了数字电视信道状态信息估计中的关键模块3780点FFI的硬件设计实现方法。以下就是本文的主要工作内容： (1)通过推导，给出数字电视地面广播系统(本文中如没特别说明指我国的数字电视地面广播系统)信道状态信息估计的模型，把信道状态信息估计分解成两大部分内容：信道噪声功率估计和信道传输系数估计。在通过对信道噪声功率估计问题进行研究，分析已有经典信噪比估计算法和Boumard噪声功率估计算法的优缺点和适用环境的基础上，根据数字电视地面广播系统帧结构中帧体TPS系统信息数据的特性，并利用无线通信信道的频域相关特性，给出了一种噪声功率估计的改进方法。 (2)在对LS及其改进算法和PN循环相关信道估计算法等已有信道估计算法的分析对比基础上，本文通过推导多径接收信号中帧体数据和帧头数据相互干扰的具体数学表达式，给出了一种基于数据干扰消除的信道估计改进方法。 (3)分析了数字电视系统3780点FFT内插成4096点FFT算法的可行性和误差原因；在介绍库利-图基非基2算法、质因子算法、Winograd小N点DFT算法等三种非基2FFT算法原理及其各自特点基础上，讨论了数字电视系统3780点FFT算法的分层特点及算法选取原因，并详细给出了基于本文所选算法的一种3780点FFT的地址映射和设计实现方法，在最后还给出了FPGA硬件实现结果和性能仿真对比。 (4)编写相关Matlab程序，搭建系统测试平台，用于仿真验证本文在第三、第四章所给出算法的有效性；同时还为第五章的3780点FFT变换模块产生测试数据，验证硬件设计实现的正确性等。 (5)编写Verilog代码，验证和仿真第五章的3780点FFT变换模块。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1数字电视地面广播技术概述

1.2数字电视信道状态信息估计的意义和研究现状

1.3论文结构及内容安排

第二章数字电视地面广播系统特点与信道特性

2.1 数字电视地面广播多载波系统调制器特点

2.2数字电视地面广播多载波系统发送数据帧特性

2.2.1信号帧及其结构

2.2.2系统信息(TPS)

2.2.3 PN帧头数据结构

2.3数字电视地面广播无线传输信道特性

2.3.1无线信道的小尺度衰落

2.3.2无线通信信道模型

2.4本章小结

第三章数字电视地面广播系统信道噪声功率估计

3.1数字电视信道状态信息估计模型

3.2数字电视地面广播系统信道噪声功率估计方法

3.2.1经典信噪比估计方法

3.2.2 Boumard噪声功率估计方法

3.2.3基于TPS系统信息的信道噪声功率估计新方法

3.3数字电视系统无线信道噪声功率估计性能仿真

3.4本章小结

第四章数字电视地面广播系统信道传输系数估计

4.1 基于数字电视地面广播系统的信道传输系数估计方法

4.1.1基于线性最小二乘(LS)的矩阵求逆估计算法

4.1.2 PN循环相关估计算法

4.2基于数字电视地面系统的信道估计新方法

4.2.1 已有算法的优缺点

4.2.2基于数据干扰消除的信道估计新方法

4.3信道估计算法性能分析

4.3.1信道估计算法的MSE性能对比

4.3.2信道估计算法的计算复杂度对比

4.4数字电视信道状态信息估计仿真与验证

4.5本章小结

第五章数字电视信道状态信息估计的FFT模块设计

5.1 FFT算法原理

5.1.1库利-图基非基2算法

5.1.2质因子算法

5.1.3 Winograd算法

5.1.4算法的优劣对比

5.2数字电视系统3780点FFT模块的设计实现

5.2.1 内插成4096点FFT的变换设计方法

5.2.2基于非基2综合算法的3780点FFT设计方法

5.2.3数字电视系统3780点FFT变换硬件设计实现

5.3本章小结

第六章结束语

6.1论文的主要工作和贡献

6.2进一步研究工作

致谢

参考文献

个人简历和学习阶段研究成果