分布式发射天线MIMO OFDM的一种低复杂度频偏校正算法

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分布式发射天线MIMO OFDM的一种低复杂度频偏校正算法

科研通信 | 更新时间：2025-07-16

- 分布式发射天线MIMO OFDM的一种低复杂度频偏校正算法
- A Low Complexity Carrier Frequency Offsets Correction Method for MIMO OFDM Systems with Distributed Transmit Antennas
- 电子学报 2010年38卷第7期页码：1688-1692
- 作者机构：
  
  电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室,四川,成都,611731
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  中图分类号： TN914
- 纸质出版：2010
- 稿件说明：
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FONT face, Verdana, 孙科, 等. 分布式发射天线MIMO OFDM的一种低复杂度频偏校正算法[J]. 电子学报, 2010,38(7):1688-1692.

FONT face, Verdana, SUN Ke, et al. A Low Complexity Carrier Frequency Offsets Correction Method for MIMO OFDM Systems with Distributed Transmit Antennas[J]. Acta Electronica Sinica, 2010, 38(7): 1688-1692.
FONT face, Verdana, 孙科, 等. 分布式发射天线MIMO OFDM的一种低复杂度频偏校正算法[J]. 电子学报, 2010,38(7):1688-1692. DOI：

FONT face, Verdana, SUN Ke, et al. A Low Complexity Carrier Frequency Offsets Correction Method for MIMO OFDM Systems with Distributed Transmit Antennas[J]. Acta Electronica Sinica, 2010, 38(7): 1688-1692. DOI：

摘要

<FONT face=Verdana>在分布式发射天线MIMO OFDM系统中，各发射天线由于使用独立的晶振导致了每根发射天线到接收机间具有不同的频率偏移. 为了降低频偏造成的子载波间干扰，本文提出一种以最大化每根接收天线上子载波的条件平均信干噪比为准则，校正接收信号中频率偏移的算法. 利用多项式近似法对条件平均信干噪比作近似处理，获得了低复杂度的频偏校正值解析式. 与已有的频率偏移校正算法相比，所提算法的性能略有提升，复杂度降低50%或更多.

Abstract

<FONT face=Verdana>In multi-input multi-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems with distributed transmit antennas

each transmit antenna has its own oscillator

which leads to different frequency offsets (FOs) between the receiver and each transmit antenna. In order to reduce the inter-carrier interference caused by the FOs

a FOs correction algorithm is proposed

which maximizes the conditional average signal-to-interference-and-noise ratio (SINR) of subcarriers on each receive antenna. By properly exploiting the polynomial approximation method to approximate the conditional average SINR

a computationally efficient expression of the FOs correction value is obtained. Compared with the existing FOs correction algorithm

the proposed algorithm offers slight performance improvement and achieves at least 50% complexity reduction.

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