基于ML的OFDM优化同步算法

OFDM作为下一代通信系统的关键技术,亟需解决其同步问题。在ML算法的基础上,提出了基于多符号的 ML同步算法。在加性高斯白噪声条件下进行了仿真,结果表明改进的同步算法性能比ML算法要好很多。其中,基于连续符号的定时估计方法1在信噪比超过2 dB时准确率几乎可达100%,基于重复发送符号的定时估计方法2在较低信噪比条件下性能比方法1更好。信噪比为-8 dB左右时,3种优化的频偏估计方法的估计误差均在1%以内,明显好于ML频偏估计算法,证明了改进算法的优越性。