 ,k=0,1,…,N-1(10)
通过将(10)式得到的数据符号值代入(9)式我们可以得到更新的CPE-信道估计值，通过此估计值再反馈到(10)式就可得到更新的符号估计值，这样，可以用(10)式和(9)式一直反馈更新，直到得到最好的抑制效果。科技论文，CPE。
3算法性能仿真与分析
为了验证算法的有效性，本文用MATLAB软件对算法进行仿真，仿真参数设置如下：信号模型按照IEEE802.11a标准设计，数据符号采用16QAM调制，基带采样速率为20MHz，相位噪声由高斯随机变量通过3dB带宽为100kHz的单极点巴特沃斯滤波器产生[11]。其大小由高斯随机变量的标准差RMS决定。每个OFDM符号中插入8个导频。为了更好的对比本文算法，对文献[9]中的提出的算法也进行了仿真。
图2表示的是仿真200个符号得到的相位噪声抑制前后的16QAM OFDM信号星座图，由(a)可以清楚的看到相位噪声引入的CPE和ICI对系统的影响很大，从(b)中可以看出经过算法抑制后信号星座图得到校正，系统性能得到明显改善，说明了算法的有效性。
 
(a) 相噪未抑制 (b)抑制相噪后
图2相噪抑制前后16QAM信号星座图比较
图3给出了算法在AWGN信道条件下的BER性能仿真比较图，其中相位噪声的RMS为6。从图可以看出，在低信噪比时，本文算法抑制性能与文献[9]的方法相比性能提高不是很明显，但随着信噪比逐渐增大，本文算法的良好抑制性能逐渐体现，能获得2dB左右的性能增益。
图3 算法性能仿真比较图
4结论
本文主要考虑正交频分复用系统中的相位噪声的影响与抑制问题。在分析相位噪声对系统性能影响的基础上，将相位噪声中的共同相位误差与信道响应联合估计，利用LLSE方法不断更新相噪与数据符号的估计值，从而达到抑制相噪影响的目的。该方法的有效性能从计算机仿真的结果中得到了验证。科技论文，CPE。本文只讨论了算法在AWGN信道条件下抑制相噪的性能，没有涉及多径衰落信道，这是在下一阶段需要进一步研究的方向。
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