54、基于连续JCI的OFDM系统多站近似与噪声抑制过程

基于连续JCI的OFDM系统多站近似与噪声抑制过程

1. 引言

在许多领域，如车辆通信、快速系统和窄海通信等，信息信号的传输会受到脉冲噪声（IN）的干扰。脉冲噪声的来源广泛，包括汽车的燃烧噪声、电气设备的控制噪声以及许多海洋作业产生的噪声等。与加性高斯白噪声（AWGN）不同，脉冲干扰具有突然上升、持续时间短且功率高的特点。

正交频分复用（OFDM）已被广泛应用于现代无线通信标准中。在普通的OFDM接收器中，接收到的时域信号通过离散傅里叶变换（DFT）转换为相应的频域信号，然后对每个子载波进行独立解调。这种逐音检测方式在AWGN环境和已知准确信道状态信息时能提供最优的解调效果。然而，当存在脉冲干扰时，由于联合解调的复杂度随子导频数量的增加而增加，逐音检测方法不再适用。

在加性脉冲噪声存在的情况下，有效的脉冲噪声抑制策略对于提高OFDM通信系统的性能至关重要。由于脉冲噪声的幅度远大于背景噪声，可以通过设置阈值来检测其存在，并设计无记忆非线性预处理（如限幅、消隐或两者结合）来消除其影响。非线性脉冲噪声估计器可以通过设置多个阈值来提高接收器的信噪比（SNR）。但这些方法依赖于噪声的先验统计信息来确定最佳阈值，当先验数据与随时间变化的噪声统计信息不匹配时，性能会受到影响，而且在实际中很难实现。此外，这些非线性预处理器可能会破坏OFDM子载波之间的正交性，从而在频域中引起载波间干扰。

近年来，基于压缩感知（CS）的脉冲噪声抑制方法受到了广泛关注，这些方法利用了脉冲噪声在时域的稀疏性。它们利用接收到的OFDM符号中的零音（即不携带数据或导频的音）信息来估计IN样本，然后从接收到的信号中减去该样本。一些方法还被扩展用于识别突发（块稀疏）脉冲噪声。然而，这些系统的性能通常受限于