现有的关于物理层网络编码(PNC)的研究多建立在时钟已完全同步的基础上,对PNC的符号时钟同步研究较少。而实际上符号时钟在PNC中是必不可少的。针对这一问题,该文提出一种新的基于正交训练序列适用于双向中继信道PNC的符号时钟估计方法...现有的关于物理层网络编码(PNC)的研究多建立在时钟已完全同步的基础上,对PNC的符号时钟同步研究较少。而实际上符号时钟在PNC中是必不可少的。针对这一问题,该文提出一种新的基于正交训练序列适用于双向中继信道PNC的符号时钟估计方法。该方法根据最大似然估计准则,运用基于离散傅里叶变换(DFT)的插值算法来估计时钟误差。仿真结果表明,所提出的DFT插值算法性能优越,在信噪比(SNR)大于10 d B的条件下,系统的均方误差(MSE)性能比经典优选采样点法提升1个数量级,并且非常逼近修正克拉美罗界(MCRB)。展开更多
文摘现有的关于物理层网络编码(PNC)的研究多建立在时钟已完全同步的基础上,对PNC的符号时钟同步研究较少。而实际上符号时钟在PNC中是必不可少的。针对这一问题,该文提出一种新的基于正交训练序列适用于双向中继信道PNC的符号时钟估计方法。该方法根据最大似然估计准则,运用基于离散傅里叶变换(DFT)的插值算法来估计时钟误差。仿真结果表明,所提出的DFT插值算法性能优越,在信噪比(SNR)大于10 d B的条件下,系统的均方误差(MSE)性能比经典优选采样点法提升1个数量级,并且非常逼近修正克拉美罗界(MCRB)。
