This thesis investigates a set of new baseband digital signal processing (DSP) methods for estimating frequency offset and I/Q mismatch in a frequency selective channel for direct-conversion and low-IF receivers.
First, a technique (MLE#1) is proposed that jointly estimates the I/Q mismatch, DC offset, carrier frequency offset, and channel for direct-conversion receivers in frequency selective channels. The joint estimator is a data-aided technique that requires a training sequence and is derived based on the maximum likelihood (ML) criterion. The characteristics of the joint estimator are analyzed. In particular, it is shown that its accuracy almost achieves the $Cramér-Rao$ lower bound (CRLB). In addition, the issue of designing an optimal sequence for the proposed estimator was addressed by developing a measure to qualify a sequence. The advantage of the proposed estimator over an existing method and the validity of the designing method of an optimal sequence are demonstrated through computer simulation.
In the second part, a joint frequency offset and I/Q mismatch estimator is developed for OFDM systems by exploiting the repeated preamble structure. The proposed estimator is featured by its reduced complexity and better performance compared to the estimator MLE#1 adapted to OFDM signals. The performance of the proposed method is evaluated through simulation.
Finally, a technique is presented that can compensate for the I/Q mismatch in low-IF receivers. In particular, a non-data-aided (NDA) I/Q mismatch estimator is derived by exploiting the statistical independence between the desired and image signals. The mean square error (MSE) of the estimate is analyzed. Computer simulation results indicate that the proposed technique can outperform existing adaptive DSP techniques that are based on the use of blind signal separation algorithms. It is observed that the image rejection ratio (IRR) of the proposed technique decreases monotonically with the number of observed samples for estimation, while that of conventional methods exhibits some floor.
본 논문은 주파수 선택적 채널환경하에서 직접변환 및 low-IF 수신기를 위한 주파수 옵셋 및 I/Q 불균형을 추정하고 보상하는 새로운 기저대역 디지틀 신호 처리 기법들을 다룬다.
우선, 주파수 선택적 채널에서 직접변환 수신기를 위하여 I/Q 불균형, DC 옵셋, 캐리어 주파수 옵셋, 및 채널을 동시에 추정하는 기법 (MLE#1)을 제안한다. 이 동시 추정기는 데이타 도움 방식의 기법으로서 훈련 시이퀀스를 필요로 하며, maximum likelihood (ML) 방식에 따라 유도된다. 유도된 동시 추정기의 특성들이 분석된다. 특히, 추정기의 정확도가 $Cramér-Rao$ lower bound (CRLB)를 획득하는 것을 보인다. 추가적으로, 제안된 추정기를 위한 최적의 훈련 시이퀀스를 설계하는 문제를 다루어 시이퀀스의 품질을 정량화하는 척도를 개발한다. 제안된 방법이 기존의 방법에 대하여 갖는 장점과 최적 시이퀀스 설계 방법의 유효성을 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 보인다.
둘째 부분에서는, OFDM 시스템에서 반복되는 프리앰블 구조를 이용하여 동시에 주파수 옵셋과 I/Q 불균형을 추정하는 방법을 다룬다. 제안된 추정기는 MLE#1을 OFDM신호에 직접 적용하는 방법에 비하여 복잡도가 줄어든 점과 성능이 개선된 것이 특징이다. 제안된 기법의 성능을 시뮬레이션을 통하여 평가한다.
마지막으로, low-IF 수신기에서 I/Q 불균형을 보상하는 기법을 설명한다. 특히, 비 데이타 도움 방식의 I/Q 불균형 추정기를 원하는 신호와 이미지 신호 사이의 통계적 독립성을 이용하여 유도한다. 추정치의 평균 자승 오차 (MSE)를 분석한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과들은 제안된 기법이 blind signal separation 알고리즘을 사용하는 기존의 적응형 DSP 기법들보다 성능이 우수함을 보여준다. 기존의 방법들은 추정에 사용된 관찰 표본의 개수에 따라 약간의 floor를 보이는 반면, 제안된 기법의 이미지 억제 비율 (image rejection ratio)는 관찰 표본 개수가 증가함에 따라 단조적으로 감소하는 것이 관찰된다.
