本文真对等长分组情况，提出基于不等长分组的OFDM信道盲估计算法，给出了它的详细的理论推导，结合子空间分解法、相关匹配和最大似然方法，并利用Monte Carlo进行了算法仿真和性能分析。仿真结果表明此方法可以实现。这是因为不等长分组不需要加循环前缀，就能在发射序列中引入周期平稳性。所以改进的算法不仅降低了传统算法的复杂度，而且提高了系统的传输能力。

本文研究工作

本论文以OFDM系统信道估计算法为主要研究内容，结合国内外研究成果，提出一种新的基于不等长分组的OFDM信道估计算法，从理论上对上述算法作了较为深入的分析，并进行了系统仿真实验。

本论文主要完成工作如下：

1.对目前应用的OFDM系统信道估计方法进行归类和分析；

2.提出一种新的基于不等长分组的OFDM信道估计算法，使其能够更好的应用于移动通信系统，降低系统的复杂度，提高系统的传输效率，；

3．将该算法结合子空间分解法、相关匹配和最大似然方法在MATLAB/MontCarlo平台上进行仿真；

4．将等长分组和不等长分组再用MontCarlo方法仿真并进行比较分析。

本论文内容安排

本论文共包括四章： 

第一章介绍了课题的研究背景，以及本论文所作的主要工作。

第二章介绍了OFDM移动通信系统基本原理，主要优缺点以及OFDM系统的关键技术。

第三章介绍OFDM信道估计理论及对现有方法进行了概括、分类进行分析总结。

第四章提出一种新的基于不等长分组的OFDM信道估计算法，并在MATLAB/MontCarlo平台上建立了OFDM系统仿真模型，验证该算法的准确度和有效性。

结论部分对本论文研究成果以及未来工作的研究方向做了详细总结。

总结：

本文的研究重点是OFDM系统中基于不等长分组的盲信道盲估计方法。本文先介绍了OFDM系统的基本原理和实现，给出了系统模型。接着介绍基于OFDM系统的信道估计技术。传统的信道辨识和均衡是通过发送训练序列或者利用某些信道的辅助信息来完成的，但是这种方法在很大程度上降低了信息传输效率，所以本文真对这种情况提出了基于不等长分组的OFDM信道盲估计算法，并给出了详细的理论推导，及利用.Monte Carlo进行了算法仿真和性能分析。最后对等长和不等长算法的仿真比较，得出了以下一些结论。

(1)OFDM系统盲信道估计算法的关键是对系统的建模，如何获得传输矩阵H，使得接收与发送端建立简单而有效的数学模型。本文对原算法的修改正是利用和原算法相似的思想对信道进行盲估计。

(2)由于对OFDM系统，频域上的盲估计需要估计每个子信道上的信道参数，所以相比时域上的盲估计方法存在着运算量大的问题，因此通常不被研究人员所关注。但在本文修改后的算法中，利用不等长分组的信道盲估计方法的系统数学模型的性质，解决了该计算量的问题和传输效率问题。另外由于修改后的算法中是在频域上对信道进行估计的，因此避免了盲估计方法在时域估计中常遇到的问题。