Blind Estimation of OFDM System Parameters for Automatic Signal Identification

Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) has gained worldwide popular­ ity in broadband wireless communications recently due to its high spectral efficiency and robust performance in multipath fading channels. A growing trend of smart receivers which can support and adapt to multiple OFDM based standards auto­ matically brings the necessity of identifying different standards by estimating OFDM system parameters without a priori information. Consequently, blind estimation and identification of OFDM system parameters has received considerable research atten­ tions. Many techniques have been developed for blind estimation of various OFDM parameters, whereas estimation of the sampling frequency is often ignored. Further­ more, the estimated sampling frequency of an OFDM signal has to be very accurate for data recovery due to the high sensitivity of OFDM signals to sampling clock offset. To address the aforementioned problems, we propose a two-step cyclostation- arity based algorithm with low computational complexity to precisely estimate the sampling frequency of a received oversampled OFDM signal. With this estimated sampling frequency and oversampling ratio, other OFDM system parameters, i.e., the number of subcarriers, symbol duration and cyclic prefix (CP) length can be es­ timated based on the cyclic property from CP sequentially. In addition, modulation scheme used in the OFDM can be classified based on the higher-order statistics (HOS) of the frequency domain OFDM signal. All the proposed algorithms are verified by a lab testing system including a vec­ tor signal generator, a spectrum analyzer and a high speed digitizer. The evaluation results confirm the high precision and efficacy of the proposed algorithm in realistic scenarios

Desarrollo de técnicas avanzadas de diagnóstico de máquinas eléctricas válidas para cualquier régimen de funcionamiento

El trabajo de investigación se basa en la detección de averías en máquinas eléctricas rotativas, utilizando el análisis de las corrientes estatóricas de la máquina. Para ello se van a utilizar novedosas técnicas matemáticas avanzadas de procesado de señal. Entre las averías que se pretenden detectar destacan la rotura de barras, cortocircuitos entre espiras y excentricidades estáticas, dinámicas y mixtas. Tradicionalmente la detección de estas averías se ha realizado mediante el análisis de corrientes cuando la máquina está funcionando en régimen permanente y muy recientemente se ha comenzado a analizar el régimen transitorio de la máquina. No obstante, en régimen permanente hay averías que son difícilmente detectables debido a que las componentes de fallo dependen en gran medida del deslizamiento que tenga la máquina eléctrica, siendo muy bajo en régimen permanente, sobre todo en máquinas de grandes potencias. Por ello, durante los últimos años, el Grupo de Investigación en el que se va a desarrollar la tesis doctoral ha desarrollado una serie de novedosas técnicas que permiten detectar las averías mediante el análisis de corrientes en régimen transitorio. No obstante, debido a su elevada complejidad computacional, de análisis e interpretación siguen existiendo una serie de inconvenientes que se pretenden mejorar. Uno de ellos, por ejemplo, es la obtención de indicadores que sean válidos tanto en régimen permanente como en régimen transitorio. El siguiente paso en este análisis que se pretende desarrollar en la tesis doctoral, consiste en desarrollar técnicas de diagnóstico a partir de la medida de corrientes en cualquier tipo de régimen (permanente, transitorio e incluso alimentando a la máquina eléctrica a través de convertidores de frecuencia), tanto como para motores como para generadores, mediante una técnica novedosa que consiste en la representación de la corriente en el sistema de referencia rotórico. Para ello se van a analizar las ondas de corriente cambiando el sistema de referencia, pasando de un sistema de referencia estático a un sistema de referencia móvil. El sistema de referencia va a depender de la velocidad de giro de la máquina eléctrica y por tanto del deslizamiento. De este modo, sabiendo que las componentes de avería dependen del deslizamiento, se va a obtener un nuevo sistema de medida y análisis dependiente del deslizamiento en todo momento. Con ello se pretende mejorar los resultados a la hora de obtener un diagnóstico del estado de la máquina eléctrica, así como su aplicación en cualquier régimen de funcionamiento; funcionando en modo motor o generador con diferentes frecuencias de alimentación o generación.Sapena Bañó, Á. (2014). Desarrollo de técnicas avanzadas de diagnóstico de máquinas eléctricas válidas para cualquier régimen de funcionamiento [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/39376TESI