一种MC-CDMA最小二乘信道估计的改进算法

文中提出一种LS信道估计改进算法,该算法利用MC-CDMA中闲置的虚载波对信道噪声功率进行估计,通过将LS信道估计的时域响应限制在循环前缀长度内,并进一步利用信道噪声功率估计值,设置门限值忽略LS信道时域响应在循环前缀长度内的噪声分量和无效径响应。文中的算法运算量小,信道估计精度高,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于DFT的OFDM系统信道估计改进算法

基于DFT的信道估计算法计算复杂度比MMSE算法低,性能比LS算法好.但是传统的基于DFT的信道估计只消除了信道冲击响应估计中循环前缀长度之外的噪声,循环前缀长度内的噪声并没有得到抑制,因此算法性能还有提高的空间.本文提出了一种改进的基于DFT的信道估计算法.算法首先估计出噪声方差,然后利用噪声方差设定一个门限,通过此门限对循环前缀内的信道时域冲击响应值进行阈值,进一步消除噪声的干扰.仿真证明,本文的改进信道估计算法性能优于原算法.     

一种改进的基于DFT的OFDM信道估计算法

传统的DFT信道估计算法计算复杂度比MMSE算法低,性能比LS算法好。但是它只消除了信道冲击响应中循环前缀长度之外的噪声,而循环前缀长度以内的噪声并没有进行任何抑制,从而影响了算法的性能,说明性能存在提高的空间。对传统的DFT信道估计算法略加改进,仅仅在循环前缀长度内引入阈值门限,通过阈值门限进行阈值处理,就可以进一步消除噪声的影响。仿真表明：改进后的算法性能明显优于原算法,具有很好的实用价值。     

基于DFT的OFDM信道估计算法改进方案研究

传统的DFT信道估计算法计算复杂度比MMSE算法低,性能比LS算法好,但是它只消除了信道冲击响应中循环前缀长度之外的噪声,而循环前缀长度以内的噪声并没有进行抑制,说明性能存在提高的空间.本文针对此问题,介绍了两种改进方案,并且分析了其可行性.     

基于正交多相序列的OFDM信道估计算法

提出了一种基于正交多相序列的OFDM信道估计算法。该算法采用相关性能良好的正交多相序列作为发送信号的循环前缀,在接收端,提取循环前缀,进行相关计算,最终得到系统频域响应的估计值。通过仿真,验证了在多径衰落信道中,提出的算法比频域梳状导频插入的时域滤波算法及采用小m序列作为循环前缀的信道估计算法具有更高的信道估计精度。     

MC-CDMA系统中基于DFT的信道估计改进算法研究

LS信道估计算法运算量小,实现简单,但估计值对噪声影响敏感,算法精度低。为降低噪声对精度的影响,文章提出一种新的基于DFT的LS信道估计改进算法。该算法利用并行PN序列信号特性,通过时延点信息获取算法得到多径信道的时延点信息,并在改进的信道估计算法中利用此信息,最大程度地抑制噪声。仿真结果表明,与现有的基于DFT的LS改进算法相比,本算法可进一步提高估计精度,在低信噪比条件下性能更好。     

基于迭代的FH-OFDM小数倍频偏估计算法

为了提高跳频正交频分复用（FH—OFDM）系统载波同步估计精度,提出了一种使用信道估计结果辅助,3次迭代的载波和定时估计算法。通过对接收信道噪声的估计确定门限逻辑,实现了高精度小数倍频偏估计。仿真结果表明,20dB信噪比时,在高斯白噪声下,新算法的估计精度高于基于循环前缀的算法10倍;在多径信道下,新算法的估计精度高于基于循环前缀的算法100倍;实验表明,使用该算法接收机性能优于基于循环前缀的算法。实验结果表明,该算法星座收敛较好。     

基于DFT的短波OFDM系统信道估计改进算法

传统的DFT算法利用信道估计冲击响应的长度小于循环前缀长度的原理,滤除了循环前缀码长度以外的噪声,循环前缀内的估计值仍存在噪声,结合传统DFT信道估计算法,提出了一种短波OFDM系统的基于DFT的改进信道估计算法,此算法首先进行传统的DFT信道估计算法,滤除部分噪声信号。再根据信道脉冲响应的幅值选取幅值最大的Ng/2个信号作为有用信号,然后用DFT得到的估计值的平均值替换其余Ng/2个信号,最后得到基于DFT改进算法的信道估计信号。仿真结果表明该算法性能有很大提高。     

改进离散傅里叶变换的协作通信系统信道估计

针对传统协作通信系统信息估计算法存在的不足,利用最小二乘算法和离散傅里叶变换算法的优点,提出一种改进离散傅里叶变换的信道估计算法。首先利用最小二乘算法估计出整体信道频域响应,然后利用离散傅里叶变换算法消除循环前缀长度外的噪声,并根据噪声方差设置一个阈值门限进一步消除循环前缀长度内的噪声,仿真结果表明,改进离散傅里叶变换算法的估计性能比传统离散傅里叶变换信道估计算法更优,具有很好的实用价值。     

LTE OFDMA系统基于最大径选择的信道估计算法

针对3GPP LTE下行链路提出了一种有效可行的信道估计方法,其原理是首先在时域用LS算法估计出信道的冲击响应,然后通过忽略信道响应能量较小的一些径,这样在进一步抑制噪声干扰的同时还有效控制了算法复杂度;最后,将得到的经过径选择的时域信道冲击响应向量变换至频域,得到用于最终信号检测的频域信道响应向量。仿真结果表明,该改进算法与传统的LS算法相比,在保证低复杂度的同时,提高了信道估计精度。     

基于特殊导频去噪的OFDM信道估计算法

主要研究了正交频分复用(OFDM)系统中基于导频辅助的信道估计算法,分析和比较了2种常用的算法,并提出了一种基于特殊导频序列去噪的信道估计算法。仿真结果表明:提出的基于特殊导频去噪的信道估计算法和LS算法相比,在没有增加LS算法运算复杂度的情况下,有效地抑制噪声的影响,提高了信道估计的准确性;和LMMSE算法相比,信道估计的准确性高于LMMSE算法。     

上行信道估计在TD-LTE系统中的研究

LTE作为一个很有前景的通信标准,与现有通信标准相比,具有更高的传输速率和更好的传输质量,而上行信道估计是LTE系统中不可缺少的一个环节。在对现有LTE系统的两种信道检测算法分析的基础上,提出了一种兼具高准确度和低复杂度的改进算法,在使用原有算法对导频符号进行信道估计之前,先对其进行时域降噪处理,在插值后能够提高系统的估计准确性。仿真结果表明,改进后的算法与原算法相比,在不增加计算复杂度的前提下,能够较大程度地提高系统的估计性能,更适合第4代移动通信的要求。     

Joint estimation of symbol timing and carrier frequency offset of OFDM signals over fast time-varying multipath channels

In this paper, we present a novel joint algorithm to estimate the symbol timing and carrier frequency offsets of wireless orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) signals. To jointly estimate synchronization parameters using the maximum likelihood (ML) criterion, researchers have derived conventional models only from additive white Gaussian noise (AWGN) or single-path fading channels. We develop a general ML estimation algorithm that can accurately calculate symbol timing and carrier frequency offsets over a fast time-varying multipath channel. To reduce overall estimation complexity, the proposed scheme consists of two estimation stages: coarse and fine synchronizations. A low complexity coarse synchronization based on the least-squares (LS) method can rapidly estimate the rough symbol timing and carrier frequency offsets over a fast time-varying multipath channel. The subsequent ML fine synchronization can then obtain accurate final results based on the previous coarse synchronization. Simulations demonstrate that the coarse-to-fine method provides a good tradeoff between estimation accuracy and computational complexity.     

一种基于DFT的低复杂度虚子载波OFDM信道估计算法

该文针对采用虚子载波的OFDM通信系统,提出了一种基于DFT的低复杂度信道估计算法,并与最小二乘(Least Square,LS)估计算法和线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE)算法进行了详细的性能和复杂度比较。所提DFT算法较好地降低了高斯白噪声的影响,相对于LS算法获得了较大的性能增益。该算法在复杂度与性能之间取得了较好的折衷,具有很好的实用价值。     

OFDM电力线通信系统的时域信道估计方法

针对G3-PLC协议,提出了两种改进的时域信道估计方法。为达到时域降噪效果,采用了预置电力线信道最大时延的方法,但这使得相关的时频变换矩阵不满秩,无法直接采用最小二乘准则估计其时域特性。因此,文中提出一种基于修正变换矩阵的时域LS算法,解决了矩阵不可逆问题。同时进一步提出了一种无需信道统计特性的时域线性最小均方误差算法,大幅降低了复杂度。仿真结果表明,修正的时域LS算法和简化的时域LMMSE算法均性能良好。     

The research on channel estimation and signal-noise ratio estimation based on minimum error entropy kalman filter for single carrier frequency domain equalization system

In this paper, the channel estimation and signal-to-noise ratio (SNR) estimation technique of single-carrier frequency domain equalization (SC-FDE) system under low SNR in aeronautical multipath channel are studied, a SNR estimation algorithm which is easy to implement in engineering and an improved LS channel estimation algorithm based on Kalman filter using minimum error entropy (MEE-KF) are proposed. This paper first introduces the SC-FDE system and introduces the principle of MEE-KF, and then, the channel estimation flow based on MEE-KF is obtained by combining it with the traditional LS channel estimation algorithm, which makes the estimation results perform better. Simulation results show that after getting more accurate noise variance, the channel estimation results can better follow the changes of the channel after MEE-KF processing, so as to resist the doppler frequency offset effect and make the channel estimation results more accurate, that is the channel response results of the data part can be closer to the real situation, so that the communication performance of SC-FDE system has also been greatly improved.     

基于LS的STBC导频信道估计方法

结合IEEE 802.16d(e)协议的相关内容,针对多天线载波分配和导频的排列方式,提出了一种简单的性能和复杂度折衷的导频信道估计算法,该算法是通过利用LS算法求得导频位置的信道估计,然后对导频信道估计进行滤波、插值来得到数据位置的信道估计.性能仿真显示,这种复杂度很低的算法BER性能损失是可以接受的,而且802.16标准规定系统导频只能用1个symbol,因此这种方法有其实用价值.     

加权系数平均法改进的小波域LMMSE信道估计算法

针对传统LMMSE算法需要知道信道特性的问题,提出了一种加权系数平均法改进的小波域LMMSE信道估计算法.运用离散小波变换对LS初始估计和预滤波处理后的信号实行阈值量化去噪处理,然后结合时域信道能量分布的稀疏性特征,利用加权系数平均法求出各子载波的频域响应,从而克服了传统LMMSE算法需要预先知晓信道统计特性的缺陷.对算法的BER和MSE性能进行实验仿真,结果表明:文中所提改进算法的信道估计整体性能显然会更优于LS、SVD-LMMSE以及加权平均改进后的LMMSE算法.另外,在信噪比较低且信道统计特性未可知的状况下,文中算法要优于传统的LMMSE算法,并能够较好地降低噪声的影响,有效提升信道估计的精确度.