基于改进DFT信道估计的导频污染减轻方案

规模MIMO技术通过在基站端和接收端安装大量天线,来提升多天线系统的MIMO增益,被列为第五代移动通信系统(5G)关键技术之一。针对制约大规模MIMO系统性能的导频污染问题提出了一种基于汉宁窗的改进DFT算法的信道估计方案。经过LS信道估计后的频域信号通过变换域信道后得到时域冲激响应,然后对干扰信号进行汉宁窗处理,筛选出有效的信道冲激响应,加快带外衰减,提高信道估计精度,以降低导频污染。仿真实验对比分析了LS估计算法、传统DFT估计算法、基于阈值的DFT信道估计和基于汉宁窗的改进DFT估计算法4种算法,提出的算法有效提高了估计精度且应用更广泛,在一定程度上减轻了导频污染。     

接收分集OFDM系统的信道估计研究

研究了天线分集OFDM系统的高速无线数据传输特点,通过计算信道冲击响应与参考信号的相关函数,提出了一种增强型的信道估计方法。理论分析与计算机仿真表明,该方法能够有效地降低加性噪声对信道估计的影响,提高信道估计精度。在采用QPSK调制的一发四收的接收分集OFDM系统中,该增强型的信道估计方法的性能明显好于最小二乘信道估计和基于DFT的信道估计。     

短波突发通信中的DFT频偏估计算法

针对短波突发通信中的频偏估计问题,结合信号传输的时限性以及低信噪比的信道特点,提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)的频偏估计算法。该方法首先利用非补零的DFT获取粗估计结果;精估计通过结合迭代与插值逐步缩小搜索区间来获取估计结果,并在迭代中引入误差补偿以修正低信噪比条件下的插值误差。与现有DFT类算法相比,该算法在粗估计中采用非补零DFT减小了计算复杂度,在精估计中迭代插值提高了搜索精度。仿真结果表明:在低信噪比条件下,该频偏估计算法可以逼近Cramer-Rao下界理论线,并有较宽的估计范围。     

多速率DS-CDMA信号信道参数的估计

在CDMA通信系统中，信道参数的估计，特别是信号传输时延的估计是一个重要问题，但是在异步CDMA通信系统中，传输时延和幅度的估计会受到远近效应的影响。文中使用最大似然（ML）估计，实现了多速率DS-CDMA信号的信道参数估计。仿真结果表明，该算法可有效估计多速率DS-CDMA信号的幅度和其相对时延，对远近效应稳健，其性能接近Cramer-Rao界（CRB），远优于传统的滑动相关估计方法。     

虚载波存在下低复杂度的OFDM信道估计

首先分析了虚载波对基于离散傅里叶变换(DFT)信道估计的影响,结果表明,对于边缘子载波,由于虚载波部分导频信道信息缺失所引起的估计误差远大于噪声带来的估计误差,严重影响边缘子载波的信道估计性能. 基于此分析,提出了一种低复杂度的正交频分复用(OFDM)信道估计方法,在边缘子载波,利用频域最小平方(LS)估计结果代替DFT估计结果,并给出了边缘子载波替换准则及此信道估计方法的均方误差下界. 仿真结果表明,所提方法均方误差(MSE)及误码率(BER)性能优于频域LS估计和单纯基于DFT的估计.     

基于ε-支持向量回归机的信道估计

在数字通信中,传输媒质引起的多径失真会导致发射信号的时间弥散从而产生码间干扰.严重时,可导致接收端无法正确识别发送信号,所以接收端就必须对数字信号的畸变进行处理以去除符号间干扰.信道估计决定了信号的高速高效传输,只有在保证信道估计准确及时的前提下,新的通信技术性能才有可能充分发挥.鉴于信道估计的重要性和关键性,提出基于ε-支持向量回归机的非盲信道估计新方法,该方法运用ε-支持向量回归机概念将移动通信中的非盲信道估计问题转化为求解一个二次规划问题,仅要求小数据量的训练序列便可以直接得到均衡器,可有效满足时变信道更新的实时要求.并通过仿真实验验证该新方法的有效性和可行性.     

DCT插值算法在OFDM水声信道估计中的应用

海洋声信道是一种复杂的时-空-频变参信道,信道估计的准确程度直接影响着整个系统的性能。本文首先分析了水下声信道估计的基本方法,介绍了基于DFT的信道估计算法,并重点介绍了离散余弦变换（DCT）的插值算法,最后在仿真得到的水声信道模型下对两种算法性能进行了仿真。基于DCT的信道估计算法在水声信道时延为非整数倍采样间隔时可有效抑制信号的频谱泄露问题,从而改善系统的性能,更加适合于时变的水声信道。仿真结果表明该算法在改善系统性能方面优于基于DFT的信道估计算法。     

无线传播特性的实时估计

自适应转输系统的调制、码元速率根据信道状态自动调节,这样可以挖掘信道传输潜力。在这种通信系统中以时延扩展和信干比为代表的无线传播特性的实时在结估计与预测非常重要。文中提出了一种适用于自适应传输系统的无线传播特性实时估计方案,采用短伪随机相关和降维信号子空间分解进行无线传播特性的实时估计与预测。仿真实验表明该方案可以提供信道质量的合理估计。     

基于改进PLS和PLS_ZP算法的卫星移动通信信道估计

针对传统最小平方(least square,LS)算法和基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)的信道估计算法不能有效提高宽带卫星移动信道的传输性能这一问题,提出改进的基于功率判决的LS估计算法(简称PLS)和PLS补零插值算法(简称PLS_ZP).PLS算法在基于DFT估计算法的基础上,利用宽带卫星移动信道的衰落特性,通过对有效抽头数的限制设定功率阈值,抑制有效抽头外的噪声;PLS_ZP算法利用时域补零等效频域内插的原理对原频域插值算法进行改进,充分利用所有已估计导频信息.理论分析和仿真结果表明,与传统信道估计算法相比,PLS和PLS_ZP算法的信道估计均方误差(mean square error,MSE)和误比特率(bit error rate,BER)均有一定程度的提升,且算法复杂度较低,易于硬件实现.     

OFDM系统中基于子空间分解的信道估计的改进

基于子空间分解的信道估计通过将接收端信道的频域信道响转换到变换域,将信号子空间和噪声子空间分离,既能有效的分离噪声,又具有较低的复杂度.通过对信道估计均方误差的推导,本文提出了一种阈值算法GPT将信号噪声分离的信道估计算法.通过在时域上对连续的OFDM符号求平均,有效的抑制了AWGN和ICI.进一步考虑信道衰落,对阈值进行自适应调整,提出了TAAT算法,仿真证明文中提出的两种算法均无需信道先验信息,能够正确的高精度的区分信号和噪声子空间,不受频谱泄漏的影响,克服了MST和低通截短算法对信道统计参数依赖性具有鲁棒性.在VA30,典型城市信道信道仿真表明,该算法性能逼近理想DFT时域信道估计,即假设信道信号径位置已知,噪声径完全去除.     

一种改进的上行信道估计算法

为了提高长期演进(Long Term Evolution,LTE)系统上行信道估计的准确性,同时适当的降低信道估计算法的复杂度,针对上行物理共享信道(Physical Uplink Shared Channel,PUSCH),对基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的内插滤波信道估计算法进行改进,采用递归最小二乘法(Recursive LeastSquares,RLS)代替原有的内插滤波。根据Matlab仿真结果,提出的新算法在提高信道估计准确度和降低算法复杂度上可以得到有效的均衡。     

基于OFDM信号的自适应水声信道估计算法

建立适用于OFDM水声通信信号的信道估计模型, 对MP算法进行改进, 引入路径门限调整机制克服虚假路径造成的不良影响, 通过重要路径权系数的迭代修正降低非正交性引入的估计误差, 以较小计算量取得了与OMP算法相当的估计精度; 针对传统信道估计算法对信道长度信息的依赖问题, 提出了一种信道长度自适应信道估计算法, 该算法能够对信道估计质量进行实时评价, 并根据评价结果实现信道估计算法预估信道长度的自适应调整, 满足未知水声信道精确估计及通信应用的需要; 基于OFDM导频元素个数与信道估计效果的关系研究, 提出了OFDM导频序列自调整的通信方案, 以较小的带宽损失保证了可靠的水声通信. 通过仿真和实地试验, 验证了该文研究内容的有效性.     

一种新的MIMO-OFDM自适应信道估计算法

基于经典的多输入多输出 正交频分复用(MIMO－OFDM)系统离散傅里叶变换(DFT)信道估计方案,提出了一种新的自适应信道参数估计算法,该算法能在一个OFDM导频符号内准确地估计出信道冲激响应、多径时延和噪声方差. 首先通过DFT信道估计得到初步估计值;然后提出了联合估计算法估计出各个接收天线上的噪声方差和多径时延,利用多径时延估计值提取信道初步估计中多径点上的信息,有效去除非多径采样点上的噪声. 仿真和分析表明,相比传统固定多径数目的估计算法,该算法能自适应地跟踪信道噪声能量和多径时延的变化,提高信道估计的精度.     

一种用于实际OFDM系统的RLS自适应信道估计算法

对OFDM信道估计中的信道冲激响应(CIR)泄漏问题进行了分析,提出了一种新的时域一维递归最小二乘(RLS)自适应信道估计算法。RLS滤波器的输入和参考信号被一个独立于信道统计特性的矩阵加权,降低了CIR泄漏的影响。该算法保持了一维RLS算法低复杂度的特点,运算量远小于二维RLS算法。仿真结果证明,在非整数采样多径衰落信道下该算法极大提高了一维RLS信道估计的MSE性能,使其逼近于二维RLS算法。     

采用循环前缀的OFDM信道盲估计算法

在无线OFDM通信系统中,信道参数估计一直备受关注。该文基于最大似然估计原理,提出了一种改进的盲信道估计算法,利用并根据循环前缀的周期平稳性来进行信道盲估计。该算法是在接收端DFT之前进行信道估计和均衡。研究和仿真表明,该算法不仅显著地减少了运算的复杂度,而且使系统性能也得到了一定程度的改善。     

无人机蜂群通信的虚拟大规模MIMO信道估计算法

针对利用无人机蜂群通信实现热点区域覆盖的应用场景,提出了一种无人机蜂群通信中虚拟大规模多输入多输出信道估计算法,包括信道状态信息中导向矢量的波达方向(DOA, Direction Of Arrival)估计算法和子阵间距估计算法。考虑到空地信道状态依赖于地面用户的角域信息,因此先利用辅助用户对无人机方向角进行估计,在此基础上提出了一种基于降秩的DOA估计算法,获取精确的DOA信息。进一步,考虑到UAV动态位置变化导致不同UAV的天线阵列相对位置变化,提出了一种基于优化搜索的子阵间距估计算法,避免了大范围搜索带来计算复杂度高的问题。仿真结果表明,所提DOA和子阵间距估计算法可以提高信道估计精度。     

低复杂度的OFDM信号信噪比的盲估计

针对非合作通信系统中,多径信道下传统的正交频分复用(OFDM)信号信噪比盲估计方法的估计性能差,计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的OFDM信号信噪比盲估计方法。该方法首先根据接收到的观测信号建立自回归(AR)模型,通过AR模型估计出信号的功率谱,然后基于高阶累积量的2阶和4阶的组合特征量与寻求跳变值的方法相结合估计出信号的带宽,最后通过计算出带宽之内的信号总功率和带宽之外的噪声功率估计出接收信号的信噪比。实验仿真结果表明,作者提出的方法无需任何先验信息,在多径信道下具有良好的估计性能,且计算复杂度低,更适合于实时的非合作通信系统。