大规模MIMO系统中低复杂度的稀疏信道估计

针对大规模多输入多输出（MIMO）系统信道估计算法复杂度高的缺陷,结合无线通信信道固有的稀疏性提出了一种低复杂度的稀疏信道估计算法。该算法是在传统的离散傅里叶变换（DFT）信道估计的基础上利用分离算法将信道抽头与噪声空间分离开来,使得信道估计时只需要计算信道抽头的部分,因此算法的计算复杂度被大大降低。仿真结果表明,该算法在保持低复杂度的同时,可获得接近最小均方误差（MMSE）性能。     

适用于IEEE 802.11a/g的联合信道估计和均衡算法

基于IEEE 802.11a/g协议,提出了一种联合信道估计和均衡的算法,该算法采用自适应信道估计方式在低信噪比情况下实现精确的信道估计,并且具有较低的设计复杂度。信道均衡采用频域内MMSE(FD-MMSE)均衡方式,与自适应信道估计配合在系统性能和计算复杂度方面取得较好折中。仿真表明该算法结构性能满足IEEE 802.11a/g协议规定,与同类算法相比在低信噪比区域提高系统性能的前提下算法的计算复杂度也有所降低。     

OFDM系统中一种实用的干扰抑制信道估计算法

针对OFDM系统中IS信道估计在噪声消除和干扰抑制上的不足,提出一种干扰抑制信道估计算法.算法利用OFDM信号的时频二维特性,在LS信道估计基础上通过3次FFT/IFFT实现信道噪声消除和窄带干扰抑制,算法复杂度低,具有较好的工程可行性.算法仿真结果表明,这种干扰抑制的信道估计性能比传统LS信道估计在多径信道下的性能提升3 dB以上,在有窄带干扰的场景下系统性能损失在1.5 dB以内.     

智能天线中一种迭代的联合信道估计 与符号检测算法

在传统的二维RAKE接收机中,通常使用导频信道来估计信道矢量,进而求取加权系数,用于业务信道符号序列的检测.当导频功率较低时,信道估计误差较大,系统性能较差.本文提出了一种新的算法,先利用导频进行信道矢量的初始估计,然后用带投影的迭代最小二乘法,进行信道和符号序列的联合估计,该算法具有计算复杂度低,收敛速度快的特点.仿真结果表明:与传统二维RAKE接收机相比,该算法使系统的误码性能得到了有效改善.     

一种低复杂度的基于多径时延跟踪的OFDM信道估计算法

本文针对宽带正交频分复用（OFDM）系统，提出了一种低复杂度的基于对多径时延跟踪的信道估计算法，并分析了信道估计的均方误差性能和计算复杂度。分析和仿真结果表明，这种算法通过对多径的跟踪降低了需要估计问题的维数，从而提高了信道估计器的性能，并且降低了运算的复杂度。     

DFT-SOFDM系统的导频辅助信道估计方法

离散傅里叶变换扩频正交频分复用(DTF-SOFDM)技术是未来移动上行链路的候选技术,它的精确信道估计是提高系统通信质量的有效方法。在信道估计方法中,最小均方误差(MMSE)算法虽然具有较高的信道估计精度,但由于涉及到二维变量的求极值和矩阵求逆,故运算复杂度较高。考虑到降低实现的复杂度,我们采用导引符号辅助的、结合快速傅里叶变换(FFT)的二维(时域,频域)线性内插信道估计方案。通过仿真验证了这种方法的可行性。     

OFDM系统基于二维核回归算法的衰落信道估计

提出了一种低复杂度的基于二维核回归平滑的时间频率双衰落信道估计算法.该方法首先采用LS算法估计导频处的信道增益并利用分段线性插值方法得到数据子载波处的信道增益,然后分别利用两个级联的一维核回归平滑器在时域和频域对信道矩阵进行二维平滑,以消除由信道噪声、ICI和插值误差等引入的估计误差.对插值和平滑分别进行优化处理,因此具有计算复杂度低、性能优良等优点.数值仿真表明:该算法性能较LS算法和1维DFT算法有较大的改进;与1维LMMSE算法相比性能相差很小,在低信噪比时甚至超过了后者.     

一种新的最小均方误差线性合并算法

针对未编码的多输入多输出系统,将基于训练序列的最小均方误差(MMSE)信道估计算法与最优线性无偏估计结构(BLUE)相结合对已估计的信道参数进行估计.仿真结果表明,使用线性合并的MMSE算法比传统的MMSE算法具有较小的参数估计误差,比使用线性合并的LS算法性能更好.     

MMSE信道估计下的软输出MMSE MIMO检测算法

信道编码的MIMO无线通信系统中,MIMO信号检测器需要输出编码比特的对数似然比,以获得更好的误码率性能.现有的软输出MMSE MIMO检测算法基于理想信道估计得到,在实际信道估计下会导致性能损失.本文针对MMSEMIMO信道估计,基于MMSE信道估计的统计特性,推导了考虑信道估计误差影响的新的软输出MMSE MIMO检测算法.仿真结果表明,相对于现有的软输出MMSE MIMO检测算法,所提出的算法可以显著降低由于信道估计误差导致的残留误码平层,而增加的计算复杂度可以忽略不计;同时,所提算法对信道估计误差方差的相对误差不敏感,具有实际应用的价值.     

相干光OFDM系统中MMSE信道估计研究

信道估计作为相干光正交频分复用(CO-OFDM)的 一种关键技术对系统的性能有着十分重要的影响。本文重点对系统信道估计的实现进行了数 学 分析,搭建起了CO-OFDM系统仿真平台,并在此平台上将提出的最小均方误差(MMSE)及其改进算法应用到CO- OFDM系统中进行信道估计。结果表明,MMSE及其改进算法能够很 好地提高CO-OFDM 系统的传输性能,在误码率(BER)为10－3时,与最小 二乘(LS)算法相比有约2dB的光信噪比(OSNR)增益,且改进型MMSE算 法的复杂度要比MMSE算法低2个数量级。     

LS信道估计的仿真及应用

通过对LS和MMSE的仿真给出了LS信道估计和MMSE信道估计各自的特点,从仿真角度发现MMSE的信道估计对性能要优于LS信道估计,但是其运算复杂度要高于LS信道估计。因此LS信道估计方式得到了广泛的应用。最后给出了LS信道估计在LTE系统中的具体工程应用。     

OFDM中基于块状分布的导频信号信道估计仿真

对比讨论了OFDM系统中基于导频信道估计的3种常用方法——MMSE估计、LS估计和SVD估计。通过MATLAB软件进行仿真,对3种信道估计方法及他们的特点进行了分析和比较。仿真结果表明MMSE估计的性能要远好于LS估计,但复杂度较高,SVD估计的性能及运算复杂度皆介于前两者之间。     

空时/频编码在OFDM系统中的应用

介绍了空时编码(STBC)和空频编码(SFBC)应用于OFDM系统,实现发射分集,并对基于梳状导频的LS(最小二乘)算法采用正交导频设计方案,把多天线信道估计转化为单天线信道估计,大大简化了运算。仿真结果表明,实现的空时和空频编码OFDM方案不仅误码性能良好,且具有系统实现复杂度低、接收机结构简单等优点。     

MIMO-OFDM系统基于导频信道估计算法研究

介绍MIMO-OFDM系统,文章着重介绍分析了MIMO-OFDM系统的各种信道估计技术,通过对LS,MMSE,基于DFT的信道估计算法的仿真,得到三种算法的性能对比图。仿真结果显示LS性能虽不及其他两种估计算法,但是复杂度最低;MMSE性能较好,复杂度却高;DFT信道估计算法性能比LS好,复杂度也较低。     

一种MIMO-OFDM系统信道估计简化方法

提出了一种基于MMSE准则的MIMO-OFDM系统信道估计简化方法。该方法将信道估计问题转化为TBT线性方程求解问题,然后利用快速求解算法避免了复杂的矩阵求逆和矩阵相乘,大大降低了实现复杂度。仿真结果表明,相比于传统MMSE算法,该简化算法在降低复杂度的同时仅带来微弱的性能损失。     

一种改进的基于导频的OFDM信道估计算法

文中对OFDM（正交频分复用）系统中基于导频的信道估计技术进行了研究。MMSE（最小均方误差估计）算法有很好的性能但复杂度大,LS（最小二乘法估计）算法复杂度低但性能受到限制,在综合考虑性能和复杂度的情况下介绍了两种改进方法。并针对基于梳状导频的二项插值算法的缺陷,提出了一种改进的算法,计算机仿真证明了改进算法的误码率性能在高信噪比条件下高于原算法。     

基于特殊训练序列的信道估计算法的研究

为降低MIMO—OFDM系统信道估计运算复杂度和提高估计精度，设计了一种特殊的训练序列，并给出了基于该训练序列的低复杂度算法，采用该方法避免了矩阵求逆运算，使运算大大简化，且在系统存在ISI时,采用本文给出的信道估计方法，信道的估计参数不会受到ISI的影响。仿真结果证明在存在ISI时，给出的信道估计与不存在ISI时性能相同，在高SNR时比传统方法其MSE高20dB。     

协作空分复用CSM系统中的信道估计算法研究

文章就当前MIMO应用过程中终端多天线受限制问题,阐述了单天线终端协作与基站组成虚拟MIMO多天线阵列——基于OFDMA的CSM协作空分复用系统结构。同时,提出对OFDMA系统中时频二维的资源进行分“块”独立进行信道估计,简化了OFDMA系统信道估计模型的复杂度。然后从应用的角度对比分析了基于OFDMA的CSM系统的信道估计算法LS和MMSE两种算法性能与优缺点。通过在PB3信道模型中仿真,得出适用于慢变信道的平滑滤波后的LS信道估计算法。     

OFDM系统中一种新的导频辅助信道估计算法

无线OFDM系统中基于导频辅助的信道估计必须折衷考虑算法性能与算法复杂度。该文提出了一种新的信道估计算法。新算法利用维纳滤波与内插滤波相结合以降低信道估计的运算复杂度。分析和仿真结果显示,新算法在保持获得良好估计性能情况下,有效地降低了信道估计算法的复杂度。     

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。