基于无迹卡尔曼滤波的双选信道估计方法

针对高速移动场景中由于信道存在时频域选择性衰落(双选衰落)导致正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)通信系统受到子载波间干扰而使通信质量下降的问题,采用基扩展信道模型,在消除子载波间干扰(inter carrier interference, ICI)影响的同时节约信道估计算法的空间复杂度。针对基扩展模型(basis expansion model, BEM)下的非线性信道状态空间模型,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)方法进一步跟踪信道响应提升信道估计精度。仿真分析表明,本研究所提方法能够有效提升信道估计的精度,相对于传统算法具有更好的误码率性能和鲁棒性。     

快衰落环境下OFDM子载波间干扰抑制算法

针对高速移动环境下多普勒频偏造成移动信道的快衰落和正交频分复用(OFDM)系统中子载波间干扰(ICI)问题,提出了一种适合快衰落环境的OFDM系统子载波间干扰抑制算法．采用接收符号移位抵消方式消除符号子载波对远处其他子载波的干扰,再运用频域邻道干扰滤波方式消除其对相邻子载波的干扰,而快衰落的时变信道特性采用梳状导频方式跟踪估计．利用移位抵消后特殊的子载波间干扰分布特性,简化了信道传输矩阵以及邻道干扰抵消算法．通过合理设计训练符号,提高了在ICI环境下信道估计的准确性,从而获得带宽效率和复杂度的均衡．仿真结果表明,该算法可有效改善ICI对OFDM系统性能的影响．     

相关瑞利信道下VBLAST-OFDM的子载波分配算法

针对多用户垂直贝尔实验室分层空时-正交频分复用(VBLAST-OFDM)下行链路,以系统吞吐量最大化为优化目标,给出一种在相关瑞利衰落信道下基于部分信道状态信息(CSI)的子载波分配算法.该算法充分考虑到实际通信系统中CSI的反馈过期和信道的空间相关性对系统性能的影响,分别采用均值反馈的时域相关性模型和克罗内克(Kronecker)模型进行分析,从而得到相应的子载波分配原则.实验结果表明,该算法不仅能有效地反映天线相关矩阵中相关系数以及延时反馈参数对系统吞吐量的影响,且与未利用均值反馈模型的子载波分配相比具有明显的优越性.     

快变信道环境下的MIMO OFDM系统信道估计算法

为了实现对快变信道环境下的多输入多输出正交频分复用(MIMO OFDM)系统信道估计,提出了一种基于多项式的基扩展模型(BEM),并联合迭代判决反馈并行干扰抵消(PIC)检测的信道估计算法.利用BEM将信道估计转化为对少量模型参数估计的特性,并结合PIC检测算法,以达到精确信道估计和消除载波间干扰的目的.仿真结果表明,该算法与传统最小二乘、线性最小均方误差信道估计算法相比,在误码率约为10-3时,信噪比增益为5dB左右.此外,新算法不需要知道信道的时域统计特性,且采用了移相正交导频设计,在一定程度上降低了信道估计的复杂度.     

一种LC_CDMA信道估计方法

在LC_CDMA通信系统中，由于在多径衰落信道下使用了时变扩频码，使得信道估计非常困难，而对接收机的设计往往需要信道的先验知识。通过利用LC_CDMA的输出进行信道估计，建立一个CDMA通信系统数学模型和多径频率选择性衰落信道的FIR滤波器模型，用线性神经网络结构的子空间分解方法获得噪声子空间，提取噪声分量的信道估计算法，并结合信道估计，利用噪声子空间与信号子空间正交的特性，求解出频率选择性多径信道的响应系数。构建了一个长码条件下的多用户检测器，并仿真分析算法的性能。     

滤波多音系统迭代时域信道估计方法

滤波多音系统中,多径衰落信道会给导频引入严重的符号间和载波间的干扰,导致信道估计算法性能降低,针对该问题,提出了一种基于迭代干扰消除的时域信道估计算法。算法由信道估计、发送符号估计和干扰求解3个模块构成,通过三者的级联反馈,迭代消除数据对导频的干扰,提高算法的估计准确度。此外,文章从实用角度对算法进行了简化。仿真结果表明,该算法能够在增加极少运算量的情况下明显地提高信道估计性能,且经过二次迭代,其性能更能趋近克拉美罗限。     

MIMO-OFDM系统中的子载波间干扰消除

推导了一种在快衰落频率选择性信道下适用于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)技术的系统模型.应用这个模型,分析了信道在一个传输符号内的时变特性带来的影响,它破坏子载波间的正交性,从而引起严重的子载波间干扰(ICI).针对这一问题,提出一种频域迭代子载波间干扰消除算法.通过将信道传输矩阵分离为数据部分和ICI部分,首先利用迫零算法获得发送信号的初始估计值,由信道的ICI矩阵生成干扰信号,从接收信号中减去干扰,之后利用数据矩阵和并行干扰抵消算法来消除不同发送天线上相同子载波的多流干扰.仅考虑邻近18个子载波带来的干扰,在其性能与原算法几乎相同的条件下,可以极大地降低计算复杂度.仿真结果表明该算法在不同的多普勒频移条件下能有效消除子载波间干扰,并且在低信噪比下逼近准静态信道下系统的性能.     

一种LC_CDMA信道估计方法

在 L C_ CDMA通信系统中 ,由于在多径衰落信道下使用了时变扩频码 ,使得信道估计非常困难 ,而对接收机的设计往往需要信道的先验知识。通过利用 L C_ CDMA的输出进行信道估计 ,建立一个CDMA通信系统数学模型和多径频率选择性衰落信道的 FIR滤波器模型 ,用线性神经网络结构的子空间分解方法获得噪声子空间 ,提取噪声分量的信道估计算法 ,并结合信道估计 ,利用噪声子空间与信号子空间正交的特性 ,求解出频率选择性多径信道的响应系数。构建了一个长码条件下的多用户检测器 ,并仿真分析算法的性能。     

信噪比辅助的OFDM系统剩余载波频偏估计算法

提出了一种适合无线衰落信道的剩余载波频偏估计新算法．该算法利用估计出的各个子信道信噪比,选择出高质量子信道,再利用这些高质量子信道上的判决数据,联合导频子载波上的数据共同估计剩余载波频率偏移．新算法具备导频辅助估计(PTA)算法和判决数据导向(DD)算法的优点．仿真结果表明,当平均信噪比大于10dB时,新算法的估计精度比PTA算法提高了至少3倍,比DD算法提高了至少20倍．     

MIMO OFDM半盲载波与信道联合估计

综合考虑频偏与信道估计这两方面的因素,克服其单独估计无法使系统性能达到最优这一缺陷,提出了一种新的适用于MIMO-OFDM系统的半盲载波与信道联合估计算法。该算法通过时域重复数据段方法与子空间方法相结合实现了MIMO-OFDM系统的载波同步与信道估计,并分析了载波频偏对系统性能的影响。理论分析与仿真结果表明,所提算法具有较宽的频偏估计范围,在频率选择性衰落信道下能够取得良好的估计性能并优于其它同类算法。     

时变CDD-OFDM系统中的改进EM信道估计

针对循环延时分集OFDM系统中的时变信道估计导频开销较大问题,提出了一种递归的改进期望最大化（EM）信道估计方法。该方法首先建立时变信道基扩展模型（BEM）与符号时间平均信道脉冲响应之间的数学关系,然后用其预测EM信道估计的初值,从而一方面利用了BEM参数的慢变特性来提高时变信道的预测精度,另一方面利用了BEM的简约化参数特性来保持算法实时性。仿真结果表明,当信噪比大于15 dB时,改进方法有效降低了判决辅助方法的误差传播效应,其误码性能接近理想信道时的性能。     

OFDM系统高速衰落信道低复杂度估计

高速环境下OFDM系统的快速时变,破坏了信道间的正交性,引起子载波间干扰(ICI),降低了移动应用的性能。因此提出一种低复杂度的二维导频辅助信道估计。首先利用基于线性模型的多项式曲线拟合来逼近实际的快变信道,然后单独在时域和频域插值,最后分别进行两个一维信道估计。实验结果表明,系统在保持高性能的同时降低了计算复杂度。该算法可替代均方误差意义上性能最佳的二维维纳滤波,多项式拟合能有效逼近快变信道,克服ICI的影响,提高移动应用性能。     

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.     

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.     

Sparse channel estimation for MIMO-OFDM systems using distributed compressed sensing

A sparse channel estimation method is proposed for doubly selective channels in multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. Based on the basis expansion model (BEM) of the channel, the joint-sparsity of MIMO-OFDM channels is described. The sparse characteristics enable us to cast the channel estimation as a distributed compressed sensing (DCS) problem. Then, a low complexity DCS-based estimation scheme is designed. Compared with the conventional compressed channel estimators based on the compressed sensing (CS) theory, the DCS-based method has an improved efficiency because it reconstructs the MIMO channels jointly rather than addresses them separately. Furthermore, the group-sparse structure of each single channel is also depicted. To effectively use this additional structure of the sparsity pattern, the DCS algorithm is modified. The modified algorithm can further enhance the estimation performance. Simulation results demonstrate the superiority of our method over fast fading channels in MIMO-OFDM systems.     

Channel Estimation and Compensation for Underwater Acoustic Pipeline Communication

An estimation and compensation algorithm for underwater acoustic pipeline channel is investigated. A joint time-frequency adaptive signal-to-noise ratio (SNR) estimation based on the maximum likelihood method is introduced firstly, and the Cramer-Rao lower bound (CRLB) is proposed so as to evaluate the performance of the SNR estimation algorithm. For frequency-selective fading channel part, estimation and compensation are made to improve the robustness of the system on the basis of the LMS algorithm. Furthermore,real-time update iteration algorithm in the frequency domain is investigated to realize synchronous receiving and estimation. For verification, simulations and actual data tests were made, and the results show that the algorithm possesses great robustness, efficiency and accuracy inrealization of SNR estimation, signal detection and frequency impulse compensation for the channel.     

海面FH-OFDM系统联合同步和信道估计算法

在跳频正交频分复用(FH-OFDM)系统的海面军事应用中,为了提高接收机在航空移动通信中不同海况下的误码性能,提出了基于递归最小二乘法的联合同步和信道估计算法。在同步跳中使用并行搜索实现跳频同步,对基带时域信号的子载波间干扰(ICI)进行了预先补偿。借助于慢时变信道下新的跳频帧结构,构建了统一的代价函数通过线性误差函数对信道冲激响应(CIR),载波频率偏差(CFO)和采样率偏差(SFO)进行估计。使用了新的极大似然代价函数来估计各参数的初始值。给出了系统中带宽效率,跳频速率及子载波总数的权衡条件。仿真结果表明,该算法在平静海面和粗糙海面下的参数估计均方差和系统误码率优于传统算法。