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.     

一种用于抑制直扩通信中窄带干扰的非线性自适应方法

在分析线性自适应滤波抑制单频干扰、自回归过程窄带干扰和窄带BPSK调制信号干扰的性能的基础上,提出了一种非线性自适应波抑制方法.在对窄带干扰进行预测前,通过对扩谱信号的估计,使得窄带干扰预测的背景噪声由非高斯转变为高斯,并消除扩谱信号对干扰估计的影响,再通过NLMS和RLS自适应算法进行干扰抑制.理论分析和仿真试验结果表明,这种改进方法对于系统性能的改善效果,明显优于常规自适应滤波抑制方法.     

基于自适应多门限算法的变换域窄带干扰抑制

该文分析基于门限检测的直接序列扩频通信系统变换域窄带干扰抑制技术,提出一种基于自适应多门限窄带干扰抑制算法,并对其性能进行详细分析,理论分析和数字仿真结果表明,该算法可有效抑制直扩通信系统中的窄带干扰,并且相对于传统的门限检测算法,有自适应性强,门限设计简单等优点。     

QRD-LSL插值算法内部特征对窄带干扰抑制性能的影响

该文提出应用基于QR分解技术的最小二乘格形插值算法-QRD-LSL插值算法来抑制直扩系统中的窄带干扰;并着重分析了算法内部特征对窄带干扰抑制性能的影响,即算法阶递推过程的前后向阶递推次序选取模式(组合特征)和参与运算数据选取模式(对称特征).理论分析和仿真结果表明,算法阶递推的选取次序对窄带干扰的抑制性能无明显影响,而对称型QRD-LSL插值算法的窄带干扰抑制性能优于非对称型算法.     

扩频通信与扩频调制技术

本文提出一种用于 CDMA 扩频系统中窄带干扰抑制的基于隐马尔科夫模型的新颖非线性估计算法。所提出的算法组合了一个递归隐马尔科夫模型估计器,一个卡尔曼滤波器和一个递归预测误差参数估计算法。文中说明了所提出的算法的性能不仅优于用于窄带干扰抑制的非线性滤波技术,而且也优于基于交叉耦合期望最大化的算法,并且有更快、更顽健的收敛特性。参17     

窄带干扰对多载波系统定时同步影响的分析

 S&;C算法是基于数据辅助的常用定时同步算法,该算法仅需要一个训练符号,既可用于定时恢复,也可用于载波频率捕获,额外开销小,广泛应用于多载波通信系统中.一般来说,定时估计的性能会受到干扰(如窄带干扰)的影响.分析了窄带干扰信号对多载波系统定时同步的影响,重点分析了窄带干扰情况下S&;C定时估计器的性能、训练数据的漏警概率和虚警概率.     

一种OFDM系统中的同频干扰消除算法

该文研究正交频分复用(OFDM)系统中的同频干扰(CCI)问题。基于正弦信号模型,该文提出一种基于最小均方误差(MMSE)准则的干扰时域估计与消除算法,并进行仿真验证。仿真结果表明:与现有算法相比,该文提出的方法可以更为有效地抑制单频模型的CCI。同时,该文提出的方法对干扰进行时域估计与消除,减小了时频变换后的干扰能量泄漏,并具有不依赖于信道估计,避免直接清零造成的有用信息损失等优点。     

窄带脉冲干扰环境下直扩信号伪码周期及序列的盲估计

带内窄带脉冲干扰会对直接序列扩频信号估计性能产生较大的影响,针对此问题,提出了一种抑制窄带脉冲干扰并对扩频码序列及周期的盲估计算法。采用最大熵概率密度谱估计算法估计出接收信号的概率密度谱,进而用估计的概率密度谱设计滤波函数对信号滤波来抑制窄带脉冲干扰。利用二次谱算法对扩频码周期进行估计并通过 Viterbi 算法对扩频序列进行提取。仿真实验表明,该算法不仅能抑制较强的窄带脉冲干扰,而且能在无先验信息的条件下估计出扩频信号的扩频码周期及序列等信息,从而获知直扩通信中所传输的码元序列。     

低复杂度迭代干扰消除的OFDMA初始测距算法

针对现有正交频分多址(OFDMA)系统初始测距算法检测性能不佳以及复杂度过高的问题,该文提出一种低复杂度迭代干扰消除的多用户初始测距算法。该算法采用迭代并行干扰消除方法,在接收端按照最大功率准则并行检测活动测距用户的有效径,利用估计出的有效径参数信息来减小信道估计中的干扰,再通过重构和并行消除多用户测距信号。计算机仿真结果表明,与连续多用户检测(SMUD)干扰抵消算法相比,当信噪比为9 dB,且一个测距时隙内测距用户数为8时,所提算法的复杂度大约是SMUD的25%,检测性能大约提高了5%。     

OFDM系统同频干扰消除算法的研究

在基于OFDM技术的宽带无线通信系统中,同频道干扰是影响系统性能的一个主要方面.提出一个新的同频道干扰消除算法,新算法使用信道估计时域插值输出的差分信号来做CCI消除,对信道估计的时域插值输出的差分信号在时间方向作平均,估计其受到CCI干扰的大小,并在信道估计的输出输入到FEC前,在信道估计的结果上消除不同大小CCI干扰的影响,从而有效提高了系统抗CCI的性能.     

Suppression of Sinusoidal Frequency Modulation Interference in DSSS Systems

For the wideband nonstationary sinusoidal frequency modulation (SFM) interference in DSSS systems, the paper proposes a method to estimate partial parameters of the interference, and then an interference suppression algorithm is developed. The performance of the algorithm is analyzed. Simulations show that the algorithm can efficiently suppress the SFM interference.     

双选择信道中的时间偏移广义频分复用通信

当信道存在时间-频率双选择性时,严重的子载波间干扰和子符号间干扰将导致广义频分复用(GFDM)系统性能显著下降.为此,该文提出一种时间偏移GFDM系统(TO-GFDM),通过对传统GFDM系统的原型滤波器进行时间偏移,来提高双选择信道下GFDM系统的性能.该文推导了GFDM信号在双选择信道中的平均信干比公式,并提出基于离散导频的联合迭代信道估计与符号检测算法,该算法利用信道估计器与串行干扰消除符号检测器之间的信息交换,逐步减小干扰信号,提高信道估计与符号检测的精度.理论分析与仿真实验结果表明,在双选择信道条件下,时间偏移GFDM比传统的GFDM具有更高的平均信干比和误码率性能;并且,联合迭代信道估计与符号检测算法能有效降低系统误码率.     

大规模MIMO系统中的一种自适应SIC检测算法

与传统系统相比,大规模多入多出（MIMO）系统能更加有效地提高频谱效率。利用传统的最小均方误差（MMSE）信号检测算法求解大规模MIMO系统,虽然检测结果接近最优,但是矩阵的求逆运算导致计算的复杂度非常高。提出了一种自适应排序干扰消除（SIC）检测算法,在逐次超松弛（SOR）迭代运算的基础上,通过干扰消除降低待检测矩阵的维度。通过仿真分析,得出所提算法的复杂度低于Jacobi、SOR检测算法,且在迭代次数较少的情况下,算法的误码率（BER）性能明显优于SOR检测算法。     

双选择信道中的时间偏移广义频分复用通信

当信道存在时间-频率双选择性时,严重的子载波间干扰和子符号间干扰将导致广义频分复用(GFDM)系统性能显著下降。为此,该文提出一种时间偏移GFDM系统(TO-GFDM),通过对传统GFDM系统的原型滤波器进行时间偏移,来提高双选择信道下GFDM系统的性能。该文推导了GFDM信号在双选择信道中的平均信干比公式,并提出基于离散导频的联合迭代信道估计与符号检测算法,该算法利用信道估计器与串行干扰消除符号检测器之间的信息交换,逐步减小干扰信号,提高信道估计与符号检测的精度。理论分析与仿真实验结果表明,在双选择信道条件下,时间偏移GFDM比传统的GFDM具有更高的平均信干比和误码率性能;并且,联合迭代信道估计与符号检测算法能有效降低系统误码率。     

一种适用于SC-FDMA多小区系统的协作调度和功率控制算法

该文针对长期演进(LTE)上行单载波频分多址(SC-FDMA)多小区系统的性能受限于小区间干扰的问题,提出一种综合考虑协作调度和功率控制的方案。该方法分步执行小区间的协作调度和功率控制,首先调度各小区中的用户,在此基础上优化用户的发射功率。调度时首先估计小区间的干扰信息并分配频率资源块给每个小区内的用户,在优化用户的发射功率时,同时考虑由于用户功率改变所造成的目标小区和其他干扰小区性能的变化。进一步提出一种低复杂度功率控制方案,在优化目标小区用户的功率时,只考虑受目标小区干扰影响最大的几个小区性能的变化,其他干扰小区性能的变化则通过引入补偿因子来估计。计算机仿真验证了该文所提方法在系统吞吐量和小区边缘吞吐量方面的性能优势显著。     

基于认知无线电系统的协作中继分布式功率分配算法

协作通信与直接通信相比能够显著地提高系统性能。协作通信中的一个关键问题是管理中继节点及有效地进行功率分配。尤其对于频谱共享的认知无线电(Cognitive Radio,CR)系统,协作方案的设计不仅要最大限度地提高认知网络协作的功率效率,而且需要最小化对主系统的干扰。该文针对认知无线电系统的协作通信问题,在多个中继节点与源节点协同通信的场景下,提出了一种基于放大转发(Amplify and Forward,AF)模式下的功率分配及联合优化算法,在保证主系统传输性能不受影响的前提下,提高认知系统的传输速率。仿真结果表明该文提出的自适应协作传输方案,和直接传输及等功率传输方案相比获得了进一步的性能增益,中断概率显著下降。     

正交频分复用系统中抗线性调频干扰算法研究

针对基于离散傅立叶变换的正交频分复用系统(OFDM),提出了一种新的线性调频(LFM)干扰抑制算法。该算法分为两部分:干扰估计和干扰重构抑制。干扰估计时,首先采用离散傅立叶变换进行粗略估计,然后采用离散匹配傅立叶变换进行精确估计,整个过程均可共用傅立叶变换单元,有效地节省了系统资源。实验结果表明:该算法的干扰抑制性能良好;与现有的抗线性调频干扰算法相比,其运算复杂度大为降低,具有很好的工程实用性。     

Reliability feedback–aided low‐complexity detection in uplink massive MIMO systems

Massive multiple‐input multiple‐output (MIMO) plays a crucial role in realizing the demand for higher data rates and improved quality of service for 5G and beyond communication systems. Reliable detection of transmitted information bits from all the users is one of the challenging tasks for practical implementation of massive‐MIMO systems. The conventional linear detectors such as zero forcing (ZF) and minimum mean square error (MMSE) achieve near‐optimal bit error rate (BER) performance. However, ZF and MMSE require large dimensional matrix inversion which induces high computational complexity for symbol detection in such systems. This motivates for devising alternate low‐complexity near‐optimal detection algorithms for uplink massive‐MIMO systems. In this work, we propose an ordered sequential detection algorithm that exploits the concept of reliability feedback for achieving near‐optimal performance in uplink massive‐MIMO systems. In the proposed algorithm, symbol corresponding to each user is detected in an ordered sequence by canceling the interference from all the other users, followed by reliability feedback‐based decision. Incorporation of the sequence ordering and the reliability feedback‐based decision enhances the interference cancellation, which reduces the error propagation in sequential detection, and thus, improves the BER performance. Simulation results show that the proposed algorithm significantly outperforms recently reported massive‐MIMO detection techniques in terms of BER performance. In addition, the computational complexity of the proposed algorithm is substantially lower than that of the existing algorithms for the same BER. This indicates that the proposed algorithm exhibits a desirable trade‐off between the complexity and the performance for massive‐MIMO systems.     

MIMO系统中基于信号可靠性判定的OSIC检测

排序串行干扰消除（Ordered Successive Interference Cancellation,OSIC）是多输入多输出无线通信系统中一种重要的信号检测技术。为了降低该算法的计算复杂度,首先提出了基于信号可靠性判决的排序串行干扰消除算法,根据所设计的信号可靠性判决（Signal Reliability Decision,SRD）结构的判决结果选择不同的方法消除信号间的干扰。为了进一步提升SRD-OSIC算法的检测性能,提出了局部最优（Local Optimized,LO）的LO-SRD-OSIC算法。仿真结果表明,SRD-OSIC算法仅需要传统OSIC算法一半的复杂度就能获得相近的误码率性能。不仅如此,当LO-SRD-OSIC算法与SRD-OSIC算法的计算复杂度相同时,LO-SRD-OSIC算法可以获得额外3 dB的误码率性能增益。     

New nonlinear algorithms for narrowband interference suppression inCDMA spread-spectrum systems

The narrow-band interference suppression capability of spread-spectrum systems can be further enhanced by employing interference suppression filters. This paper proposes a number of new nonlinear algorithms for narrow-band interference suppression in code division multiple access spread-spectrum systems. Our research consists of two parts. (1) We propose a multiuser decision-directed Kalman (MDK) filter, which has the same performance as the nonlinear approximate conditional mean (ACM) filter but a much simpler algorithm. (2) We use the nonlinear function in the ACM and the MDK filters to develop nonlinear adaptive least mean square filters with significantly improved performance. Simulation results indicate that our nonlinear algorithms outperform conventional linear ones