一种基于导频OFDM信道估计的优化算法

信道估计作为OFDM中的一项关键技术,直接影响着OFDM系统的性能.而现有的最小二乘估计(LS)算法、最小均方误差估计(MMSE)算法等都存在各自的不足.因此本文提出了一种称为平均反馈(AF)的新算法,该算法利用两个相邻的OFDM符号之间的关联信息对LS算法的估计结果进行平均和反馈,以减少高斯白噪声与子信道间干扰(ICI)对信道估计结果的影响.通过仿真证明,新算法改善了LS算法的性能.尤其在低信噪比环境下的性能改进明显.     

OFDM系统中利用整体最小二乘法的信道估计

基于导频的最小二乘(LS)估计方法的优点是结构简单、容易实现,但对噪声和干扰敏感.为了抑制噪声和干扰,引入了整体最小二乘法(TLS)进行信道估计,并给出了整体最小二乘法的公式.该方法同时考虑了信道噪声和信道时变特性.理论分析和仿真结果表明,该算法能有效消除噪声和干扰,较好地恢复传输信号.     

基于小波去噪与变换域的信道估计方法

针对长期演进(LTE)下行正交频分复用(OFDM)系统的最小二乘(LS)信道估计算法对噪声比较敏感的问题,提出了一种基于小波变换去噪与变换域插值相结合的信道估计方法.该方法通过在最小二乘(LS)估计之后加入小波阈值去噪过程,再通过变换域低通滤波插值估计进行双重去噪处理.计算机仿真结果表明,该估计方法能够有效地去除加性高斯白噪声,比一般的LS估计算法性能要好,在一定程度上弥补了LS估计算法对噪声敏感的缺陷.     

基于小波去噪与离散余弦变换相结合的正交频分复用系统信道估计算法

针对传统的基于离散余弦变换(DCT)信道估计算法没有处理循环前缀之内噪声的问题,提出了一种基于小波去噪与DCT插值相结合的正交频分复用(OFDM)系统信道估计方法。首先,采用最小二乘(LS)法对接收到的导频信号进行信道初步估计;然后,对LS法估计出的结果进行离散小波阈值去噪处理;最后,利用DCT插值对循环前缀内的噪声再次处理,以进一步减小噪声的影响。在Matlab 2012平台上仿真,与传统的基于DCT信道估计算法相比较,误码率相同的条件下,所提算法的信噪比(SNR)性能提升了1 dB左右;均方误差相同的条件下,所提算法的SNR性能提升2 dB左右。仿真实验结果表明,该算法能够较好地减小加性高斯白噪声(AWGN)的影响,并有效提高信道估计的准确度,其总体性能较基于DCT的信道估计算法更优。     

合作SCC系统的总LS信号检测方法

为了克服已有信道估计算法无法及时跟踪信道变化的缺陷,在合作OFDM系统中引入了总LS（Total Least Squares,TLS）信号检测方法来实现信道状态信息估计。TLS方法同时考虑了信道噪声和信道时变特性,能够对信道和信号的变化同时进行跟踪估计。因为充分考虑了信道的时变性,且复杂度较低、收敛速度较快,所以在高速移动通信环境下,TLS方法能够很好地估计信道信息。仿真结果表明,与传统的LS法和ML法相比,该算法在改善误码性能方面优势明显。     

OFDM水声通信系统信道估计算法应用研究

信道估计的精确性和有效性是正交频分复用（OFDM）水声通信系统具有良好性能的保证。针对水声信道稀疏性的特点,在传统的LS（最小二乘）和LMMSE（线性最小均方误差）信道估计算法的基础上进行了基于压缩感知（Compressive Sensing,CS）理论的LS-MP（Matching Pursuit,匹配追踪）信道估计算法的研究。并在OFDM水声通信系统下,对传统的信道估计方法（LS和LMMSE）和基于压缩感知理论的LS-MP信道估计方法进行仿真分析,对这三种算法进行了性能比较。     

MIMO-OFDM系统中基于小波包的信道估计方法

对多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中基于导频辅助的最小二乘(LS)信道估计算法进行研究,针对LS算法对噪声影响比较敏感的缺点,提出了一种基于小波包去噪的信道估计方法,对导频符号的信道响应进行去噪处理后,再做内插估计.根据该方法的思想,基于长期演进(LTE)协议进行计算机仿真与分析,结果表明该方法比传统的LS估计算法具有更好的性能,能够有效减小信道噪声的影响,提高信道估计精度.     

改进的基于DFT的OFDM系统信道估计算法

在正交频分复用（OFDM）系统中,针对常用的信道估计算法不能有效地抑制信道冲激响应中循环前缀长度内噪声的不足,提出了一种改进的基于离散傅里叶变换（DFT）的信道估计算法。该算法是一个多次迭代的过程,通过最小二乘算法获得导频位置处的信道频域响应,经过逆傅里叶变换后,利用时域内引入的能量增长速率函数来判断信道冲激响应分布情况,以便对其进行消噪处理,最后通过多次迭代进一步抑制子载波间干扰和加性高斯白噪声。仿真结果表明,无论在多普勒频移较小还是较大的情况下,该算法的估计性能均优于最小二乘（LS）信道估计算法、传统基于DFT的信道估计算法和基于阈值的信道估计算法。在系统误比特率为[10-2]时,改进的基于DFT的信道估计算法比其他算法有3~5 dB的性能增益。     

基于压缩感知的稀疏信道估计方法

针对OFDM系统中传统最小二乘(LS)信道估计方法需要大量导频估计精度却不高的问题,提出基于压缩采样匹配追踪(CoSaMP)的压缩感知信道估计新方法.利用发送信号,接收信号和信道的频城关系建立基于压缩感知的数学模型,再采用CoSaMP算法对信道进行重构.仿真结果表明,与LS算法相比,基于CoSaMP的压缩信道估计方法能利用少量的导频信号达到与之相比拟的信道估计性能,提高了频谱利用率;与现有压缩感知信道估计算法(基追踪(BP)与正交匹配追踪(OMP)相比,在使用相同导频数目条件下,具有更好的信道估计性能和更低的计算复杂度.     

低压电力基于PLC的信道估计算法仿真

研究优化低压电力信道问题,针对低压电力线信道噪声污染严重,由于信道环境恶劣,造成误码率高。为了解决上述问题,采用OFDM系统中对低压电力信道的信道估计算法。传统LS(最小二乘法估计)算法复杂度低但性能受到限制,受噪声影响大。在综合考虑性能和复杂度,提出了新的改进的方法,并针对FFT的时域插值算法的缺陷,采用改进的算法进行仿真。仿真结果表明,改进算法使误码率降低,且减小了噪声的影响,证明信道估计算法提高了信噪比和估计的精度。     

基于LS算法的OFDM信道估计的研究与改进

OFDM信道估计中,LS算法因其运算简单,得到了广泛应用。但是在实际的系统中,由于有非理想因素的存在,使得该算法受到载波间干扰（ICI）噪声的影响;并且突发传输时,信道响应会受到外界噪声的干扰,使估计的信道响应幅值在一定范围内上下波动,并带有尖峰和毛刺。为了解决此问题,提出了一种基于LS算法的最优化FIR滤波器（切比雪夫滤波器）信道估计算法。切比雪夫滤波器在过渡带衰减很快,和理想滤波器的频率响应曲线之间的误差最小,因此该算法较之传统的加窗算法,能保证局部频率点的性能也是最优的,进而有效地减小均方误差（MSE）。在高斯白信道环境下引入突发噪声,对所提方案进行了仿真,其结果验证了该方法能有效消除通带内因突发传输引起的毛峰和尖刺。     

LTE中一种新的干扰与噪声功率估计方法

在分析长期演进计划及其增强系统的基础上,提出一种利用主同步信号估计干扰与噪声功率的方法。利用该方法估计当前同步子载波的信道系数,根据相邻子载波信道近似相等的特性,计算相邻同步子载波接收数据的估计值,将该估计值与实际接收数据的差值进行自相关,并通过统计平均得到干扰与噪声功率的估计值。仿真结果表明,在多径丰富的衰落信道场景下,与目前常用的循环前缀估计算法相比,该方法能较好地估计干扰和噪声功率。     

声源定位中广义互相关时延估计算法的研究

基于时延估计（TDE）的声源定位算法是数字助听器中的核心算法之一,其估计精度会受到噪声和采样频率等因素的影响,导致了定位的不准确性。针对这一问题,结合相关峰精确插值算法（FICP）,提出了一种基于二次相关改进的广义互相关时延估计算法。该算法通过二次相关,有效地降低噪声的干扰,再利用FICP,提高相关函数的分辨率。仿真实验表明,无论在低信噪比,还是在高信噪比环境下,改进算法的时延估计性能都有了明显改善。     

一种DTMB系统信道估计改进算法

为减小拖尾效应和加性噪声对数字电视地面广播(DTMB)系统的信道估计精度的不利影响,针对DTMB系统帧头模式2下的信道估计,提出一种改进的最小二乘(LS)信道估计算法.该算法采用试凑法从DTMB系统信号帧中PN帧头序列内选取最佳的一段PN序列,利用所选取最佳PN序列构造用于改进的LS信道估计算法的最优频域子载波,使用改进的LS信道估计算法获取信道的脉冲响应估计初值;并根据信号的正交振幅调制(QAM)方式,选取最佳噪声门限对信道的脉冲响应估计初值进行时域滤波去噪,以获得信道脉冲响应终值.仿真结果表明,该算法可有效减小拖尾效应和加性噪声对信道估计精度的影响,提高DTMB系统在帧头模式2下信道估计的精度.