低精度ADC下的大规模MIMO-OFDM信道估计算法

针对低精度模数转换器(ADC)下的大规模多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,提出一种基于量化压缩感知的信道估计算法——块稀疏多比特迭代硬阈值(B-MIHT)算法。该算法挖掘了大规模MIMO-OFDM系统信道的块稀疏特性,通过构建等效块稀疏信道矩阵结合多比特迭代硬阈值算法,基于训练序列对低精度ADC下的大规模MIMO-OFDM系统进行信道估计,并在MATLAB平台进行仿真实验。结果表明:B-MIHT算法能够准确地恢复低精度ADC下的大规模MIMO-OFDM系统信道信息,在系统量化精度为5 bits的条件下具有良好的信道估计性能,信噪比为30 dB时,误码率(BER)为5.45×10^-3,归一化均方误差(NMSE)为1.73×10^-3,且在信道路径数增多的情况下其信道估计性能损失相对较小。     

叠加导频OFDM系统的EM信道估计算法

为了提高无线通信系统的传输效率,提出一种基于叠加导频,即将导频符号和发送数据符号按比例叠加后形成频域发送数据的期望最大迭代信道估计算法.该算法不需要信道和接收数据的统计特性,没有因发送导频而带来的带宽损失,适用于多载波(正交频分复用)和单载波传输系统,并且可以通过选择迭代次数实现系统性能和计算复杂度之间的折衷.仿真结果表明,在发射功率损失较少的条件下,该算法仍能很快收敛到给定参数的信道,并取得很好的系统性能.     

BICM-OFDM中一种新型迭代信道估计算法

传统的信道估计与译码分开进行,信道估计可靠性不高.针对比特交织编码调制的OFDM系统(BICM-OFDM),提出了一种基于最大似然估计(ML)的信道估计算法,该算法联合译码进行迭代信道估计.利用比特交织编码调制(BICM)中迭代译码的软判决反馈信息,进行信道估计与译码之间的信息交换,实现了信道响应的逐符号更新.在短波宽带信道下的仿真结果表明,经过2次迭代,系统的误码率基本收敛.与传统ML等算法相比,该算法与理想信道估计性能相近.     

水声MIMO-OFDM通信中的空频迭代信道估计与均衡

在MIMO-OFDM水声通信系统中,由于信道间的相互干扰和水声信道严重时延扩展产生的频率选择性衰落,系统的通信误码率较高。针对这一问题,研究了空频编码的MIMO-OFDM通信,提出空频迭代信道估计与均衡(Spatial Frequency Iterative Channel Estimation and Equalization,SFICEE)方法。该方法通过载波间的空频正交性进行各收发阵元对的信道估计,并通过空频均衡获得符号初始估计,迭代更新信道估计,而后通过符号后验软信息反馈进行迭代空频软均衡。仿真结果表明,当误码率为10~(-3)时,文中所提出的SFICEE方法经过二次迭代与STBC方法相比具有4.8 d B的性能增益,相对于SFBC方法有2.8 d B的性能提升。当输入信噪比相同时,文中所提出方法的星座图更加收敛,可以更好地降低水下通信系统的误码率。     

一种使用LDPC码中小环信息位作为导频序列的方法

导频是一种很常用的符号同步、信道估计方式, 它不可避免地会降低信道带宽利用率。针对使用导频和低密度校验码(LDPC码)的通信系统, 提出一种使用LDPC码中小环信息位作为导频序列的方法。通过确定各信息节点所在不同长度环的个数的方法来确定LDPC码的小环, 寻找LDPC码中较小环分布较广的由信息位生成的信息节点, 并用确定的初始值进行替换, 把这些信息节点作为导频序列进行传输。仿真实验结果表明, 对于选定的(1 000, 500)的LDPC码, 把其中的50个信息位改作导频序列, 设定最大迭代次数为10, 从而在码率降低的代价下, 在信噪比为3.1 dB时误码率能提高约2个数量级。在该方法中, 一方面导频序列能作为固有的已知信息完成传统的符号同步; 另一方面, 该已知信息也能在译码时利用LDPC码的小环, 提高LDPC码的性能, 从而使信道带宽利用率得到有效提高。       

一种MIMO-OFDM系统的导频设计及信道估计方法

针对多输入多输出正交频分复用系统,提出了一种利用空频分组码码字正交特性的导频设计方法,并提出了基于该导频的低复杂度信道估计算法. 推导了该信道估计方案的均方误差,并评估了复杂度计算公式. 计算机仿真验证了此算法可以以较低的复杂度获得近似最小均方误差（MMSE）信道估计算法的均方误差性能及误码率性能。     

双选信道下SCFDE系统中改进的信道估计方法

为更好地恢复双选信道下单载波频域均衡(SC-FDE)系统中的发送信息,利用该系统特有的帧结构,提出一种简单的改进算法以提高信道估计性能。新算法将两个相邻数据块的导频组成一个新导频,再根据循环卷积的时域循环移位性质对新导频进行处理,得到若干组不同移位时的信道系数估值,最后利用无线信道的稀疏特性,对每组信道估值进行降噪处理并求平均得到最终的信道估值,进而改善了信道估计性能和频域均衡效果。     

IEEE802.11g系统均衡技术研究及算法仿真

介绍了IEEE802.11g系统的信道特性及其均衡原理,重点对基于训练序列、基于导频结构的信道均衡算法进行深入分析,提出了一种适用于无线信道时变衰落特性的自适应算法,与TS算法、LS算法进行了对比分析,并给出了相应的性能仿真结果。     

衰落信道中OFDM系统子载波自适应MPSK调制

利用信道瞬时预测及其估计信息,提出一种OFDM（正交频分复用）系统自适应的MPSK(多进制相位调制)子载波调制算法,保持功率和传输速率一定,使误码率最小. 仿真表明,此算法与最优比特装载算法相比,性能差别很小,但复杂度比后者低得多;与静态信道分配方案相比,误码率在10-1时自适应分配算法可节省功率约5dB.     

使用Chebyshev多项式进行信道估计的方法

在研究了瑞利衰落信道中基于时分复用的导频辅助的信道估计方法后,提出了使用导频信号信道参数估计值的Chebyshev多项式插值来估计信道参数的方法. 通过仿真得到插值的Chebyshev多项式阶数对车速的系统误码率关系;同时,仿真结果也验证了这种关系是正确并且是可行的. 与使用分段插值的线性插值相比,利用该方法,接收机的误比特性能得到显著改善.     

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.     

水声单载波分块传输中基于压缩感知的稀疏信道估计方法

为利用水声信道的稀疏特性,提高循环前缀单载波分块传输系统的信道估计精度和误比特率性能,提出一种新的基于压缩感知的稀疏信道估计方法.新方法利用任意具有单位能量的导频构造满足约束等距条件的频域测量矩阵,通过Dantzig selector算法重构稀疏水声信道冲激响应.基于实测湖试信道模型的仿真结果表明,在相同训练序列长度条件下,利用频域最小均方误差检测方法,新的压缩感知信道估计方法较传统最小二乘信道估计方法有近5 dB的性能增益.     

基于循环正交序列和广义AIC的信道估计

设计了一种适合多入多出单载波频域均衡(MIMO-SCFDE)系统的循环正交训练序列,并提出相应的时域信道估计算法．利用训练序列理想的自相关性与互相关性,不仅能够抑制天线间的干扰,而且可以有效降低噪声的方差．在得到时域信道估计的基础上,通过广义Akaike信息准则(GAIC)进一步确定各多径时延值并保留有效子径,从而提高了信道估计的精度．稀疏MIMO信道环境下的仿真结果表明,基于循环正交序列和GAIC的算法能够有效地减少噪声对信道估计的影响,显著降低了信道估计的均方误差．     

一种全新的MIMO-OFDM信道估计和导频方案

提出了一种全新的多入多出正交频分复用（MIMO-OFDM）信道估计和导频设计方案．当信道近似不变的OFDM数目与发射天线数目相同时，从理论上推导出基于重叠导频和正交导频结构的统一频域信道估计解和时域信道估计解.这样该算法大大降低了最优导频信号存在的条件，且具有非常低的复杂度和灵活的天线配置，导频信号能简单地从空间维的恒幅度构造就可以达到系统的MIMO-OFDM的均方误差（MSE）最优性能．该算法在发射天线数目为2、3和4时具有相当大的实用价值．仿真结果证明了本文推导算法的正确性以及导频设计的合理性．     

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.     

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。     

基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计方法

在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中, 信号经过频率选择性衰落的信道后, 在接收端需要进行均衡和相干信号的检测, 故准确的信道估计量必不可少. 传统的信道估计方法均基于信道抽头是密集型的假设, 利用线性重构算法, 如最小二乘(LS)或最小均方误差(MMSE)等, 可以达到Cramer-Rao下界(CRLB). 然而, 通过物理信道测量发现, 在实际通信系统中, 宽带信道抽头分布通常表现出稀疏特性. 通过充分利用信道的稀疏特性, 该文将压缩感知中的CoSaMP重构算法应用于MIMO-OFDM系统的稀疏多径信道估计. 在达到与传统的信道估计方法相同性能的前提下, 基于CoSaMP的信道估计方法以非常小的计算复杂度为代价, 大大减少了导频信号开销, 从而提高了频谱资源利用率.     

一种基于神经网络的低压电力线通信盲信道估计算法

主要研究采用OFDM技术的低压电力线通信的信道估计问题。通过分析低压电力线信道特性,提出了一种基于Kohonen神经网络的盲信道估计算法。该算法基于Kohonen竞争神经网络,利用接收机接收到的频域信息进行非线性的直接判决,因而无需辅助的导频信息。仿真结果表明该算法具有很好的误码性能。     

OFDM系统中的一种高精度的信道估计算法

在基于OFDM的移动通信系统中，提出一种建立在基于导频的最小二乘（least squares，LS）估计方法基础之上的高精度信道估计方法。该算法首先利用信道时域相关特性，对通过LS算法得到的信道时域冲激响应（Channel Impulse Response, CIR）估计值进行有效径提取，并将所得到的时域估计值变换到频域。然后利用信道频域相关特性，用线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Squared Error，LMMSE)合并器对估计结果进行修正。2.4GHz频段上的仿真表明了这种基于导频的信道估计方法能够跟踪信道的时频变化，并且在一定程度上可以接近于理想信道估计的误码率性能。     

单载波频域均衡中的协作分集方法

为了克服单载波频域均衡技术中多径衰落对无线通信质量的影响,提出了一种＂均衡前向＂的协作分集方法.在该方法中协作伙伴把接收到的信号经过频域均衡后再转发到目的节点,并且把＂解码前向＂与＂均衡前向＂相结合以提高系统性能.仿真结果表明,协作分集可以有效降低系统的错误概率,并且两种协作方法结合的方法可以比单一方法得到更大的分集增...