Turbo编码MIMO-OFDM系统中的EM迭代信道估计

该文对频率选择性衰落信道条件下的Turbo编码多入多出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计进行了研究,提出了一种将Turbo迭代译码与EM迭代信道估计相结合的方法。采用该方法的EM迭代信道估计性能得到了明显提高,且适合于非常恶劣的信道环境。另外,通过仿真可知,利用EM迭代信道估计算法的系统性能优于利用简化的最小二乘(LS)信道估计算法所获得的系统性能。     

Turbo编码V-BLAST MIMO-OFDM系统中的联合迭代判决反馈信道估计与检测

针对Turbo编码V-BLAST MIMO—OFDM系统，提出了一种联合迭代判决反馈信道估计与检测方案，该方案将Turbo迭代译码与最小二乘（LS，least square）信道估计相结合，充分利用Turbo迭代译码后的信息位和校验位软值信息来改善信道估计性能。仿真结果表明，该方案不仅纠正了低信噪比时的差错传播问题，还使得整个系统的信道估计性能得到进一步提高，且适合于非常恶劣的信道环境。     

Turbo编码GMSK信号准相干解调时的迭代信道估计和译码研究

针对准相干解调Turbo编码GMSK信号,提出了一种简便的迭代信道估计算法。该方法基于Turbo码的迭代译码原理,将信道估计和译码联合考虑,利用译码器输出反馈进行迭代信道估计,从而提高了估计精度。仿真结果表明,该方法能显著地改善系统误码率性能。     

分组相关快衰落信道下自适应Turbo码译码算法研究

分析了分组相关快衰落信道的特性，推导出该信道下Turbo码译码算法；研究了迭代次数对Turbo编码系统的影响，在小信噪比弥散度条件下，提出基于平均信噪比的最佳迭代译码次数自适应选择方案，可以兼顾译码性能和译码速度，得到较低的平均误比特率和较高的平均译码速度。仿真结果说明，本文提出的Turbo码译码算法，降低了对信道估计精度要求的同时，得到精确信道估计时的性能；对于目标误比特率为10^-4时，采用自适应Turbo译码算法，与固定迭代4次相比，平均误比特率降低了40％，提高了系统性能；而与固定迭代8次相比，迭代次数降低了约1／4，提高了译码速度。     

衰落信道下基于线性预测的迭代解调及译码技术:Turbo DPSK

本文针对移动通信中常见的衰落信道的特点,提出了一种基于信道增益线性估计的Turbo DPSK解调、译码技术.其特点是在进行信道增益的线性估计时无需知道信道的自相关函数,可简化接收机的复杂度.同时在系统中引入Per-Survivor Process(PSP)和迭代译码技术,充分利用每次迭代后的信息进一步提高系统的性能.计算机仿真表明,采用这种基于线性信道估计的Turbo DPSK系统有很好的抗衰落性能.     

一种频选衰落信道下的Turbo多用户检测算法

联合MAP多用户检测与信道解码的迭代多用户检测(MUD)技术可显著提高宽带移动CDMA系统的容量和性能.在多径时变衰落的编码信道下,提出一种迭代实现干扰抑制、符号估计、信道解码的Turbo多用户检测算法.在每次迭代中,MUD自适应地实现干扰抑制并输出符号估计的软信息,软输入软输出的信道解码器使用LOG MAP方法实现信道解码并反馈符号估计的软信息作为下一次TurboMUD迭代的先验信息.仿真结果证实了该算法在频选衰落信道下经两次迭代就能逼近单用户编码CDMA系统的接收性能.     

基于Turbo迭代技术的信道均衡算法研究

针对中国国家广播电影电视总局颁布的CMMB系统数据传输模型,研究了Turbo迭代技术对CMMB系统信道解码性能的影响.对比了基于软判决反馈值的MMSE信道估计和BE模型信道估计算法,提出了利用软判决消除ICI干扰的Turbo迭代均衡方法.借助MATLAB对上述三种方法进行了仿真实验.仿真结果证实了提出的方法有较低的计算复杂度和更好的误码性能.     

基于Turbo原理的迭代UWB信道估计方法

针对UWB系统室内密集离散多径信道,提出一种基于Turbo原理的无训练比特的迭代信道估计方法和接收机结构.在迭代信道估计过程中,译码器输出的软信息反馈给信道估计模块,作为信道估计的先验信息使用.以有效提高信道利用率和接收机的性能.仿真结果表明,该信道估计方法能够有效估计信道参数,并且对于信道变化具有较强的跟踪估计能力.     

WCDMA系统的迭代信道估计研究

本文针对WCDMA系统非连续导频情况,研究了采用Turbo编码的迭代信道估计技术,提出了一种基于LMS算法自适应滤波的信道估计方法.对信道估计值采用不同滤波器方法:维纳滤波、滑动平均滤波、FIR滤波、LMS自适应滤波的性能进行了比较,同时采用基于代价函数的方法对迭代信道估计进行了分析.理论分析和仿真结果表明对迭代信道估计所得信道估计值进行滤波的方法能够提高信道估计的精度,从而降低接收机的误比特率.     

非高斯脉冲噪声下Turbo均衡性能分析的改进EXIT图方法

该文提出了一种改进的外信息转移图(EXIT图)方法,可用于分析加性非高斯对称稳定分布噪声多径信道条件下Turbo均衡性能,为实际的Turbo均衡系统设计提供预估性能参数。该方法对传统的EXIT图分析做出的改进在于给出了非高斯对称稳定分布条件下一种实用的外信息的概率密度分布的近似估计。将EXIT图与系统误码率分析相结合,可对互信息变化的迭代轨迹、迭代次数和每次迭代能达到的误码率做出预测估计。对截断Turbo均衡方法的仿真结果表明,利用该方法预测的系统性能与实际的仿真结果基本一致,证实了该方法的有效性。     

Turbo编码OFDM系统中一种判决反馈的WLMS信道跟踪算法

在Turbo译码时对信息位和校验位都进行MAP译码,避免了传统基于译码再编码判决反馈信道估计和跟踪算法中反馈信号重构时的错误传播问题,降低了反馈信号的错误概率,提高了信道估计和跟踪的性能,解决了在信道变化较快条件下文献[8]提出的维纳LMS(WLMS)算法信噪比门限过高的问题。仿真结果表明,算法性能接近理想判决反馈时的性能限,与直接判决反馈的维纳LMS算法相比,在系统误比特率为10~(-4)条件下系统性能约提高2dB。     

WCDMA中联合迭代信道估计与解码的研究

首先介绍了基于WCDMA系统中RAKE接收机的信道估计方法，然后将Turbo原理引入信道估计，针对WCDMA系统提出两种迭代信道的估计方法。通过使用RAKE接收机或解码之后的软信息来改善整个WCDMA系统的性能，对WCDMA系统中联合运用信道估计与解码技术进行了研究。由于联合信道估计与解码技术可以利用通信系统不同模块之间的“软信息”交换，从而有效地提高了信道估计准确程度和解码器的性能。仿真结果表明，利用解码之后的软信息来修正信道估计的方法较传统的RAKE接收机中的信道估计方法性能有较大改善，在误码率为10^-2左右时，提高大约1dB。     

Ricean信道下Turbo码性能研究

针对Ricean衰落信道,在信道估计误差给定的情况下,提出一种新的Turbo码译码度量,推导出信道置信因子Lc新的表达形式。仿真结果表明,与采用传统近似译码度量相比,采用新的译码度量可以提高译码性能,信噪比改善0.1～0.6dB。而且在大主径衰落因子和小信道估计误差的情况下,译码性能优越,接近AWGN信道下Turbo码性能。     

Turbo Equalization with Prediction and Iterative Estimation of Time-Varying Frequency-Selective Channels

Turbo equalization that cooperates with channel prediction and iterative channel estimation is investigated for mobile wireless communications. Frames of information bits are encoded, interleaved, and mapped to symbols for transmission over time-varying frequency-selective fading channels. At the receiver, the Turbo equalizer consists of a maximum a posteriori probability equalizer/demapper and a soft-input soft-output maximum a posteriori probability decoder. With initial channel estimates and sparse pilot insertion across a number of frames, the receiver predicts the channel of the current frame. The effect of error propagation of channel prediction is mitigated by the de-interleaver that is embedded in the Turbo equalizer. The predicted and interpolated channel is refined through a channel estimator that uses the soft estimates of data symbols at each Turbo iteration. Due to the bandlimiting feature of channel variation, the channel estimation error can be smoothed by low-pass filters that follow the channel estimator. Simulation results show that incorporating Turbo equalization with channel prediction and iterative channel estimation can combat time- and frequency-selective fading and improve reception performance.     

OFDM系统中基于Turbo迭代的WLMS联合信道估计和检测算法

利用Turbo迭代原理,该文提出了一种迭代的维纳LMS联合信道估计和检测算法,该算法利用软映射和软解映射算法提供的软值信息,实现检测译码模块和信道估计模块之间的信息交换,通过WLMS信道估计和跟踪算法实现信道响应的逐符号更新。仿真结果表明,通过2次迭代,系统误码率性能已经基本收敛,而且在系统误码率低于10-3 时,与理想信道估计性能相比,联合估计和检测算法性能信噪比损失仅为0.5-0.8dB。     

Iterative Soft-Kalman Filter-based Data Detection and Channel Estimation for Turbo Coded MIMO–OFDM Systems

MIMO channels are often assumed to be constant over a block or packet. This assumption of block stationarity is valid for many fixed wireless scenarios. However, for communications in a mobile environment, the stationarity assumption will result in considerable performance degradation. In this paper, we focus on a new channel estimation technique for Turbo coded MIMO systems using OFDM. In the proposed MIMO–OFDM system, pilots are placed on selected subcarriers and used by a pair of Kalman filter (KF) channel estimators at the receiver. The KF channel estimates are then utilized by a MIMO–OFDM soft data detector based on the computationally efficient QRD-M algorithm. The soft detector output is fed back to the Kalman filters to iteratively improve the channel estimates. The extrinsic information generated by the Turbo decoder is also used as a priori information for the soft data detector. The overall receiver thus combines MIMO data detection, KF-based channel estimation, and Turbo decoding in a joint iterative structure yielding computational efficiency and improved bit-error rate (BER) performance. Parts of this paper were presented at ICC’2005, Seoul, Korea. This work was supported in part by NSF Grant No. CCF-0429596. This work was done when he was with the Nokia Research Center in Dallas, USA.     

一种水声通信Turbo均衡中的软迭代信道估计算法

 Turbo均衡技术是水声相干通信克服信道多径、消除码间干扰(ISI)的有效工具。Turbo均衡实际使用时需要对时变、多径信道进行良好的估计。为了提高信道估计的效果,该文基于时变横向滤波和相位旋转信道模型,提出一种水声通信Turbo均衡中的软迭代信道估计算法。该算法采用快速自优化最小均方算法得到各数据符号处的横向滤波器系数矢量并与二阶锁相环联合优化计算。通过仿真比较,该算法明显优于硬迭代信道估计算法,且相位估计性能优于其他文献中的软迭代信道估计算法。在海上试验中,水声通信距离5 km,方向近似垂直,接收阵起伏周期10 s,起伏幅度5 m左右,在此情况下进行数据采集。将该算法用于对海试数据的单通道Turbo均衡处理,实现无误码输出,验证了所提算法在软迭代信道相位估计方面的优势。