平坦信道下的MIMO信道估计误差分析

基于导频序列推导了频率平坦多输入多输出(MIMO)信道下的最小二乘信道估计(LS)误差;将信道估计误差等效为高斯噪声,推导了信道估计条件下系统的等效信噪比,提出了用系统的等效信噪比来分析和评估在信道估计误差条件下系统的误码性能;最后用等效信噪比的方法评估了ZF-V-BLAST算法在信道估计下的性能,结果表明和计算机仿真结果基本相吻合。     

基于子载波消噪和小波变换的频谱池信道估计

提出一种基于子载波消噪和小波阈值去噪的多天线频谱池信道估计方法．多天线接收信号携带的噪声同时分布在禁用子载波和可用子载波上,为了降低噪声对信道估计带来的影响,需要分步消除这两部分噪声。禁用子载波携带的噪声可在频域消除,可用子载波上的信号可通过小波变换做降噪处理．在低信噪比和没有信道统计特性的条件下,将信号转换到频域对禁用子载波做消噪处理,采用最小二乘（Least square,L S）方法在时域进行信道估计,并对各支路信道估计进行小波阈值去噪处理,进一步降低可用子载波噪声对信道估计性能的影响．最后通过最大比合并（Maximal Ratio Combining,MRC）的方法得到合并信号的最小二乘信道估计．仿真分析表明,采用子载波消噪和小波阈值去噪的信道估计方法可有效提高多天线频谱池系统性能．      

基于最小二乘的天线组阵合成权值及信噪比盲估计

针对天线组阵中的合成权值估计问题,提出了一种基于最小二乘的权值盲估计及多路信号盲信噪比估计算法.该算法利用多路信号间的协方差矩阵,分别构建关于信道幅度增益与相位旋转因子的超定方程组,最终通过最小二乘方法完成权值及信噪比的估计.仿真结果表明,该算法的权值估计性能在低信噪比条件下比EIGEN算法有明显改善;同时较现有基于矩...     

多径信道下MIMO系统发送天线数估计

为了解决认知无线电或信号截获中多径信道下MIMO系统发送天线数估计问题,首先分析了现有模型在多径信道下失效的原因,将MIMO多径信道模型等效变换出一种虚拟信道矩阵,从而建立多径信道下MIMO系统发送天线数估计模型;然后,利用随机矩阵理论中协方差矩阵最小特征值分布的相关研究结果,证明了时不变瑞利信道的协方差矩阵最小特征值收敛于第二类Tracy-Widom分布,分析了该特点对发送天线数估计的影响,并提出一种改进的RMT估计算法来估计多径信道下MIMO系统发送天线数.最后对改进算法进行了仿真验证,结果表明在低信噪比和小数据条件下,改进算法的估计性能相比RMT算法有较大提升.     

SIMO信道下MPSK信号载波频率及相位联合估计

为了提高低信噪比条件下MPSK信号载波参数的估计性能,提出了一种基于SIMO信道的MPSK信号载波频率与相位联合盲估计算法.该算法充分利用SIMO信道下多个接收信号间承载相同信息序列的特点,首先通过接收信号的不同组合构造多种乘积序列形成多个单音信号;通过对单音信号载波参数的估计,获得关于待估参数的超定方程组;然后利用最小二乘方法剔除单音信号参数估计中可能存在的“野值”点;最后,通过加权最小二乘解算实现对SIMO信道下MPSK信号载波频率与相位联合估计.仿真结果表明,与传统的单天线参数估计算法相比,在观测时间相同的条件下,本文算法在低信噪比条件下具有更加精确的参数估计性能;同时,频率估计“野值”现象出现的信噪比门限也较传统单天线方法显著下降.     

MIMO—OFDM信道估计新方法

利用小波变换思想,提出一种基于小波去噪的多输入多输出正交频分复用（MIMO—OFDM）系统信道估计方法,以提高信道估计性能。该方法首先利用最小二乘（LS）方法进行信道估计,然后对估计后的结果进行小波去噪处理。该方法不需要预先知道信道的统计特性,与传统最小二乘信道估计方法相比,性能有明显提高。     

基于PSD估计的OFDM系统多径信道估计方法

本文通过功率谱估计(PSD)估计来估计无线多径信道,然后在系统中进行信道均衡.仿真结果证明,PSD估计信道的均方误差优于最小二乘估计和最小均方误差估计的均方误差;通过信道均衡,系统性能基本接近于信道已知条件下的性能.     

MIMO-OFDM系统基于DFT的LS信道估计算法

精确的信道估计是提高多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM,Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统性能的关键,针对现有的信道估计算法的不足,提出了一种基于DFT的最小二乘（LS,Least Square）信道估计算法,利用噪声方差设定一个门限进行阈值,进一步消除噪声干扰,充分利用了时变无线信道中时域和频域的相关性,改善了信道估计的性能。为验证其有效性进行了仿真。仿真结果表明,在慢时变信道环境下,改进方法可以进一步提高信道估计的精度,同时保持了较低的复杂度。     

MIMO系统中应用张量分解进行半盲信道估计的算法分析

针对多输入多输出系统半盲信道估计问题,提出一种基于张量分解的半盲联合信号检测和信道估计算法。其思想是利用张量分解的唯一性,对接收信号构造基于张量分解的平行因子模型,并利用正则交替最小二乘算法对信道和发送信号进行联合迭代估计。仿真结果表明:与传统基于导频信道估计方法相比,所提算法只需少量的导频序列即可获得较高的信道估计精度;与已有的交替最小二乘算法相比,所提算法消除了矩阵求伪逆时可能带来的病态问题,收敛速度较快。文章还详细的分析了正则系数和收敛条件等参数对正则交替最小二乘算法性能的影响。      

基于SAMP重构算法的OFDM系统稀疏信道估计方法

为了提高OFDM系统稀疏信道估计的精度和减少导频子载波的数目,本文将OFDM系统频率选择衰落信道时域稀疏冲激响应的参数估计问题转化为压缩感知理论中在稀疏度未知及存在噪声干扰情形下复数稀疏信号的重构问题,提出了分别基于基追踪降噪（BPDN）和稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）的两种OFDM系统稀疏信道估计方法。在导频数和信噪比均相同的情形,与传统的最小二乘法（LS）、匹配追踪-最小二乘法（MP-LS）的信道估计方法相比,仿真结果表明所提出的两种方法无须将信道的稀疏度作为先验知识,并具有归一化均方误差小和误比特率低的优点。在所提出的两种方法中,基于SAMP的方法比基于BPDN的方法具有运行速度快、性能更接近Cramer-Rao界的优点,且导频子载波仅为系统子载波的12.5%,信噪比约大于10dB时,采用基于SAMP的方法在信道稀疏度未知的情形也能获得满足实际应用的误比特率。      

一种新的OFDM采样频偏盲估计算法

针对OFDM技术对系统的时钟同步要求非常高的问题,提出了一种新的采样频偏盲估计算法,该算法可较好地解决估计精度和估计复杂度的折中问题。通过仿真结果表明,在高斯白噪声信道下,与同类算法相比,该算法不仅估计精度高,而且估计复杂度低,符合实际工程应用。     

基于直接判决估计和预测估计的语音增强算法

对噪声环境下语音增强算法中的先验信噪比估计提出了一种新的估计算法。该算法结合了直接判决估计和预测估计方法,与传统的基于直接判决的先验信噪比估计算法相比较,当后验信噪比较大时,该算法减少了语音失真;当后验信噪比较小时,算法较明显地减少了音乐噪声。通过研究发现传统的直接判决方法就是该算法的一个特例,该算法可以通过一个权衡因子退化为传统的直接判决方法。实验结果也证实所提出的算法的优越性能。     

一种CPM信号参数盲估计方法

针对非协作通信下CPM信号参数盲估计问题,提出了一种系统的有序的盲估计方法,实现了对CPM信号的载频、符号速率、调制指数和调制阶数等参数的精确估计。利用CPM信号的循环平稳特性,采用了基于周期谱的符号速率估计方法,构建了代价函数,采用联合估计法对调制指数和频偏实现了三维的精确搜索,最后实现了基于循环平稳性的CPM信号调制阶数的准确识别。理论分析与试验仿真表明,新方法具有较高的正确估计概率,且在低信噪比下也能达到较好的效果。     

高阶累积量的近场源四维参数联合估计方法

提出了一种近场窄带信源载波频率、仰角、方位角和距离四维参数联合估计的方法。该方法利用构造累积量矩阵的特征值及其相应特征向量直接获取信源参数,无需谱峰搜索,计算量适中,且适用于加性高斯噪声环境。此外,该方法由于采用了非中心对称结构的十字阵列,可有效减少阵列孔径损失。计算机仿真实验证明了该方法的有效性。     

高性能汉语语音基音周期估计

精确度、连续性和可行性是语音基音分析中必须考虑的三个主要问题,为解决这些问题,本文提出一种新的汉语语音基音周期估计方法,首先,我们通过以ＬＶＡＭＤＦ方法替代ＡＭＤＦ方法获得了更好的基音估计精度和进域分辨度;其次,我们根据汉语语音的特点提出了元音清晰度的概念,在ＬＶＡＭＤＦ和元音清晰度的基础上,本文设计了元音中心定位、基音谐波单周期校正、基音邻近搜索等一系列算法,从而大大提高了汉语语音基音估计的精确     

LTE—A基于DMRS的噪声估计算法研究

LTE—A上行参考信号主要包括DMRS（解调参考信号）和SRS（探测参考信号）,DMRS信号主要用于上行信道估计以及eNodeB端的相干检测和解调,以便接收端成功解调数据。信道估计的准确性对于LTE—A系统的性能是至关重要的,而在信道估计算法（MMSE）中,噪声估计的准确性将直接影响到信道估计的性能。因此,为了更加准确地进行信道估计,对噪声估计的研究是非常有必要的。     

逻辑级功耗估计方法的研究

随着芯片规模的增大和速度的不断提高,功耗已经成为深亚微米设计中需要考虑的一个主要因素.在设计中,为了满足功耗需求而又避免进行昂贵地重新设计过程,就需要在设计的不同阶段进行精确而高效的功耗估计.同时,功耗估计对于设计过程中的优化及可靠性设计也是十分重要的.因此,在设计的各个抽象层次出现了很多功耗估计的方法.文章研究了逻辑级功耗估计的方法,重点是近年来提出的几种逻辑级功耗估计的方法,阐述了这些方法的基本原理并比较它们各自的优缺点.     

一种新的近场源三维参数联合估计方法

提出了一种新的近场源频率、波达方向和距离的三维参数联合估计算法.基于阵列接收数据的高阶累积量,构造了三个适当的矩阵束,它们的广义特征值的相位给出频率、到达方向和距离的估计,同时其特征值的幅度实现三维参数的自动配对.该算法的参数估计有闭式解,无需复杂的搜索过程,且其参数自动配对.由于算法使用了四阶累积量,所以适用于任意结构的加性高斯噪声环境.计算机仿真实验证实了所给算法的有效性.     

OFDM系统中一种改进的信噪比估计算法

在OFDM系统,SNR承担着监控信号质量的责任.主要研究了基于LMMSE信道估计的信噪比估计.针对现有算法的复杂度高,信噪比估计有偏的问题,提出了一种改进的修正算法.该方法通过无偏的噪声估计以及前后OFDM符号之间的迭代来实现快速收敛,并且直接利用LMMSE信道估计过程的系数来计算修正因子,计算复杂度低.经仿真表明,所提方法在高SNR时估计精度可提高2dB,误码率也有0.3dB的提升.     

小波收缩中统一阈值函数及其偏差、方差与风险分析

该文建立了小波阈值消噪的统一阈值函数,推导了统一阈值函数的偏差、方差、风险的明确关系式.利用这些公式研究了参数不同时(以u=1,2,为例)统一阈值函数估计的偏差、方差、风险与阈值以及小波系数的关系,得到了小波统一阈值函数消噪估计的性能,对小波消噪在工程中应用有重要的理论指导意义.