修正Kalman滤波多带UWB信道估计改进方法

针对多带超宽带(UWB)系统中修正Kalman滤波算法复杂度高的缺陷,提出一种低复杂度的修正Kalman滤波改进方法。该方法中UWB信道采用自回归模型(AR)建模,利用导频跟踪时变信道衰减因子,通过Kalman滤波和频域分段最小均方误差(MMSE)算法同时跟踪信道的时域相关性和频域相关性,提高了系统性能,降低了计算复杂度。仿真结果表明,和修正的Kalman滤波方法相比,在估计精度损失很小的情况下,所提方法极大降低了计算复杂度,提高了系统整体的估计性能。     

基于谐波叠加的短波信道模拟器设计

在基于Watterson模型的短波信道模拟器设计中,常采用滤波法实现短波信道的多普勒扩展和衰落,其运算复杂度较高。给出一种新的短波信道模拟器实现方法,采用谐波叠加法设计抽头增益函数,模拟短波信道的多普勒扩展和衰落,有效降低了运算复杂度。最后,采用单音信号对信道模拟器多径？多普勒扩展和多普勒频移等性能进行了仿真,仿真结果证明了用谐波叠加法设计短波信道模拟器的有效性。     

空时频MIMO信道建模与实现

该文根据角度功率谱、多普勒谱、功率时延谱及收发两端天线的结构,建立了一种多抽头的宽带MIMO信道模型。在建模过程中提出了一种改进的成形滤波器法,通过加入随机相移来消除各条路径的相关性,从而能够更好地仿真出独立的衰落信道。利用Matlab软件,创建了一个无线MIMO信道仿真平台,并针对3GPP标准MIMO信道模型进行了仿真。仿真结果表明用该文方法产生的信道特性与理论结果十分接近,从而验证了改进信道模型能够较好地模拟MIMO系统的空间信道。     

电子侦察测频系统的建模与仿真

利用标准化建模思想,概述了信道化测频模型和瞬时测频模型。通过基于多相滤波和瞬时自相关的信道化测频子模块与基于改进相位差分法的瞬时测频子模块的仿真,对比并分析了两种测频子模块之间的优劣,仿真结果验证了算法的有效性与正确性。     

时变多普勒衰落信道硬件模拟的FPGA实现

针对不同散射环境下衰落信道具有不同的多普勒功率谱形状,提出了一种改进的复谐波叠加模型用于时变多普勒衰落信道的模拟,仿真分析了该方法输出信道衰落的幅值及相位连续性,并据此设计了基于FPGA硬件平台的时变多普勒衰落信道模拟器。硬件实测结果表明,该模拟器输出的时变多普勒功率谱与理论仿真非常吻合,可用于实际中多普勒功率谱实时变化场景的模拟。     

高速移动通信系统中OTFS分数多普勒信道估计加窗研究

针对正交时频空间(OTFS)调制系统中分数多普勒信道对应的物理路径信道状态信息估计困难及计算复杂度较高等问题,该文提出一种节省导频资源的脉冲匹配滤波(PRS-PMF)信道估计算法。该算法首先使用数据与导频联合成帧的嵌入式辅助导频方法获得等效信道的估计,然后通过互相关匹配滤波估计出各路径信道状态信息,相比于传统的脉冲导频互相关匹配滤波信道估计算法,能够在降低计算复杂度的同时减少导频资源的占用。在此基础上,对OTFS系统加窗,减少窗口响应主瓣的整数样点数量并降低旁瓣电平,有效改善了等效信道多普勒响应函数的自相关特性,从而降低了其他符号及噪声对估计符号的干扰。     

OFDM系统中基于EM迭代的时变信道估计与数据检测

针对OFDM系统中难以实时获取时变信道统计信息的问题,提出了一种基于期望最大化(EM, expectation maximization)迭代的多符号联合信道估计和数据检测算法。为了获取合适的迭代初始值,利用梳状导频的信息,设计了基于最小二乘算法的低复杂度的初始化方案。通过分析算法中的信道统计量与信噪比的关系,提出了忽略信道自相关矩阵的简化算法,避免了获取信道统计信息的操作。仿真结果表明,提出的算法对信道的功率延迟分布和多普勒功率谱等统计信息不敏感,在未知信道多普勒功率谱的条件下,仍然具有较低的估计误差和误码率。      

基于导频和修正Kalman滤波的MIMO-OFDM信道估计方法

提出了一种适用于时间频率选择性衰落信道的MIMO-OFDM系统的组合信道估计方法。采用AR过程对信道进行建模,利用基于导频的低维Kalman滤波算法进行信道估计,并采用LS算法估计时变的信道衰减因子。Kalman滤波跟踪了信道的时域相关性,为了同时跟踪信道的频域相关性,采用了一种基于MMSE(minimum mean square error)的合并器对Kalman滤波算法进行修正。仿真表明,提出的这种组合算法降低了传统的Kalman滤波结构的复杂度,能够跟踪信道的时频变化,改进了基于LS准则的信道估计算法,并且与复杂的高维Kalman滤波算法的信道估计性能相当。     

智能交通系统的无线信道建模

由于高速移动,车车、车路通信信道存在较大多普勒频移,同时接收信号到达角不符合均匀分布。针对该特点,采用了两种方法进行信道建模,一种是采用R.von Mises提出的概率密度谱函数对多径散射信号到达移动接收机的角度进行建模,另一种是通过研究接收机和发送机之间相对运动进行建模。采用自回归模型法,根据不同的到达角平均方向、发射机和接收机速度比率和到达角宽,建立了不同的车车信道。仿真结果表明所建立的信道理论值与仿真值基本一致,同时揭示了3个参数对车车、车路信道模型二阶特性的影响。为了进一步验证不同信道模型对车车、车路通信的影响,搭建了下一代智能交通通信协议IEEE 802.11p系统测试平台,结果表明在最大多普勒频移为790 Hz、信噪比为5 d B时,简单二维各向异性散射信道比AKKI信道的系统误比特率低17.17 d B,三种信道的误比特率随着移动速度、调制阶数的提高而提高。仿真结果为研究智能交通系统稳定通信建立了基础。     

一种新的短波信道多普勒扩展实现算法

基于查表的谐波叠加法常用于仿真移动信道模拟器中的多普勒扩展,能有效降低模拟器的运算复杂度。但将其用于仿真短波信道模拟器中的多普勒扩展时,将面临对存储资源要求过高、查表过于复杂的问题,限制了模拟器的仿真开发。提出了一种低存储量的查表算法仿真实现短波信道中的多普勒扩展,大大减少了对存储资源的耗费,提高了多普勒扩展的实现精度,且较直接求谐波叠加的仿真方法具有更低的运算复杂度,更适用于模拟器的仿真实现。     

Statistical analysis of mobile radio reception: an extension of clarke?s model

Statistical analysis and modeling of wireless channels is essential to wireless communication systems. Clarke?s model [1] and the corresponding statistical analysis of mobile radio reception has been widely accepted in numerous wireless applications. Since the component phases in Clarke?s model are assumed to be constant in time, the well-known results of statistical analysis based on this model, such as the autocorrelation and Doppler power spectrum, are not appropriate to describe real wireless channels for which the random environments (radio propagation paths) are time-varying and accordingly for which the channel is non-constant in the absence of Doppler frequency shift. In this paper, we extend the traditional Clarke?s model incorporating the effect of fluctuations in the component phases, and perform the statistical analysis which results in a closed-form expression of the autocorrelation of the fading. The theoretical power spectral density function, which is the Fourier transform of the resultant autocorrelation of the fading, is shown to fit the practical measured spectra, which is in contrast to the traditional theoretical flat fading channel spectra (Jakes? spectrum in [2]). The proposed model and statistical results should have important implications for detailed spectral analysis and channel simulations for real wireless communications systems in random fluctuating electromagnetic propagation environments.     

电离层非相干散射谱和自相关函数估计算法

非相干散射谱对电离层各物理参数的研究具有至关重要的作用。现有非相干散射谱模型推导和计算较为复杂,且无法给出相应的自相关函数模型。该文重新推导了电离层非相干谱的简化模型,并提出相应的自相关函数模型。在此基础上,针对非相干散射信号处理中零时延处距离模糊大、分辨率较低,导致自相关函数在不同时延处均衡性较差,影响电离层散射谱估计性能的问题,提出使用自相关函数模型估计零时延自相关值的数据拟合方法。考虑到计算复杂度,提出利用多项式函数逼近自相关函数模型的快速实现方法。最后,通过对实测回波数据处理结果的对比分析,证明了该方法的可行性,对提高电离层探测精度具有重要意义。     

Analysis and Simulation of Second-Order Statistics with Modified Characteristic Function Parameters in a Multipath Fading Environment

In this paper, we analyse and implement a modified low pass filtering based characteristic function for a multipath Rayleigh fading channel. A new class of this modified filtering sequence based statistical simulation model is proposed for a Rayleigh fading environment. Comparing with the sum-of-sinusoids (SOS) deterministic model and its modifications as a new SOS model, the proposed model reintroduces the randomness to Doppler frequency and initial phase of the sinusoids to have non-deterministic simulators with desired statistical properties. The expressions and simulation results of level crossing rate (LCR) and average fade duration are derived and shown in this paper. Comparison of power spectra reveals that the spectrum spread is much less for our proposed method. Therefore, we would expect reduction in the rapidity of fading which is observed in LCR calculations.     

地空衰落信道建模与仿真

在对地空信道角度统计特性分析的基础上,得到非直视分量通用多普勒功率谱和天线空间相关系数数学表达式。将地空信道小尺度衰落和大尺度衰落结合起来,用Nakagami衰落来建模地空信道小尺度衰落。将Zheng模型仿真法和MSEM仿真法分别用来模拟地空小尺度衰落和大尺度衰落模型。仿真结果表明,信号经过信道后幅度和频率都将发生显著的变化。     

非平稳信道衰落FPGA实时模拟方法

针对由于收发端的高速移动导致信道衰落呈现的非平稳特性,提出了一种基于线性调频信号叠加的非平稳信道衰落产生方法,并对输出信道衰落的幅值分布和平均增益进行了详细分析,据此设计了基于FPGA硬件平台的非平稳信道衰落模拟器。硬件实测结果表明,该模拟器输出信道衰落分布、自相关函数和多普勒功率谱等均与理论结果非常吻合,可应用于针对非平稳散射环境下的下一代无线通信系统性能测试和验证。      

非线性卫星信道下的粒子滤波盲均衡方法

针对卫星信道中高功率放大器产生非线性失真的问题,本文提出了一种基于粒子滤波技术的盲均衡法。该算法优势在于不需要对非线性信道线性化处理,而是利用带权值的离散随机样本点来对期望分布进行近似,通过将非线性模型建模成状态空间模型,对信道参数进行跟踪和符号序列估计。仿真结果表明,算法实现了对放大器非线性幅度和相位特性的粒子滤波估计,并对符号序列进行了盲恢复,在误比特率为 较截断Volterra均衡有1.5 dB左右的性能增益;通过增加粒子数目和平滑长度能一定程度上提高算法性能,但在复杂度与性能折中考虑下,不能无限增加粒子数目。      

Joint parameter estimation and decoding in a distributed receiver

This paper presents an algorithm for iterative joint channel parameter (carrier phase, Doppler shift, and Doppler rate) estimation and decoding of transmission over channels affected by Doppler shift and Doppler rate using a distributed receiver. This algorithm is derived by applying the sum-product algorithm (SPA) to a factor graph representing the joint a posteriori distribution of the information symbols and channel parameters given the channel output. In this paper, we present two methods for dealing with intractable messages of the SPA. In the first approach, we use particle filtering with sequential importance sampling for the estimation of the unknown parameters. We also propose a method for fine-tuning of particles for improved convergence. In the second approach, we approximate our model with a random walk phase model, followed by a phase tracking algorithm and polynomial regression algorithm to estimate the unknown parameters. We derive the Weighted Bayesian Cramer-Rao Bounds for joint carrier phase, Doppler shift, and Doppler rate estimation, which take into account the prior distribution of the estimation parameters and are accurate lower bounds for all considered signal-to-noise ratio values. Numerical results (of bit error rate and the mean-square error of parameter estimation) suggest that phase tracking with the random walk model slightly outperforms particle filtering. However, particle filtering has a lower computational cost than the random walk model-based method.     

Channel estimation for OFDM systems using adaptive radial basis function networks

We propose a new scheme for pilot-symbol-aided channel estimation in orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) systems in multipath fading channels, that does not require knowledge of the channel statistics (e.g., Doppler or power spectrum). It is based on using the radial basis function (RBF) network to model the dynamics of the fading process. Both one-dimensional and two-dimensional RBF networks are proposed to exploit the channel correlation in the time domain and in the time-frequency domain. The proposed RBF networks are essentially nonlinear interpolators of the pilot channels. Compared with the existing OFDM channel estimation methods based on linear filtering, the proposed new techniques offer both robustness to fading rate, and a better performance especially in relatively fast fading channels.     

一种新的Jakes模型参数计算方法

本文分析了小尺度无线衰落信道的理论参考模型—Clark模型,比较了两种较为重要的确定性仿真模型的参数计算方法—精确多普勒扩展法（MEDS）和随机精确多普勒扩展法（R_MEDS）,提出了一种新的用于仿真平坦衰落信道Jakes模型的参数计算方法,即在MEDS的基础上对离散多普勒频率引入随机抖动。仿真数据和图形表明,在模型复杂度较低的情况下,新的信道模型的自相关和互相关特性较R_MEDS有很大改善,而且与原始MEDS相比,新模型多普勒频率为随机变量,可以有效仿真瑞利衰落、多个不相关的瑞利衰落和频率选择性衰落信道等,并且可以结合工程需要设定随机抖动幅度,保证了衰落信道的不相关性和遍历性的有机统一。      

利用频谱特性的速度自适应信道估计方法

本文利用信道在移动环境下频谱带限和对称的特征,提出一种新的对移动速度自适应的信道估计方法。该方法通过寻找频谱自相关的峰值来确定频域滤波器的长度。相对传统速度自适应方法,该方法不需要估计多普勒频率或移动速度,降低了系统实现的复杂度;也不需要信道的长时统计量或信噪比信息,实时性较高。信号在频域的处理必然会有频谱泄漏问题,传统方法滤除噪声的同时也去掉了部分信号,对此本文同时还提出一种恢复泄漏的频域信号的方法,使估计性能有所提高。仿真结果显示,从步行到高速移动的环境下,本文提出的信道估计方法的均方误差(MSE)都保持在较低的水平,具有良好的对速度自适应的估计性能。