基于信号周期平稳特性的OFDM系统时频参数盲估计算法

该文考虑移动通信信道下的OFDM系统同步参数估计问题，通过对接收信号进行采样，获得具有周期平稳特性的序列，在此基础上提出一种基于OFDM信号周期平稳特性的系统时延和频偏盲估计算法，并对算法进行时频参数估计范围和误差来源分析。理论分析和仿真结果表明，该算法不仅适用于频率选择性衰落信道，而且与同类的方法比较，具有更大的频偏估计范围和更高的估计精度。     

一种基于OFDM信号周期平稳特性的系统时延和频偏的盲估计算法

该文首先提出一种基于信号周期平稳特性的OFDM系统时延和频偏的盲估计算法,然后分析算法,获得一种可以估计非整数倍样点周期的时延和扩大频偏估计范围,实现整个OFDM系统带宽范围内的频偏估计的方法,并指出本算法可以在信道未知的情况下获得好的估计性能,最后给出相应的仿真结果。理论分析和仿真结果表明,本算法有很好的抗噪特性、强的变化信道适应性,与同类方法比较,具有更高的估计精度、估计非整数倍样点周期时延和扩大频偏估计范围的能力。     

虚拟多天线OFDM系统中多频偏和信道联合最大似然估计算法研究

针对各个收发天线间都具有不同的频偏和信道参数的虚拟多天线、OFDM系统目的节点中数据辅助的多频偏和信道参数估计问题进行了研究.通过利用级数展开的方法进行矩阵求逆,提出了一种基于最大似然准则的高计算效率参数估计算法,从而能够同时对虚拟多天线OFDM系统中的频偏和信道等参数进行估计.给出了本算法估计结果的均方误差与CR下界的对比,同时还对训练序列的设计进行分析和仿真验证,仿真结果表明所设计的低复杂度算法性能上逼近CR下界,同时克服了现有算法的缺陷.     

一种适用于OFDM-TDMA系统的载波频率偏移估计算法

该文提出了一种适用于OFDM-TDMA系统的载波频率偏移盲估计算法,它利用OFDM载波信道间内在的正交性,寻找与最小估计均方误差相对应的频偏来校正系统的频率偏移．通过计算机仿真表明,这种算法在频率选择性衰落信道下具有高的估计精度,且适用于时变环境下的频偏跟踪．     

DAB接收机中载波频偏估计

同步系统是 DAB 接收机的关键之一,针对其中的载波同步算法进行了分析。在理论分析载波频率偏差对 DAB 系统性能影响的基础上,介绍了2种分别用于载波粗频偏估计和细频偏估计的算法。粗频偏估计算法基于 DAB 信号所特有的相位参考符号(PRS),细频偏估计算法基于 OFDM 信号所特有的循环前缀(CP),对其它采用 OFDM 技术的系统具有很好的通用性。仿真结果表明这2种算法估计性能良好。     

高速飞行器环境下频偏估计算法的研究

正交频分复用作为一种高效的数据传输方式,能够提供较高的频谱效率,在移动通信中得到了广泛的应用。针对高速飞行器通信系统中信道快速变化的特点,采用OFDM传输体制,在利用训练序列的基础上根据循环前缀包含的频偏信息,提出一种联合频偏估计算法。该算法不仅能够接近实时频偏估计,而且估计性能较好,克服了传统频偏估计算法的滞后性。     

无线局域网环境中OFDM系统频偏综合估计

本文提出了一种针对IEEE802．11a OFDM系统频偏综合估计算法，该算法分两个过程对OFDM频偏进行估计；捕获过程和跟踪过程，计算机仿真表明，该算法在不降低估计误差均方差的情况下，相对于其它使用前导字进行频偏跟踪的算法能够提供更大的频偏估计范围，具有更高的频率和更低的计算复杂度。     

OFDM系统中基于PN序列的迭代相关检测信道估计

提出了一种基于PN序列进行时域迭代相关检测的信道估计算法,在典型信道下,采用该算法后系统的误码率性能优于传统的频域导频系统.PN序列还可以用于多用户检测、频偏估计和定时同步,因而OFDM系统中使用PN序列的帧结构可以减少系统资源开销,提高频谱利用率.     

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。     

基于导频的OFDM信道估计方法研究

提出了一种改进的信道估计算法.采用基于SVD的LMMSE算法对导频符号的信道系数进行估计,比较了改进后的算法与原有算法.仿真结果证明,无论对于快衰落信道,还是慢衰落信道,改进后算法都具有更好的性能,更适合于无线OFDM系统.     

基于扩展路径识别算法的水声OFDM系统低复杂度迭代稀疏信道估计

移动OFDM水声通信系统中,基于压缩感知的稀疏信道估计方法计算量较大,不适用于实时通信。针对这一问题,该文基于一致多普勒信道模型提出一种扩展路径识别(GPI)算法。该方法首先使用信道多普勒扩展矩阵构造等效发射序列,将多普勒信道转化为等效线性时不变信道。然后使用GPI算法估计信道多普勒及各路径的时延及幅度参数,实现低复杂度稀疏信道估计。此外,该文将GPI算法扩展到Turbo接收机中,通过利用信道译码器反馈的数据符号先验信息迭代提高信道估计精度。仿真结果表明,所提方法的性能优于传统的路径识别算法,且与OMP算法接近,而其计算量远低于后者。     

一种降低复杂度的压缩感知水声信道估计方法

针对浅海的水声信道稀疏特性,提出了一种降低复杂度的前向回溯正交匹配追踪(RC-LABOMP)信道估计方法。首先计算正交匹配追踪和子空间追踪信道估计算法的两类支撑集,接着根据两类支撑集的交集和并集,预处理先验信息,最后利用先验信息完成前向回溯正交匹配追踪信道估计。该算法经过先验信息的预处理,能够减少原LABOMP算法的迭代次数,同时缩小原子的索引范围,因此能够显著降低原LABOMP算法的计算复杂度。此外,将提出的算法与水声Turbo均衡系统相结合,更适用于水声通信系统。仿真结果表明,所提算法在随机信道和水声信道条件下,具有估计精度高、误码率低的特点,同时能够显著降低LABOMP算法的计算复杂度,是一种适用于浅海水声信道的有效估计方法。     

A combined timing and frequency synchronization and channel estimation for OFDM

This letter addresses training-signal-based combined timing and frequency synchronization and channel estimation for orthogonal frequency-division multiplexing systems. The proposed scheme consists of two stages. At the first stage, coarse timing and frequency-offset estimates are obtained. Based on these estimates, a (coarse) channel response estimate is obtained. The timing and frequency-offset estimates at the second stage are obtained by maximum-likelihood (ML) realization based on a sliding observation vector. Then ML channel estimation is performed. A means of complexity reduction by an adaptive scheme is also presented. The simulation results show that the proposed combined approach performs quite well, and circumvents the problem of mismatch among individual synchronization tasks.     

A Robust Joint Frequency Offset Estimation for the OFDM System Using Cyclic Delay Diversity

Cyclic delay diversity (CDD) is a low-complexity transmit diversity technique for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM), which transforms a multiple-input channel into an equivalent single-input channel with a large delay spread. Consequently, high frequency selectivity makes channel and frequency estimation a challenging task. This paper proposes an improved joint estimation of carrier frequency offset and sampling frequency offset for the OFDM system using CDD technique. By finding the amount of a transmit-antenna specific delay which reduces the variance of the frequency estimation scheme, these parameters improve the robustness of the joint frequency estimation scheme against the frequency selectivity of the channel. Computer simulation shows that the joint frequency-offset estimation scheme with properly designed cyclic delay parameters performs robustly, with the performance better than the conventional scheme.     

基于水声信道的Turbo码性能仿真、与误码率估计方法研究

本文论述了在远程水声通信系统中提高系统可靠性的Turbo编码方案,对Turbo编码方案在给定的水声信道以及联合调制模式下的性能进行了仿真,对影响纠错性能的因素进行了分析,并对水声信道条件下的误比特率上限进行了推导,说明Turbo编码方案对远程水声通信系统的可靠性有较大改善。     

长时延扩展水声信道的联合稀疏恢复估计

对具有长时延扩展的水声信道,传统的信道估计算法如最小二乘法将在大量零值抽头产生严重的估计噪声,导致估计性能下降,同时信道估计时所需的较高估计器阶数大大提高了运算复杂度。压缩感知信道估计方法可有效利用多径稀疏特性改善性能,但需采用较大的训练序列长度以保证稀疏恢复精度,由此导致额外的系统开销。利用水声信道多径稀疏结构在数据块间存在的相关性,建立基于分布式压缩感知的长时延水声信道联合稀疏模型,从而可利用同步正交匹配追踪算法进行联合重构,以进一步减小系统的训练序列开销,提高估计性能。最后通过仿真和海上实验验证了所提方法的有效性。     

基于AR模型的水声信道盲估计算法

给出了基于AR模型的水下通信系统模型,利用基于输出序列自相关阵的Levinson-Durbin递推算法,在不需要训练序列的条件下估计得到信道传递函数,并恢复出原信号。与基于高阶统计特性方法相比,该算法运算复杂度低,估计速度快,更适合高速数据传输信道的估计。通过对水声信道参数盲估计的计算机仿真,验证了该算法具有较高的精度。     

水声多径信道多普勒因子精确估计方法

由水下平台运动导致的多普勒效应是影响高数据率水声通信性能的主要因素,现有多普勒估计方法在复杂水声多径信道条件下估计精度急剧下降。针对此问题,提出了一种可自动匹配水声多径信道的精确多普勒频移估计方法。仿真结果表明：该方法可显著提高水声多径信道的多普勒频移估计精度,信道适应性强,在信噪比大于-5 dB时,估计精度始终保持在10^-4左右,满足高数据率水声通信对多普勒因子估计精度的要求。     

Synchronization techniques for underwater acoustic communications

Underwater acoustic channel is a challenging medium for communication due to the presence of significant multipath, high noise, frequency-dependent propagation loss, and high and non-uniform Doppler spread. Doppler shift is non-negligible in underwater communication due to the low velocity of underwater signals. Synchronization and Doppler estimation are important requirements for achieving good performance in this channel. Synchronization algorithms that give good performance in radio communication do not work well in underwater communication. Hence, this area has received a lot of attention from researchers. This paper surveys important works in the area. The techniques proposed in the literature for frame synchronization, frequency and phase synchronization, and timing synchronization in single carrier communications are reviewed here. The synchronization techniques proposed for OFDM, MIMO OFDM, and spread spectrum communication are also surveyed. Doppler estimation methods proposed in the literature are also reviewed. It is found that most of the recent works in underwater acoustic communication focus on OFDM synchronization. Deep learning-based methods proposed in the literature are also reviewed. Key open problems and areas that require future research attention in the field of synchronization and Doppler estimation in underwater communications are highlighted in this paper. The area needing most attention of underwater communication researchers was found to be MIMO OFDM due to the difficulty in synchronization in such systems while used in underwater communication. Reducing the computational complexity of the algorithms used is also important for future work. Schemes that work with Doppler due to relative velocity over 10 m/s also need to be developed.     

基于多层双向长短时记忆网络的水声多载波通信索引检测方法

索引调制滤波器组多载波(FBMC-IM)水声通信系统在进行信号检测时,需要先根据均衡后子载波上承载的恢复数据判断出活跃子载波的位置。针对传统检测方法估计索引信息时计算复杂度高且准确度较低的问题,该文结合双向长短时记忆网络(BLSTM)对时序信号进行特征提取的优势,将深度学习理论引入水声信号处理的概念,提出一种基于多层BLSTM的水声通信信号索引检测方法。该方法将传统索引检测问题转化为数据驱动的多元分类问题,在提高估计性能的同时降低了计算复杂度。基于湖试测得的水声信道数据仿真验证了该方法的优越性和鲁棒性,可以作为索引调制机制下的一种通用检测手段。