新的盲信道估计算法

研究了各种盲信道估计算法.提出一种关于信道的假设,并在此基础上提出一种新的盲信道估计算法.新算法能够同时估计出信号和信道.新算法基于MMSE准则,利用m进制通信系统中,在接收端和发射端都已知信号模式且模式个数有限(K=log2m)的特点,结合预置于算法的信道模型,得到信道模型和信号模式的估计.然后依据MMSE准则得到信道和信号的最佳估计.最后给出仿真结果,仿真表明:新的盲信道估计方法能够精确估计实际信道的等效冲击响应,并能够进行有效通信.     

基于MIMO—OFDM系统的信道估计算法分析

MIMO-OFDM技术是未来无线通信系统的研究热点。信道估计是估计出信道的时域或频域响应,对接收到的数据进行校正与恢复,是实现MIMO-OFDM系统优良的传输性能的重要环节。对MIMO-OFDM系统的多种信道估计算法进行了全面深入地探讨,重点分析和比较了基于LS和MMSE的非盲信道估计算法、盲信道估计算法和半盲信道估计算法,并提出了未来信道估计算法的研究方向。     

一种基于期望最大化的OFDM半盲信道估计算法

提出了一种OFDM半盲信道估计算法。传统的OFDM系统信道估计是依赖于训练序列，但是在无线通信系统中，运用半盲信道估计的性能和灵活性更好。在无线局域网的5GHz频宽的OFDM背景下，利用EM算法仿真，结果表明该算法的SNR与传统训练序列信道估计比较提高了2dB。     

短波OFDM系统中基于迭代插值的信道估计

经典的线性插值算法具有实现简单的优点,但短波信道是靠电离层反射进行通信,而电离层的分布是随机变化的,导致短波信道随机变化.所以数据子载波的频域响应与相邻导频子载波频域响应之间不再满足线性关系,即线性插值算法不适用于短波OFDM系统中.基于此提出了一种迭代的插值算法,该算法利用了两个距离最近的子载波的信道响应的相关性越大的原理,利用信号的相关性进行迭代,从而得出频域的信道估计.仿真表明,该插值算法有效拟合了短波信道特性曲线,降低了系统的误比特率和均方误差.     

MIMO-OFDM系统信道估计算法综述

MIMO-OFDM技术是近年来通信信号处理领域的研究热点,无线信道不仅是频率选择性的,而且是时变的,为了获得较高的系统性能,信道估计就显得尤为重要.对MIMO-OFDM系统中现有的信道估计算法进行了综述,重点介绍了基于训练序列的、导频符号的以及盲和半盲信道估计算法.比较了各种算法的优缺点,提出了未来信道估计的发展方向.     

MIMO-OFDM系统中的信道估计算法

本文对MIMO—OFDM系统中的信道估计技术进行了介绍,根据是否使用训练序列,信道估计可以分为导频辅助信道估计、盲信道估计及半盲信道估计,本文分别对已有的信道估计算法进行了综述,并对一种已有的基于m序列的时域信道估计方法进行了改进。     

MIMO-OFDM中基于系统分解的VC子空间盲信道估计快速算法

研究MIMO-OFDM系统中的盲信道估计问题。将OFDM系统中的子空间盲信道估计方法引入到MIMO-OFDM系统中,建立了带有虚拟载波的系统数据传输模型。针对MIMO-OFDM系统VC子空间盲信道估计算法复杂度高的特点,提出了一种该算法下基于系统分解的快速方法。仿真实验结果表明,算法在RMSE性能上稍差于原算法,但却显著降低了信道估计算法的复杂度,对快速信道估计应用方面具有一定的指导意义。     

基于DRM信号的短波探通一体化技术

短波通信一直以来都是无线远程通信的一种重要方式,文中旨在利用一种既具有短波通信功能,又具有信道探测功能的一体化信号,实现在进行短波通信的同时,实时探测信道特性,并利用探测结果修正自身信号,降低通信误比特率.文中选用数字调幅广播（Digital Radio Mondiale,DRM）信号作为一体化信号,在分析了该信号的探测性能后,研究了利用探测得到的短波信道特性参数（时延、多普勒频移、相对衰减等）,构造反卷积滤波器,实现校正一体化信号并提出可提高其通信性能的算法.最后,通过仿真分析得出,所提算法相较于传统短波通信的方法,既提高了频带利用率,又降低了通信误比特率（Bit Error Rate,BER）,具有良好的性能.     

基于有限字符特性的空时OFDM系统决策反馈信道估计

该文提出了一种适用于空时编码正交频分复用(STC-OFDM)系统盲信道估计算法,利用信号的字符有限特性获取粗信道估计,进而利用映射星座先验知识,采用决策反馈方法得到信道精估计。充分利用了信号的先验知识,以较高的计算复杂度为代价,提高了盲信道估计精度,因此能较好地适用于具有慢时变频率选择性较强的信道,且子载波数不大的系统。与基于子空间盲信道估计算法比较验证了该算法性能。     

脉冲超宽带(UWB)跳时系统的频域信道估计

提出一种基于序列和的最大似然(ML)频域信道估计算法,该算法可适用于对跳时UWB通信系统进行基于训练序列的信道估计和盲信道估计,大大简化了运算的复杂性。在仿真中比较了基于理想信道估计、基于一般的频域信道估计以及基于序列和的ML频域信道估计的性能。结果显示,在频域的估计过程中,对发射信号的频谱设定适当的可信门限后,可以获得与直接进行频域信道估计相似的性能。     

基于SIC的单通道同频混合信号低复杂度盲分离算法

针对非协作通信中单通道同频混合信号盲分离算法复杂度高的问题,本文在连续干扰抵消（Serial Interference Cancellation, SIC）算法基础上,构建了单通道同频混合信号的信道接收模型,提出了基于SIC的低复杂度盲分离算法。并对信道重构中的信道截断影响进行了处理,避免了分离性能的损失。仿真结果表明,QPSK调制方式下分离性能与已有算法性能相当,但复杂度降低了2/3,且算法对频偏误差不敏感。      

Adaptive blind estimation algorithm for OFDM-MIMO radio systems over multipath channels

This paper investigates the blind algorithm for channel estimation of Orthogonal Frequency Division Multiplexing-Multiple Input Multiple Output (OFDM-MIMO) wireless communication system using the subspace decomposition of the channel received complex baseband signals and proposes a new two-stage blind algorithm. Exploited the second-order cyclostationarity inherent in OFDM with cyclic prefix and the characteristics of the phased antenna, the practical HIPERLAN/2 standard based OFDM-MIMO simulator is established with the sufficient consideration of statistical correlations between the multiple antenna channels under wireless wideband multipath fading environment, and a new two-stage blind algorithm is formulated using rank reduced subspace channel matrix approximation and adaptive Constant Modulus (CM) criterion. Simulation results confirm the theoretical analysis and illustrate that the proposed algorithm is capable of tracking matrix channel variations with fast convergence rate and improving acceptable overall system performance over various common wireless and mobile communication links.     

基于独立分量分析的PCMA信号盲分离算法

针对非协作通信中成对载波多址(Paired Carrier Multiple Acess,PCMA)信号的盲分离问题,提出了一种基于独立分量分析(Independent component analysis,ICA)的单通道盲分离算法。首先对接收到的单路PCMA信号进行参数估计得到其残余载波频率,再对其处理得到两路基带混合信号,最后利用ICA算法分离出源基带信号。该算法在未知两个卫星地面站发送信号的情况下,从接收到的PCMA信号中恢复出两路源基带信号。仿真实验表明,本文算法在信噪比为-10dB时仍具有良好的分离效果,两路基带信号的波形相似系数可分别达到0.94与0.86以上。     

基于因子图的同频数字混合信号单通道盲分离

本文针对复杂编码下同频数字调制混合信号单通道盲分离问题,构建了利用因子图设计盲分离算法的统一框架。通过将和积消息传递算法与ECM参数估计算法有机地结合,提出一种基于因子图的编码辅助同频混合信号单通道盲分离算法。确定了在最大似然准则下混合信号同步参数的估计式。利用广义分配率准则,为存在码间干扰的混合信号建立了合理的因子图模型,得到了符号序列的后验概率估计式。仿真结果表明,本文提出的算法不仅能够对卷积码混合信号取得较好的分离性能,还能有效实现对LDPC码等复杂编码混合信号的参数和序列的联合估计。     

采用MRSSA-ICA的共信道多通信信号盲分离

针对时频域部分重叠的多个跳频通信信号共信道盲分离问题,提出了一种新的共信道盲分离算法SCBSS(Single Channel Blind Source Separation)。首先,重新定义多分辨奇异谱分析(Multi-resolution Singular Spectrum Analysis,MRSSA)算法,利用其冗余性来重构伪多输入输出模型;接着引入独立分量分析算法用于提取感兴趣的独立分量。仿真结果验证了所提算法分离多个正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying,QPSK)调制的时频域部分重叠跳频通信信号的有效性和鲁棒性,且不需要任何先验。     

一种改进的OFDM系统盲信道估计算法

在OFDM通信系统中,信道参数估计一直是个备受关注的问题。本文利用接收端分集,提出了一种改进的盲信道估计算法,它适用于有无虚拟子载波,有无循环前缀的各种情况,在一定的信道精度要求条件下,可以在一个OFDM 符号内进行信道估计。计算机仿真显示,在积累相同的接收符号时,本算法也比同类的盲信道估计算法的性能好。     

大规模MIMO系统中低复杂度的稀疏信道估计

针对大规模多输入多输出（MIMO）系统信道估计算法复杂度高的缺陷,结合无线通信信道固有的稀疏性提出了一种低复杂度的稀疏信道估计算法。该算法是在传统的离散傅里叶变换（DFT）信道估计的基础上利用分离算法将信道抽头与噪声空间分离开来,使得信道估计时只需要计算信道抽头的部分,因此算法的计算复杂度被大大降低。仿真结果表明,该算法在保持低复杂度的同时,可获得接近最小均方误差（MMSE）性能。     

基于支持向量机的水声信道盲均衡算法研究

水声信道的带宽极为有限,与需要训练序列的自适应均衡算法相比盲均衡技术节省了带宽,特别适合高速水声通信和多点通信。针对基于高阶统计量的盲均衡算法收敛速度慢的缺点,研究了一种基于支持向量机的盲均衡算法,它收敛速度快并具有全局最优解。通过对浅海信道触发通信信号的计算机仿真,证明了算法的有效性。     

一种不受信道阶数估计影响的SIMO直接盲均衡算法

针对单输入多输出（Single-Input-Multiple-Output, SIMO）模型提出一种完全不需要信道阶数估计的直接盲均衡算法。文章利用接收数据的截短协方差矩阵和信号子空间的关系设计一种零延迟均衡器,并通过信道矩阵和均衡器系数的合响应特性克服了算法相位偏转的问题,最后得到一种对信道阶数估计鲁棒并且没有相位偏转的盲均衡算法。该算法不同于一般子空间类算法,不需要直接对接收信号的协方差矩阵进行信号子空间和噪声子空间的分解,因此对信道阶数估计具有很强的鲁棒性。文章给出了算法的Batch实现过程,同时为更好适应一般时变信道环境和实现实时处理的要求,通过递归迭代得到算法的自适应实现过程。仿真实验表明该算法几乎不受信道阶数过估计或欠估计的影响,同时该算法具有良好的均方误差（Mean Square Error, MSE）和误符号率SER（Symbol Error Rate, SER）性能,并且具有很快的收敛速度。