基于压缩感知的非整数点多径信道估计算法

基于压缩感知的稀疏信道估计充分利用无线信道的时域稀疏特性,大大降低正交频分复用(OFDM)波形设计时信道估计占用的导频数,提升带宽利用率．针对实测信道中普遍存在的非整数采样点时延的多径干扰,提出了一种基于噪声判决的高采样精度压缩感知信道估计算法,通过改进压缩感知测量矩阵和引入噪声估计判决,有效抵抗由非整数点时延多径引起的能量泄漏．仿真结果表明,相较于传统压缩感知信道估计算法,本算法能有效抵抗OFDM实用数字传输系统中的非整数采样点多径影响,性能具有明显优势．     

多小区下的MIMO OFDM的导频设计和信道估计

为了抑制多入多出正交频分复用（MIMO OFDM）系统小区间信道估计的多址干扰,提出了一种导频设计方案. 该导频可以使干扰能量均匀分布在所有信道延时采样点上,使小区间干扰白化. 根据该导频的特性,提出了一种改进的频域最小二乘信道估计算法. 该算法具有低计算复杂度,在信道多径延时未知的情况下仍可以有效抑制来自邻小区的干扰,使系统性能得到明显改善. 通过仿真证明了导频设计的合理性和信道估计算法的正确性.     

一种新的时分导频信道估计算法

提出了一种适用于时分导频信道的信道估计算法,该算法利用多个相邻时隙中导频符号上的瞬时信道估计进行加权LSM拟合,得到数据符号上的信道估计.仿真结果表明,该算法能较好地跟踪多径衰落信道的变化,采用该算法的相干Rake接收机的性能在较大范围多普勒频移下均比较稳定.     

一种用于低压电力线通信的信道估计算法仿真

针对低压电力线通信中的信道估计问题,应用正交频分复用(OFDM)技术,在现有的OFDM通信信道估计算法的基础上,提出一种基于小波滤波器判决反馈的信道估计算法.该算法无需额外发送参考消息,提高了信道的利用率,而且小波滤波器能够达到去噪声的目的,具有良好的估计性能.对该算法进行了理论分析和初步的仿真实验,给出了仿真方法及结果.     

无线OFDM系统广义信道分析和自适应盲信道估计算法

将OFDM系统接收端的FFT看成是广义信道的一部分,对无线OFDM系统多径环境下的广义信道进行了理论分析,证明了无线OFDM系统多径环境下广义信道子信道输出和其非线性估计输出之间服从Bussgang过程. 在此基础上得到了自适应LMS-Bussgang盲信道估计算法,并提出了加快算法收敛和防止误差传播的方法. 避免了信号相关检测时,周期重发导频信号带来的有效传输速率降低和传输时延. 结果证明该算法是稳健、低复杂度、次最优的.     

基于DFT的MC-CDMA系统信道估计算法

基于导频辅助的最小平方(LS)算法是MC-CDMA中常用的信道估计算法,它运算量低,实现简单,但信道估计精度差。该文讨论了MC-CDMA的导频插入方式,提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)的信道估计算法。该算法将LS信道估计循环前缀长度外的时域响应值置零,并设定阈值忽略循环长度内的噪声和无效径响应。该算法保留了LS算法运算量小和实现简单的优点,大大降低了噪声对信道估计精度的影响,仿真结果验证了算法的有效性。     

OFDM系统中基于子空间分解的信道估计的改进

基于子空间分解的信道估计通过将接收端信道的频域信道响转换到变换域,将信号子空间和噪声子空间分离,既能有效的分离噪声,又具有较低的复杂度.通过对信道估计均方误差的推导,本文提出了一种阈值算法GPT将信号噪声分离的信道估计算法.通过在时域上对连续的OFDM符号求平均,有效的抑制了AWGN和ICI.进一步考虑信道衰落,对阈值进行自适应调整,提出了TAAT算法,仿真证明文中提出的两种算法均无需信道先验信息,能够正确的高精度的区分信号和噪声子空间,不受频谱泄漏的影响,克服了MST和低通截短算法对信道统计参数依赖性具有鲁棒性.在VA30,典型城市信道信道仿真表明,该算法性能逼近理想DFT时域信道估计,即假设信道信号径位置已知,噪声径完全去除.     

一种新的压缩信道估计凸优化基失配补偿算法

针对压缩信道估计基失配问题进行研究,基失配本质是无线信道多径时延并不是分布在预先划分好的离散网格点上,而是呈连续分布,目前的压缩信道估计均是基于离散网格点分布假设建立估计模型,实际物理多径时延相对于离散网格点的偏差会带来信道估计性能的下降。针对该问题,提出了一种新的迭代凸优化信道估计算法,该算法交替迭代求解稀疏信道向量和基失配向量,并且每一步迭代过程均为凸优化问题。仿真分析结果表明算法在保证收敛性的同时,取得相比于比较算法更好的性能。     

MIMO-OFDM系统定时与多径时延估计

提出的多入多出正交频分复用（MIMOOFDM）系统的定时估计和多径时延算法主要基于本地训练序列与接收信号的相关运算,其中引入噪声估计、一阶无限冲激响应（IIR）滤波器及删除相关值旁瓣处理,以提高定时估计精度;引入多帧联合统计,以提高多径时延估计精度. 仿真结果表明,该算法可有效抵抗频率选择性衰落信道影响,在低信噪比条件下,达到精确的定时同步;在信噪比大于6 dB,信道抽样速率为20 MHz时,多径时延估计均方误差（MSE）可达到10-7.     

改进的基于循环平稳分析的OFDM关键参数估计方法

提出了一种利用OFDM信号自相关特性和循环平稳特性进行多径信道下关键参数盲估计的算法.该算法首先利用OFDM信号的自相关特性估计信号的有效符号长度,接着利用多径信道下的OFDM信号具有二阶循环平稳特性来估计符号长度,并且在此过程中引入平均的思想,通过对信号的一组循环频率求均值的方法得到最终估计值.信号的二阶循环平稳特性使得该算法可抑制多径干扰,平均的处理方法提高了算法的抑制高斯噪声能力.计算机仿真结果表明:该算法在设定的多径信道下,当信噪比SNR=-2 dB时参数盲估计的正确率可以达到90%以上,在信噪比SNR=2 dB时正确率可以达到100%.     

基于叠加训练序列的稀疏信道参数估计

针对稀疏多径的频率选择性块传输信道,提出了基于叠加训练序列的新信道估计方法,在不占用额外信号带宽的情况下估计信道参数.利用叠加训练序列得到时域信道冲激响应的LS解,根据广义Akaike信息论准则得到信道的长度和具体多径的时延值,然后将时域信道冲激响应中非多径点的值置零,降低加性白噪声对信道估计的影响,提高信道估计的精度.通过仿真,在稀疏多径信道的条件下,与纯粹的叠加训练序列的信道估计方法相比,该方法较大程度地降低信道的估计误差,提高系统性能.     

基于DFT的UWB—OFDM信道估计算法

在基于OFDM技术的UWB系统中,由于信号在无线信道中传输,多径现象使得信号幅度发生衰落,相位发生偏移,为了保证通信的可靠性和有效性,接收机采用信道估计方法来预知信道的传输特性,补偿信道对超宽带信号造成的影响。在直接DFT估计方法的基础上,提出一种加窗DFT信道估计算法,用汉宁窗在时域上对信道冲激响应进行处理,有效地抑制频域响应的频谱泄漏。理论分析和仿真结果都表明在没有增加信道估计复杂度的基础上,提出的信道估计方法性能优于直接DFT估计方法。     

TD-SCDMA系统中一种基于门限处理的信道估计

在TD-SCDMA系统中,针对传统的Steiner信道估计算法因背景噪声使得估计精度受到影响的问题,以Steiner算法为基础,提出了一种基于门限处理的信道估计算法,该算法以次强径功率为参考设定门限,省略小于此门限的其他径。通过上行链路的模拟仿真表明,该信道估计算法的信道响应更接近理想值,有利于改善系统的输出性能。     

采用最小角回归的稀疏MIMO均衡器设计方法

为减少均衡器非零抽头数,降低计算复杂度,该文将多进多出系统稀疏有限冲激响应判决反馈均衡器设计问题转化为l₁范数最小化问题,并提出利用最小角回归算法迭代计算稀疏判决反馈均衡器非零抽头位置和权重。仿真结果表明,在给定较小的性能损失下,相比最小均方误差准则的非稀疏最优均衡器,在相同的误比特率下,所提方法设计的稀疏判决反馈均衡器在车载移动A信道中的最大信噪比损失约为0.3dB,而其非零抽头数目减少超过70%,达到了性能与计算复杂度的有效权衡。     

一种LC_CDMA信道估计方法

在 L C_ CDMA通信系统中 ,由于在多径衰落信道下使用了时变扩频码 ,使得信道估计非常困难 ,而对接收机的设计往往需要信道的先验知识。通过利用 L C_ CDMA的输出进行信道估计 ,建立一个CDMA通信系统数学模型和多径频率选择性衰落信道的 FIR滤波器模型 ,用线性神经网络结构的子空间分解方法获得噪声子空间 ,提取噪声分量的信道估计算法 ,并结合信道估计 ,利用噪声子空间与信号子空间正交的特性 ,求解出频率选择性多径信道的响应系数。构建了一个长码条件下的多用户检测器 ,并仿真分析算法的性能。     

基于机器学习的无线信道簇的提取与轨迹追踪

针对时变无线信道抽头簇的提取和轨迹追踪提出了一种新方法：首先在时延-幅度维上采用反向传播（BP）神经网络对无线信道冲激响应（CIR）进行去噪,然后利用k-means聚类算法对有效抽头信号进行分簇,再用基于密度的空间聚类（DBSCAN）算法去除各个簇峰值抽头中的异常值,最后采用多项式拟合对去除异常值后的簇峰值抽头进行拟合,得到其时间变化轨迹.经过仿真和实测数据验证,该方法得到的簇峰值时间变化轨迹与根据几何关系得到的结果一致.     

Novel Channel Estimation Method in Broadband MIMO-OFDM Systems

A least square （IS） parametric channel estimation method in broadband mt/ltiple input multiple output （MIMO） orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） systems is proposed. The mean square error （MSE） performance using optimal training pilots is also given, which proves the method can improve the estimation precision greatly in sparse channel.. Since such method needs the multi-path time delays information of the channel, the probabilistic data association （PDA） method is employed to estimate the time delay of each path. Simulation results show that both the bit error rate （BER） and the MSE performance of the proposed method are better than the traditional LS channel estimation method.     

基于改进PLS和PLS_ZP算法的卫星移动通信信道估计

针对传统最小平方(least square,LS)算法和基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)的信道估计算法不能有效提高宽带卫星移动信道的传输性能这一问题,提出改进的基于功率判决的LS估计算法(简称PLS)和PLS补零插值算法(简称PLS_ZP).PLS算法在基于DFT估计算法的基础上,利用宽带卫星移动信道的衰落特性,通过对有效抽头数的限制设定功率阈值,抑制有效抽头外的噪声;PLS_ZP算法利用时域补零等效频域内插的原理对原频域插值算法进行改进,充分利用所有已估计导频信息.理论分析和仿真结果表明,与传统信道估计算法相比,PLS和PLS_ZP算法的信道估计均方误差(mean square error,MSE)和误比特率(bit error rate,BER)均有一定程度的提升,且算法复杂度较低,易于硬件实现.