基于OFDM信号的自适应水声信道估计算法

建立适用于OFDM水声通信信号的信道估计模型, 对MP算法进行改进, 引入路径门限调整机制克服虚假路径造成的不良影响, 通过重要路径权系数的迭代修正降低非正交性引入的估计误差, 以较小计算量取得了与OMP算法相当的估计精度; 针对传统信道估计算法对信道长度信息的依赖问题, 提出了一种信道长度自适应信道估计算法, 该算法能够对信道估计质量进行实时评价, 并根据评价结果实现信道估计算法预估信道长度的自适应调整, 满足未知水声信道精确估计及通信应用的需要; 基于OFDM导频元素个数与信道估计效果的关系研究, 提出了OFDM导频序列自调整的通信方案, 以较小的带宽损失保证了可靠的水声通信. 通过仿真和实地试验, 验证了该文研究内容的有效性.     

一种改进的LMS自适应低压电力线通信信道估计方法

在分析了低压电力线信道特性的基础上,对OFDM低压电力线通信中的LMS自适应信道估计算法进行了研究。基于低压电力线的多径传输特性和慢时变特性,提出了一种改进算法,该算法利用低压电力线的多径传输特性实现了对LMS算法更新步长的调整。在OFDM低压电力线通信信道下对该算法进行仿真,结果表明该算法对低压电力线信道具有更好的估计性能。     

一种基于小波变换的LTE系统下行链路信道估计算法

针对LTE下行正交频分复用（OFDM）系统中噪声对最小二乘信道估计算法影响较大的问题,给出了一种基于小波分解的信道估计方法。该方法通过在最小二乘（LS）估计之后通过小波阈值去噪,再加入改进的时域加窗相结合的方法进行信道估计。仿真结果表明,该方法能够有效消除加性高斯自噪声,可以更好地跟踪信道变化,提高信道估计精度。     

低复杂度的OFDM信道估计算法

LS算法在频域对OFDM系统的信道进行估计方面,具有简单、易实现的优点.维纳滤波可以有效地改善LS估计器的性能,但会增加系统的计算复杂度.该文利用主分量分析的方法,提出了一种能有效地降低系统的复杂度的算法.该算法首先利用LS算法在频域对OFDM系统的信道参数进行粗略估计,然后利用改进后的低复杂度维纳滤波器对所获得的信道参数进行滤波.理论分析及仿真结果表明,谊方法在估计性能损失不大的情况下,能有效地降低系统估计的计算复杂度.     

一种用于实际OFDM系统的RLS自适应信道估计算法

对OFDM信道估计中的信道冲激响应(CIR)泄漏问题进行了分析,提出了一种新的时域一维递归最小二乘(RLS)自适应信道估计算法。RLS滤波器的输入和参考信号被一个独立于信道统计特性的矩阵加权,降低了CIR泄漏的影响。该算法保持了一维RLS算法低复杂度的特点,运算量远小于二维RLS算法。仿真结果证明,在非整数采样多径衰落信道下该算法极大提高了一维RLS信道估计的MSE性能,使其逼近于二维RLS算法。     

基于SAGE算法的STBC+OFDM信道估计和译码方法

文章首先介绍了SAGE(空间交替最大)算法的理论基础,然后结合STBC(空时分组码)+OFDM(正交频分复用)系统模型推导出基于SAGE算法原理的信道估计和译码公式.该算法的具体过程为:假定OFDM系统的一个子帧包含若干OFDM符号,其第1个OFDM符号为导频子块,根据第1个OFDM符号解出的信道信息对第2个OFDM符号进行参数估计,完成第2个符号的译码后,解出该OFDM符号的信道信息并将其作为下一个OFDM符号译码的信道参数,依次完成所有符号的译码.该算法不随天线个数增加的增加运算复杂度,能够追踪信道的变化,并且算法复杂度较低.经过仿真验证,该算法的性能优于LMMSE(最小均方误差)信道估计+ML(最大似然)译码算法的性能,性能稳定,可作为天线数较多,支持高速移动终端的B3G/4G移动通信系统的一种信道估计和译码算法.     

一种基于PCC训练符号的OFDM信道估计算法

分析了正交频分复用(OFDM)信道估计中的信道冲激响应(CIR)泄漏问题,提出了一种新的时域信道估计算法. 使用多项式相消编码(PCC)训练符号进行信道估计,利用其频谱陡降的特点减少保护边带宽度,进而降低CIR泄漏. 与已有的OFDM信道估计算法进行了比较,仿真结果证明,该算法极大降低了信道估计均方误差(MSE)值,改善了系统误码率(BER)性能.     

一种基于神经网络的低压电力线通信盲信道估计算法

主要研究采用OFDM技术的低压电力线通信的信道估计问题。通过分析低压电力线信道特性,提出了一种基于Kohonen神经网络的盲信道估计算法。该算法基于Kohonen竞争神经网络,利用接收机接收到的频域信息进行非线性的直接判决,因而无需辅助的导频信息。仿真结果表明该算法具有很好的误码性能。     

采用循环前缀的OFDM信道盲估计算法

在无线OFDM通信系统中,信道参数估计一直备受关注。该文基于最大似然估计原理,提出了一种改进的盲信道估计算法,利用并根据循环前缀的周期平稳性来进行信道盲估计。该算法是在接收端DFT之前进行信道估计和均衡。研究和仿真表明,该算法不仅显著地减少了运算的复杂度,而且使系统性能也得到了一定程度的改善。     

脉冲噪声下的高可靠性OFDM信道估计

从信道估计内插误差角度分析了突发脉冲噪声干扰对无线OFDM接收机性能的影响,针对由脉冲噪声所导致的时间方向信道内插估计错误扩散,提出了旨在提高无线OFDM通信系统抵抗脉冲噪声能力的信道估计安全策略,包括:脉冲噪声突发位置检测、防止受损导频内插错误扩散算法、受干扰子载波数据可信度判决。仿真结果表明,在低复杂度条件下,可以显著提高无线OFDM接收机在脉冲噪声环境中的信道估计性能。     

基于阈值自适应的小波增强信道估计技术

针对MIMO-OFDM系统导频辅助信道估计算法在低信噪比条件下存在信道估计精度不足或无法收敛等问题,提出了一种基于阈值自适应的小波增强信道估计算法。该算法首先对频域最小二乘估计的结果进行共轭对称处理,然后对IDFT变换之后得到的时域信道采用阈值自适应调整的小波去噪方法,进一步抑制了保留路径的噪声干扰。理论分析和仿真结果表明,文章算法以较小的复杂度代价换取低信噪比条件下信道估计精度的显著提高。     

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。     

IEEE802.11g系统均衡技术研究及算法仿真

介绍了IEEE802.11g系统的信道特性及其均衡原理,重点对基于训练序列、基于导频结构的信道均衡算法进行深入分析,提出了一种适用于无线信道时变衰落特性的自适应算法,与TS算法、LS算法进行了对比分析,并给出了相应的性能仿真结果。     

利用维纳滤波进行OFDM信号的信道估计

针对快变信道中信道估计方法进行了研究,通过在快变信道环境中系统模型,采用梳状pilot插入方式来跟踪信道的变化,得到了最小均方误差意义下的信道估计方法,即维纳滤波信道估计方法．结合蒙托卡洛仿真,得出不同滤波器阶数、不同信道多普勒频率和信道估计性能的关系,仿真结果表明,维纳滤波信道估计方法可以有效抑制噪声．     

一种改进的稀疏多径信道均衡方法简

Traditional channel equation methods are based on the multi-path richness hypothesis, which is complicated and inefficient in sparse channels. In this paper, a sparse multi-path channel equation method is proposed. The sparse channel estimation is carried out using a small number of pilot tones based on Compressed Sensing (CS). The equation inverse filter is derived from the channel estimation. The procession of inverse filter solution is modeled as an optimization problem and a greedy algorithm is proposed which can bring about a near optimal solution. The new algorithm requires fewer iterations than linear prediction and gets almost optimal filter parameters when the rank is high enough. The modularized structure of the greedy algorithm is designed which is less complicated and can be easily realized. Simulation shows that the BER performance of the proposed equation method is improved significantly with the increase of SNRs. At 15dB of the SNR it gains 10dB in power efficiency relative to LMS.     

非线性系统传感器故障诊断方法

传感器故障诊断的实施能够保证诊断系统获取实时准确信息,避免因错误的或可疑的信息千造成的负效应,保证数据的正确性,提高数据的可信度。因此,传感器的故障诊断是提高整个故障诊断系统可靠性的重要手段。基于强跟踪滤波器提出了非线性系统传感器故障诊断的一类算法,由于强跟踪滤波器方法是基于参数估计为主的一种方法,将系统的各种邦联都归结为一种参数偏差型邦联进行处理,所以,只要非线性系统的状态及参数是可以辨识的,那     

一种新的基于粒子滤波的全盲接收机设计算法

提出一种新的基于粒子滤波的适用于时变衰落信道的全盲接收机设计算法。该算法根据粒子滤波理论估计后验概率分布,并采用贝叶斯滤波进行同步参数估计与符号判决。与卡尔曼滤波相比,该算法能有效应用于定时误差以及相差等非线性模型中的参数估计;同时较前馈式参数估计算法,能实现对时变定时误差、时变相差的实时跟踪与矫正,算法具有收敛速度快,所需数据量少等优点。文章最后通过计算机仿真对该算法性能进行分析比较。     

一种改进的上行信道估计算法

为了提高长期演进(Long Term Evolution,LTE)系统上行信道估计的准确性,同时适当的降低信道估计算法的复杂度,针对上行物理共享信道(Physical Uplink Shared Channel,PUSCH),对基于离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的内插滤波信道估计算法进行改进,采用递归最小二乘法(Recursive LeastSquares,RLS)代替原有的内插滤波。根据Matlab仿真结果,提出的新算法在提高信道估计准确度和降低算法复杂度上可以得到有效的均衡。     

基于MLSE算法的GMSK均衡解调

为了克服高斯滤波最小频移键控(Gaussian Filtered Minimum Shift Keying,GMSK)调制信号经过移动通信传输后存在的码间干扰,利用信道中已知训练序列的伪随机性,进行信道同步和信道估计,经过匹配滤波和改进的Viterbi算法,使解调序列差错概率达到最小。以同步信道突发为例,研究基于最大似然序列估计(MaximumLikelihood Sequence Estimator,MLSE)均衡算法下的GMSK解调,并在JAKES信道下进行仿真,结果显示,这种MLSE均衡算法能很好的进行GMSK解调。     

基于HHT的心电信号滤波算法的研究

针对心电信号具有非线性、非平稳弱信号的特点,借鉴小波滤波算法的思想,基于HHT变换,提出一种去除噪声对应尺度细节分量和阈值相结合的HHT心电滤波算法.并借助MATLAB仿真平台,采用同一阈值函数,对含噪心电信号分别运用小波滤波算法和基于HHT设计心电滤波算法进行滤波仿真比较.最后以MIT-BIH心律失常数据库中的提供的含噪心电信号作为数据源,进行仿真滤波实验,验证了HHT滤波算法对心电信号的基线漂移、工频噪声、肌电干扰去除的有效性.