快衰落信道下MLSD接收机的简化

针对快速Rayleigh衰落信道下，逐幸存路径最大似然序列检测（MLSD）接收机中过于复杂的计算量问题和实时信道跟踪难题，综合采用了简化的Kalman信道跟踪算法和减状态的逐幸存路径(RSSE-PSP) Viterbi算法，实现了更简化的最大似然序列检测接收机。仿真结果表明，这种简化了的Kalman-RSSE-PSP最大似然序列检测接收机，具有相对较低的计算复杂度，误码率性能也优于同衰落率条件下采用递归最小二乘（RLS）-RSSE-PSP算法的最大似然序列检测接收机。     

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。     

应用于水声通信系统中的发射分集技术

空时分组码(STBC)是一种有效的抗衰落发射分集技术,以其较强的抗衰落性能和较低的译码复杂度而受到广泛的关注。文中将STBC引入水声通信中,将其与频移键控(FSK)调制相结合,形成STBC-FSK,可以基于简单的接收机结构,实现STBC的最大似然译码算法和FSK的非相干解调,获得完全发射分集。论文介绍了STBC-FSK的原理,给出其在多径信道和水声信道中的性能仿真。仿真结果表明,采用该系统,可以在不显著增加接收机复杂度的情况下,使水声通信系统的性能得到明显的改善。     

MIMO-OFDM系统中改进的RLS信道估计方法

MIMO-OFDM系统中一种改进的递归最小二乘(RLS)信道估计方法可以在不需要任何信道统计信息的前提下,利用前导训练序列和自适应遗忘因子对信道状态参数进行估计。仿真结果表明基于自适应遗忘因子改进的RLS信道估计方法(RLS-A),在估计精度和鲁棒性上的性能均优于基于常规遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-C)和两步遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-T)。因此,改进的RLS-A信道估计方法能很好地满足MIMO-OFDM系统中接收机的要求。     

基于采样数据矩阵和变步长RLS-Kalman算法的空时Rake接收机

提出了一种新的基于采样数据矩阵和变步长RLS－Kalman算法的空时二维Rake接收机，对天线阵列接收信号以码片速率连续进行扩频因子个数采样，构成输入矩阵，经过二维Rake接收机处理后得到输出，自适应算法部分采用时变系统跟踪思想，改造了变步长RLS－Kalman算法，仿真结果表明，二维Rake接收机可以明显提高接收的输出信干噪比，并保留了扩频信号的结构信息，有利于和多用户检测技术的联合。     

一种新的基于导频的MIMO-OFDM信道估计方法

提出了一种适用于时变衰落信道的MIMO-OFDM系统的组合信道估计方法。该方法利用优化导频和基于梯度的可变遗忘因子的改进RLS算法进行信道估计。此外,采用基于MMSE(minimum mean square error)的合并器对改进RLS算法的估计结果做了进一步修正。仿真结果表明,这种改进的RLS算法较传统的RLS算法能够更有效地跟踪时变衰落信道的变化;在相同条件下,该组合算法能够提高系统性能,获得更小的BER(bit error rate)。     

空间分集均衡水声通信技术的研究与仿真

水声信道中的衰变多途特性使得水声数字通信比较困难，常引起难以克服的码间干扰(ISI)，为改善系统性能、减少误码率，对空间分集均衡技术(SDE)进行了研究讨论，将决策反馈均衡与空间分集技术相结合，给出了空间分集均衡器的结构，在理论上证明了该方法的有效性，并讨论了LMS和RLS算法的优缺点，对传统的均衡技术与空间分集技术的性能进行了对比，并通过计算机仿真来验证该方法可降低传输系统的误码率，从而提高水下通信的可靠性。     

水声变换域通信技术中的MMP-DCD稀疏信道估计方法

针对带限的水声通信系统在干扰严重的水下环境中性能严重恶化问题,本文将变换域通信系统(TDCS)技术引入水声通信领域,利用水声信道的稀疏特性,提出了一种基于对分坐标下降(DCD)技术的多路径匹配追踪(MMP)稀疏水声信道估计方法,该方法满足约束等距限制(RIP),每次搜索出与残差向量最相关的多个可能的支撑集,而DCD技术可以解决MMP信道估计算法中矩阵求逆带来的运算量大以及数值不稳定问题,特别适用于FPGA等定点硬件平台。研究结果表明:MMP-DCD算法估计所得的水声信道均方误差、误码率性能比最小二乘法好;卷积码编码可以降低该通信系统误码率。     

水声稀疏信道估计与大范围白适应平滑预测研究

研究了对水声稀疏信道的估计与预测．基于水声稀疏信道模型提出了信道重要权系数检测迭代估计算法来对信道的时域冲激响应进行估计,该算法无需预先知道信道多径数,同时可有效利用预估的信道多径数下限减少计算量;基于线性自回归模型提出了大范围自适应平滑预测算法来对水声信道进行预测,无需估计复杂的水声信道二阶统计特性,通过降低信道采样速率和局部平滑以进一步降低预测误差．文中算法比最小二乘（LeastSquares,LS）算法和匹配追踪（MatchingPursuit,MP）算法性能更为优越;当通信距离较短时,信道预测误差在10^2内．本文算法能够对水声稀疏信道进行有效估计和预测,可为水声通信中的自适应技术提供依据．     

移动单载波水声通信中的有效空时处理技术

在移动单载波水声通信中通信信号会经历严重的宽带多普勒估计效应,传统基于自适应锁相环技术的窄带空时接收机仅能补偿有限的载波相位变化,而无法补偿由于高速运动导致的信号波形的压缩或扩张效应。针对宽带多普勒补偿的问题,本文提出了一种基于自适应宽带多普勒补偿技术的有效空时接收机技术,该接收机由自适应空间预综合器(pre-combiner)、多路插值器和基于信道估计的多路等效自适应判决反馈均衡器(Decision Feedback Equalizer,简记为DFE)组成;本文提出的接收机结构在保证接收机性能的前提下,利用空间预综合器降低了接收机处理复杂度;采用联合自适应宽带多普勒补偿、自适应信道估计与均衡技术利用最小均方误差(Minimum Mean Square Error,简记为MMSE)准则更新接收机系数,提高自适应接收机在移动条件下的稳健性。湖试试验验证了本文接收机的有效性,试验结果表明:本文提出的接收机结构可以有效的补偿高速移动通信信号的宽带多普勒效应,实现高速移动平台间水声通信。     

基于水声信道的TE—LCMMSE均衡算法仿真研究

论述了应用于水声信道的Turbo均衡技术,针对水声信道多径衰落引起的码间干扰,提出了一种低复杂度的TE-LCMMSE算法,并在给定的水声信道下进行了仿真,仿真结果表明;基于软输入软输出的TE-LCMMSE均衡算法与理论最优的Map算法相比,在误码率为10-5时性能接近;与Max-Log-Map算法相比,具有近3 dB的性能增益,且算法复杂性大大降低,有效地提高了水声通信系统可靠性.     

DCT插值算法在OFDM水声信道估计中的应用

海洋声信道是一种复杂的时-空-频变参信道,信道估计的准确程度直接影响着整个系统的性能。本文首先分析了水下声信道估计的基本方法,介绍了基于DFT的信道估计算法,并重点介绍了离散余弦变换（DCT）的插值算法,最后在仿真得到的水声信道模型下对两种算法性能进行了仿真。基于DCT的信道估计算法在水声信道时延为非整数倍采样间隔时可有效抑制信号的频谱泄露问题,从而改善系统的性能,更加适合于时变的水声信道。仿真结果表明该算法在改善系统性能方面优于基于DFT的信道估计算法。     

用于水声相干通信系统的联合迭代均衡和译码算法

采用串行级联网格编码调制(SCTCM)技术,高效利用带宽受限的水声信道带宽.同时,为了克服水声信道时变多途衰落,消除码间干扰,运用Turbo迭代原理构建多通道自适应均衡器和SCTCM译码器联合迭代算法.在联合迭代均衡和译码(JIED)算法中,均衡器和译码器通过迭代的方式,交换数据符号的软信息来改善均衡器的性能,从而实现高速、可靠的数据传输.计算机仿真结果表明,使用上述体制的水声通信系统,在高效利用水声信道带宽的同时,利用译码器提供的译码增益,提高了均衡器的数据处理能力,通信系统接收数据的误码率降低了两个数量级.     

采用FSK调制的直接序列扩频水声通信技术

水声信道的时变相位起伏使得实现可靠的相位跟踪比较困难,从而造成基于相位检测的水声通信接收机结构复杂。提出基于FSK调制的直接序列扩频(DSSS-FSK)水声通信系统。它采用FSK调制和非相干检测,对DSSS-FSK信号的相关解扩和RAKE解调方法进行了研究。数值仿真和湖试数据处理表明,DSSS-FSK信号兼有扩频信号抗多径、低截获概率和非相干检测简单可靠两方面的优点,特别适用于低信噪比、强多径的水声信道中。     

MIMO系统自适应均衡算法研究

MIMO信道为频率选择性信道,由于时延扩展而存在色散,因此研究MIMO系统的自适应均衡技术显得尤为重要.通过对自适应均衡技术的两种主要的算法最小均方(LMS)算法和递归最小二乘(RLS)算法的研究可以看出,在不同的步长因子及遗忘因子等参数变化情况下,LMS算法的收敛速度较慢,但均衡简单易实现,RLS算法收敛速度较快,但迭代运算较复杂.结合二者的特点提出了在MIMO系统中引入改进的最小均方算法,即归一化最小均方(NLMS)算法.仿真实验对比表明NLMS算法的计算量与LMS相当,但收敛条件简单,易实现,收敛速度较快,有很实际的应用价值.     

时变信道下CPM信号自适应盲均衡算法

针对时变频率选择性衰落信道下二阶连续相位调制 (CPM) 信号盲均衡中存在的均衡性能较差问题,提出了一种新的自适应盲均衡算法。该算法使用双向自适应软输入软输出(SISO)方法,同时利用过去、现在和将来的观察数据符号来进行递归最小二乘(RLS)估计,有效改善了信道估计的精度。仿真结果表明所提算法具有良好的盲均衡性能。     

近似RLS算法及其应用

本文提出了一种新的自适应均衡算法——近似RLS算法,并把该算法应用于短波信道、判决反馈均衡器。分析和计算机模拟表明:近似RLS算法在收敛性能上近似于RLS算法,在计算效率和稳定性方面性能优于RLS算法。总之,该算法是一种简单而实用的自适应均衡算法。     

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。     

水声MIMO信道模型和容量分析

水声通信系统对数据率的更高要求提出了水声信道容量限的问题。信息理论的研究表明,采用多输入多输出(MIMO)结构具有改善信道容量的潜力。文章对MIMO水声信道模型及信道容量进行了研究。借助于瑞利衰落统计模型和射线模型,建立了时变的MIMO水声信道模型,分析了多径时延以及发射、接收阵元数对时变水声信道容量的影响。文中还基于湖试信道测量数据,给出了信道的功率延迟线和不同信道的中断容量结果。仿真和测量的结果表明,相比单输入单输出(SISO)信道,MIMO水声信道可以获得明显的容量改善;而且相比平坦衰落信道,多径MIMO水声信道可以获得更大的容量增益。     

RLS算法智能天线空时联合均衡技术

建立了一种空时信号传输模型,分析对比了递归最小二乘(RLS)和最小均方误差(LMS)两种算法后,提出了一种基于RLS算法,由智能天线和时域均衡器组成的采用后馈滤波器的空时联合均衡器,仿真结果表明,在多径衰落信道下该方法能有效改善系统抗干扰能力,算法简单且易于实现。