MIMO-OFDM系统中基于小波包的信道估计方法

对多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中基于导频辅助的最小二乘(LS)信道估计算法进行研究,针对LS算法对噪声影响比较敏感的缺点,提出了一种基于小波包去噪的信道估计方法,对导频符号的信道响应进行去噪处理后,再做内插估计.根据该方法的思想,基于长期演进(LTE)协议进行计算机仿真与分析,结果表明该方法比传统的LS估计算法具有更好的性能,能够有效减小信道噪声的影响,提高信道估计精度.     

基于信道估计的SC-FDMA自适应传输方案

由于SC-FDMA的峰均功率比（PAPR）比OFDMA低,因而被应用于3GPP LTE上行链路。论文分析了SC-FDMA传输系统的数学模型,介绍了基于导频的SC-FDMA系统最小二乘（LS）和线性最小均方误差（LMMSE）信道估计算法。在比较该系统集中式和分布式两种子载波映射方式在高低速不同移动环境下传输性能的基础上,提出了一种基于信道估计的SC-FDMA系统自适应传输方案。经仿真证实该方案比单纯采用一种子载波映射的方法性能更加优越,在相同的误码率情况下,能够节省大概3dB左右的信噪比。     

基于EMD-SVD差分谱的DWT域LMMSE自适应信道估计算法

针对当前基于奇异值分解的线性最小均方误差（SVD-LMMSE）法信道估计误差相对较大的问题,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解（EMD-SVD）差分谱的离散小波变换（DWT）域线性最小均方误差（LMMSE）自适应信道估计算法。在对信号进行最小二乘（LS）信道估计及预滤波处理后,运用DWT对信号的高频系数进行阈值量化去噪处理;然后结合基于EMD-SVD差分谱的自适应算法,将强噪声小波系数中微弱的有效信号提取出来,并进行信号的重构;最后根据循环前缀（CP）内、外噪声方差的均值设置相应门限,对循环前缀以内的噪声进行再次处理,从而进一步降低噪声的影响。对算法的误码率（BER）和均方误差（MSE）性能进行实验仿真,实验结果表明：所提算法的整体性能明显优于经典的LS算法、传统的LMMSE算法和目前较为流行的SVD-LMMSE算法,能够较好地降低噪声的影响,并可有效提升信道估计的精确度。     

一种基于二维导频的信道估计改进算法

针对充满噪声干扰和多径效应的无线信道环境,提出一种基于二维导频的信道估计改进算法.该算法采用二维导频设置图案,利用导频点处充分记录的信道信息,提取信道参数的最优初始估计.在此基础上,利用优化的LMMSE算法,修正初始信道估计中的估计误差.理论分析及仿真实验表明,在多径时变衰落信道下,改进后的信道估计方法有效提高了系统的估计性能.     

一种适用于 LTE 上行链路的低复杂度信道估计算法

提出了一种适用于3GPP长期演进（Long Term Evolution,LTE）系统上行链路的信道估计算法。为了降低抑制噪声过程中信道能量的损失,该算法对最小二乘（Least Square,LS）算法的时域结果采用从中间向两端搜索的方式进行能量检测。仿真结果表明,该算法与LS算法、传统的基于DFT的估计算法、线性最小均方误差（Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE）算法及负指数LMMSE算法相比,性能良好,且易于实现,具有很好的实用性。     

OFDM水声通信系统信道估计算法应用研究

信道估计的精确性和有效性是正交频分复用（OFDM）水声通信系统具有良好性能的保证。针对水声信道稀疏性的特点,在传统的LS（最小二乘）和LMMSE（线性最小均方误差）信道估计算法的基础上进行了基于压缩感知（Compressive Sensing,CS）理论的LS-MP（Matching Pursuit,匹配追踪）信道估计算法的研究。并在OFDM水声通信系统下,对传统的信道估计方法（LS和LMMSE）和基于压缩感知理论的LS-MP信道估计方法进行仿真分析,对这三种算法进行了性能比较。     

一种基于判决反馈的半盲信道估计方法

无线移动通信MIMO-OFDM系统中,为了减小对导频的依赖性,针对平坦瑞利衰落信道提出了一种基于判决反馈的半盲信道估计方法。该方法使用LS算法结合导频对信道进行初始估计,然后利用初始的信道估计结果得到下一个OFDM符号对应的天线发送信号,最后利用自适应滤波稳态跟踪特性对后面的信道进行跟踪,并将恢复出的信号反馈到滤波器输入端作为后续估计的输入。仿真结果表明,该半盲信道估计方法在平坦瑞利衰落信道下,相比于基于导频的LS信道估计方法具有更好的稳态性能。     

OFDM系统中利用整体最小二乘法的信道估计

基于导频的最小二乘(LS)估计方法的优点是结构简单、容易实现,但对噪声和干扰敏感.为了抑制噪声和干扰,引入了整体最小二乘法(TLS)进行信道估计,并给出了整体最小二乘法的公式.该方法同时考虑了信道噪声和信道时变特性.理论分析和仿真结果表明,该算法能有效消除噪声和干扰,较好地恢复传输信号.     

井下OFDM信道估计算法研究

针对煤矿井下信道情况复杂,多径效应会带来噪声增加和误码率上升等问题,建立了煤矿井下正交频分复用系统模型,研究了井下正交频分复用信道最小平方、最小均方误差估计算法;在矩形导频分配方案的基础上,提出了在时域利用曲线拟合方法实现数据符号处信道系数的估计算法。该算法与插值算法相比,对导频符号处信道系数的准确性要求不高,只要求所构造的函数尽可能接近真实值。仿真结果表明,提出的拟合估计算法和最小均方误差估计算法相比,在估计性能没有太大变化的前提下,大大降低了实现复杂度。仿真结果和理论分析基本一致。     

基于LTE上行的改进LMMSE信道估计算法

对于无线通信系统来说,无线信道直接影响着其性能的好坏.然而无线信道具有随机性,为了在接收端准确恢复发射端的发送信号,这就需要对信道进行估计.LTE采用SC-FDMA作为上行多址方式,与OFDM相比,SC-FDMA一个突出的优势就是具有较低的峰均比( PAPR,Peak-to-Average Power Ratio).文中介绍了SC-FDMA系统中基于导频的信道估计LS算法和LMMSE算法,通过提出一个优化的导频结构以及运用傅里叶变换,得到一种改进的LMMSE算法.仿真结果表明,这种改进的LMMSE算法具有较低的计算复杂度和良好的性能.     

基于正则总体最小二乘准则的OFDM系统信道估计算法

基于导频的最小二乘(LS)估计方法的优点是结构简单,容易实现,但对噪声和干扰敏感。通过对OFDM系统中由于信道的时变性产生的载波间干扰进行了分析,在此基础上提出正则总体最小二乘(TLS)信道估计算法。根据Tikhonov正则化原理,导出了总体最小二乘正则化解法的计算公式。与一般的LS信道估计相比,TLS方法同时考虑了信道噪声和信道时变特性,所以该算法不仅在一般的信道条件下具有良好的性能而且也适合快变信道条件下的OFDM系统。仿真结果表明,该算法具有很好的均方误差和误比特率性能。     

基于前向平均和时域滤波的OFDM信道估计算法

为减少系统中噪声对信道估计的影响,提出了一种基于抑制噪声的信道估计方法.首先对几个连续0FDM信号相同导频位置的信道频率响应前向平均后线性插值,得到所有子载波的信道估计值;然后在时域利用滑行相关系数估计出的时延进行时域滤波.该方法通过在频域和时域的两次减噪,提高了信道估计的精确性,尤其是所提出的前向平均法适用于快衰落信道.仿真结果表明,该方法可将OFDM系统的误码率性能提高4～5 dB.     

基于正交频分复用的线性最小均方误差信道估计改进算法

传统的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计要求已知信道的统计特性,而实际应用中无线信道的统计特性往往是不可知的.针对无线信道的不确定性,根据时域信道上能量分布的稀疏性特点,在最小二乘(LS)算法的基础上提出了一种改进的LMMSE信道估计算法.该算法从当前信道置信度较高的频率响应出发,把相邻子载波信道估计误差的比值作为信道响应的加权系数,然后通过加权平均的方法计算出多径信道下的信道响应.该算法避免了繁琐的矩阵求逆与分解运算,能够有效降低算法复杂度.实验结果表明,所提算法总体性能优于LS算法及经过奇异值分解的线性最小均方误差(SVD-LMMSE)估计算法,且其误码率接近于传统的LMMSE算法.     

基于压缩感知的OQAM/OFDM系统POP方法信道估计

针对偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中成对训练序列(POP)法信道估计技术性能较差且受噪声影响较大的问题,提出了一种基于压缩感知(CS)的POP信道估计方法.该方法将压缩感知技术应用于POP法信道估计之中,将传统的频域信道估计方法转化为时域信道估计方法,通过压缩感知技术准确地重构出时域信道信息,减少导频开销,提高频谱利用率,得到更好的信道估计性能.与传统的OQAM/OFDM系统的信道估计方法进行比较,仿真结果表明,所提的方法能够在使用较少的导频符号的同时得到更高的系统性能和信道估计精度.     

基于极大似然估计的新息自适应滤波算法

针对噪声统计信息未知或时变情况下常规卡尔曼滤波估计精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于极大似然估计的新息自适应滤波算法.算法对基于极大似然估计的常规新息协方差估值器进行限定记忆指数衰减加权修正,增加滑动窗口内新近新息协方差序列的利用权重;根据新息自适应原理,利用新息协方差估计值直接计算滤波增益矩阵,加快滤波器收敛速度的同时提高了滤波算法的估计精度.算法应用于捷联惯性导航系统/全球定位系统(SINS/GPS)组合导航系统,仿真实验表明:在噪声统计信息未知或时变情况下,算法具有更强的鲁棒性以及更高的滤波精度.     

一种DTMB系统信道估计改进算法

为减小拖尾效应和加性噪声对数字电视地面广播(DTMB)系统的信道估计精度的不利影响,针对DTMB系统帧头模式2下的信道估计,提出一种改进的最小二乘(LS)信道估计算法.该算法采用试凑法从DTMB系统信号帧中PN帧头序列内选取最佳的一段PN序列,利用所选取最佳PN序列构造用于改进的LS信道估计算法的最优频域子载波,使用改进的LS信道估计算法获取信道的脉冲响应估计初值;并根据信号的正交振幅调制(QAM)方式,选取最佳噪声门限对信道的脉冲响应估计初值进行时域滤波去噪,以获得信道脉冲响应终值.仿真结果表明,该算法可有效减小拖尾效应和加性噪声对信道估计精度的影响,提高DTMB系统在帧头模式2下信道估计的精度.