一种有效的LTE下行残留频偏估计方法*

针对LTE系统对载波频偏敏感的问题,提出了一种适用于LTE下行的残留频偏估计方法。该方法利用时域相邻的主同步信道(P-SCH)和辅同步信道(S-SCH)的频域信道估计值的共轭相关运算来估计载波频率的残留偏差。理论分析表明,该算法估计范围小,但估计精度高,且运算量少,实现复杂度低。同时仿真验证了该算法在高斯加性信道(AWGN)和多径衰落信道下均有良好的性能。     

一种改进的DVB-T信道估计算法

针对传统DVB-T系统信道估计算法估计精度低或复杂度高的问题,为了提高信道估计算法整体性能,提出了一种改进的DVB-T信道估计算法;该算法首先采用最小二乘法估计离散导频处频率响应估计值;进而,利用连续导频对信噪比进行估计;最后,将得到的信噪比估计值与预先设定的信噪比阈值进行比较,若估计值小于阈值,则先经过卡尔曼滤波处理,再在时频二维方向上用高斯插值得到全部子载波的频率响应值,否则直接在时域和频域上进行插值;此方法在信道条件较好时关闭卡尔曼滤波过程,从而有效减少滤波次数,提高算法整体运行速度;仿真结果表明,该方法能有效提高系统整体性能,减少在噪声影响较大时的干扰,同时也兼顾了算法整体运行速度。     

时变信道和相位噪声联合OFDM信道估计

在正交频分复用系统中,信道的时变特点导致严重的子载波间干扰,同时,由振荡器产生的相位噪声会带来公共相位错误和子载波间干扰,这都使OFDM系统的性能急剧恶化。基于分数倍基扩展模型,利用重叠导频和最小均方准则,对时变信道和相位噪声联合估计。仿真结果表明,所提出的算法可以提高信道估计质量。     

基于矩阵重构的非等功率相干信号DOA估计

针对功率相差较大和角度相隔较小的相干信号的波达方向(DOA)估计问题，提出一种基于Toeplitz矩阵重构的不变噪声子空间算法。对各个阵元的接收数据与参考阵元接收数据的相关函数进行排列，构造满秩的Toeplitz矩阵；引入虚拟信源优化Toeplitz矩阵，利用其不变噪声子空间特性估计信号波达方向。仿真结果表明该算法可以准确估计出功率相差40 dB、角度相邻2°的相干信号DOA,较空间平滑类算法具有更高的成功率与更强的分辨率。     

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.     

OFDM系统中的相位噪声抑制算法研究

相位噪声PHN(phase noise)会严重影响正交频分复用OFDM(orthogonal frequency division multiplexing)系统的性能,如引起共同相位误差CPE(common phase error)和载波间干扰ICI(inter carrier interference)。CPE引起整个信号星座的偏转,是恶化系统性能的主要因素。文章将信道与相位噪声联合估计,利用插入的导频符号得到CPE-信道的初步估计,再用线性最小二乘估计方法LLSE(linear least square estimation)更新相位噪声和数据符号的估计值。仿真结果表明,该方法能有效地降低相位噪声对系统性能的影响。     

长期演进系统中基于自适应矩阵样条内插的信道估计算法

在长期演进(LTE)系统中,为了工程上的简单实现,同时也为充分利用相邻参考信号的信息来精确估计数据子载波处的信道响应,提出了一种自适应矩阵样条内插的插值估计方法.根据样条插值的数学理论推导出适用于下行物理信道的矩阵样条内插公式,通过将插值区间进行分解与叠加来优化提出的插值算法,并利用相关带宽来自适应地选择分解长度.仿真结果表明,在较低工程实现复杂度的条件下,提出的内插算法性能优于常用的多项式内插算法,而且能够动态跟踪信道的状态变化.     

基于最小均方差的无线通信信道估计算法仿真

无线通信信道中导频噪声过大会影响信道的估计效果，降低通信质量，为此提出导频干扰下无线通信信道估计算法。基于无线通信的信道特性分析结果获取信道中的导频噪声信号，并对其实施噪声滤除处理；依据噪声滤除结果获取无线通信网络的频率冲击响应值，建立导频频域接收信号模型；利用基于最小均方差的信道估计方法对模型求解得出信道频域冲击响应估计值；将计算结果与线性插值方法结合，完成无线通信信道精准估计。实验结果表明，使用上述方法开展信道估计时，误码率较低，信道幅度响应值与实际信道幅值较为接近，说明信道估计效果较好。     

基于迭代的FBMC/OQAM系统IAM前导信道估计算法

FBMC/OQAM系统中传统的基于干扰近似(IAM)的信道估计算法存在导频开销过大,且计算复杂度高等问题。本文研究了一种新的IAM前导信道估计算法,该算法为增加导频功率采用一种新的三列导频结构,同时采用多次迭代方法获得精度更高的信道信息,来重构相邻子载波间和符号间干扰。理论分析和仿真结果表明,在ITU的车载信道环境和步行信道环境下,基于迭代的IAM前导信道估计算法在保持其传统信道估计方法性能即传输速率高且降低干扰的同时,有效地提高了数据传输速率且降低了计算复杂度。     

防干扰DFT信道估计算法

传统的DFT的信道估计算法只是把循环前缀以外的噪声忽略为0,其余都认为是有用的加性噪声,但是在循环前缀以内仍含有由于码间干扰(ICI)和信道干扰(ISI)带来的噪声以及其他的一些噪声干扰,严重影响了信道的估计值,本文在DFT算法之前首先消除了由ICI和ISI带来的干扰,再进行DFT的信道估计,最后在分别由禁忌算法和求导两种方法进一步消除循环前缀以内由于其他因素带来的噪声,这样大大增强了估计值的准确性,最后由matalb仿真结果可以看出,由于迭代算法和禁忌算法、求导方法的使用尽可能地消除了噪声的干扰,大大提高了信道的估计值,信道的误比特率和均方误差随着信噪比的增大越来越小,仿真结果证明改进的算法的性能优于传统的DFT算法,求导法性能略微优于禁忌算法。     

基于改进谱平滑策略的IMCRA算法及其语音增强

噪声谱估计算法在单通道语音增强方法中起着重要作用,为了改善噪声谱估计算法对噪声的估计和更新能力,结合最小统计（MS）算法,对改进的基于控制的递归平均（IMCRA）噪声谱估计算法的递归平均参数进行改进,并用一阶递归的方式对平滑功率谱的最小值进行改进。采用谱减法对含噪语音信号作去噪处理,从客观和主观两方面对不同算法的性能进行评价,对比分析不同噪声不同信噪比下增强前后语音的分段信噪比（segSNR）、PESQ得分、MOS得分。实验结果表明,提出的方法能够更好地跟踪噪声信号变化,改善语音质量。     

基于QCI优先级的分组调度算法

长期演进(LTE)系统对用户同时获得的多种业务配置了服务质量(QoS)等级标识(QCI)优先级参数,从而优化了移动通信系统QoS评价体系。为此,结合M-LWDF算法,提出一种基于QCI优先级的分组调度算法。将QCI参数引入资源分配和分组调度判决机制,在用户与申请的多项业务间建立优先级关联性,实现多用户之间、单用户的多类型业务之间的联合优化调度。仿真结果表明,该算法能有效提高系统平均吞吐量,降低平均时延。     

一种多径信道直扩信号伪码序列盲估计方法

针对多径信道下直接序列扩频信号伪码序列盲估计的难题,拓展了基于加性高斯白噪声信道提出的子空间法,提出了一种基于子空间法和三阶相关函数法相结合的多径信道直扩信号伪码序列盲估计的新算法,进行了理论推导。该算法对接收到的多径直扩信号按照伪码周期的两倍进行分段形成数据向量,构造自相关矩阵并进行特征值分解得到不同增益伪码序列的延迟叠加,运用m序列的三阶相关特性估计生成多项式进而估计伪码序列。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

一种LTE下行链路信号检测算法

研究一种适用于长期演进(LTE)系统下行信号的检测算法,并提出其实现架构。该算法使用统一结构对LTE系统下行各种传输模式的发送信号进行处理,以实现MRC、ZF和MMSE检测,在节省终端硬件开销的同时,简化在不同传输模式之间切换的软件控制,既能为LTE终端芯片设计提供低复杂度的接收机实现方案,也能为用户在使用LTE终端时节省更多的电力资源。仿真实验结果表明,该算法的综合性能优于传统MRC、ZF和MMSE检测算法。     

LTE协议栈中ASN.1模块的设计与实现

开发长期演进(LTE)协议必须实现针对无线资源控制(RRC)消息的ASN.1编解码模块,但传统的ASN.1编解码方案函数调用频繁,编码效率较低。为此,分析LTE协议栈的软件需求,提出一种ASN.1编解码模块设计与实现方案。该方案采用模块化设计,从而简化函数调用、提高编码效率。在TD-LTE无线综合测试仪的协议栈软件中实现并进行测试,结果表明,该方案可实现对RRC消息的编解码。     

移动负载均衡与移动鲁棒性优化的冲突协调

在长期演进系统中,移动负载均衡(MLB)和移动鲁棒性优化(MRO)都通过调整切换相关参数优化各自性能目标,这会引发冲突,降低系统性能。为此,提出一套针对MLB的协调机制,采用移动鲁棒性监测、切换边界标记和参数回调等方法避免两者的冲突。仿真结果表明,该协调机制能够防止MLB对切换参数的不当调节,减少切换次数,避免链路失败等问题。     

基于稀疏信道估计的SC-FDE水声通信

针对水声信道时域冲激响应的稀疏特性,提出基于稀疏信道估计的单载波频域均衡（SC-FDE）水声通信方法。该方法利用匹配跟踪思想,在发射信号矩阵列向量构成的字典中,选择使残余向量投影值最大的列向量去近似拟合接收信号,从而得到水声信道的时域冲激响应,然后通过时-频变换来进行频域均衡。仿真结果表明：该方法可以准确估计出水声信道,其信道估计精度和误码率性能都优于传统的SC-FDE水声通信方法。     

LTE系统ARQ重传资源重分配

针对长期演进（LTE）无线链路控制（RLC）层重传协议数据单元（PDU）只允许重分段不允许级联,当媒体接入控制（MAC）层复用模块向RLC层某个业务指示值大于RLC层重传PDU长度时将造成资源的浪费,提出了一种新的复用方案。新方案在获得封装该业务重传PDU需要的资源大小后,指示剩余资源分配给其他业务。这种剩余资源重分配机制中,优先考虑其他重传业务,其次考虑优先级最高的实时业务。对不同复用与调度方法进行仿真,仿真结果表明,新方案有效地提高了资源利用率,大大提高了高优先级的实时业务的吞吐量,明显降低了丢包率。     

LTE无线系统终端省电机制研究

针对长期演进(LTE)系统恒功率休眠模式中存在的低业务、高功耗等缺点,提出一种变功率休眠算法。该算法可根据终端业务要求,动态改变休眠周期,以提高终端的待机时间,并以该算法为基础,探讨休眠状态终端的平均响应时间和平均功耗等问题。仿真实验表明,与恒功率休眠算法相比,该变功率休眠算法可以减少功耗6%~12%。     

基于卷积-LSTM网络的广告点击率预测模型研究

点击率预测是计算广告学的核心算法之一。传统浅层模型没有充分考虑到数据之间存在的非线性关系，且使用人工特征提取方法费时费力。针对这些问题，提出了基于卷积（Convolutional Neural Networks）-LSTM（Long Short Term Memory）混合神经网络的广告点击率预测模型。该模型使用卷积神经网络提取高影响力特征，并通过LSTM神经网络的时序性进行预测分类。实验结果证明：与浅层模型或单一结构的神经网络模型相比，基于卷积-LSTM的混合神经网络模型能有效提高广告点击事件的预测准确率。