基于小波去噪的OFDM信道估计技术研究

信道估计能够为OFDM系统提供相干解调和空时译码所必须的信道信息,是OFDM系统接收机中非常重要的一个环节,如何降低无线信道的噪声,提高信道估计精度,是关乎整个通信系统性能的重要问题.提出了一种将小波去噪应用到OFDM系统无线信道估计中的方法,利用LS算法得到导频位置频域响应后进行小波去噪,然后插值得到整个信道的频域响应,可以减少多径衰落信道中的噪声和ICI对于信道估计精度的影响,减少系统的误码率.在SISO-OFDM和MIMO-OFDM系统,无线移动信道环境下的仿真表明,与传统的信道估计方法相比,在低信噪比的情况下,提出的信道估计方法能够提供2-3dB的性能改善.     

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.     

基于GAIC的MIMO-OFDM信道估计

对于多径稀疏的多输入多输出正交频分复用(Multiple-input and muItipIe-output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)信道,提出了基于广义Akaike信息论准则(Generalized Akaike information criterion,GAIC)的MIMO-OFDM系统实用的信道估计算法,该算法能够估计出信道的长度和每径信道的时延,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,与最小二来(Least squares,LS)算法和离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform,DFT)算法相比较,大大地降低了信道的估计误差,提高了系统性能,且信道稀疏性越强,性能改善越好.     

一种基于导频OFDM信道估计的优化算法

信道估计作为OFDM中的一项关键技术,直接影响着OFDM系统的性能.而现有的最小二乘估计(LS)算法、最小均方误差估计(MMSE)算法等都存在各自的不足.因此本文提出了一种称为平均反馈(AF)的新算法,该算法利用两个相邻的OFDM符号之间的关联信息对LS算法的估计结果进行平均和反馈,以减少高斯白噪声与子信道间干扰(ICI)对信道估计结果的影响.通过仿真证明,新算法改善了LS算法的性能.尤其在低信噪比环境下的性能改进明显.     

MIMO-OFDM系统中的自适应比特分配

正交频分复用(OFDM)与多天线(MIMO)技术的结合可以有效提高系统的性能。为了研究自适应比特分配对MIMO-OFDM系统性能的影响,首先介绍了MIMO-OFDM的系统结构和MIMO信道的奇异值分解(SVD)过程。将多载波系统中的Hughes-Hartogs自适应分配算法应用于天线数为2×2的MIMO-OFDM系统中。仿真结果表明,采用Hughes-Har-togs算法的MIMO-OFDM系统的数据速率达到甚至超过了单天线OFDM(SISO-OFDM)系统的2倍,但SVD分解也带来了巨大的运算量,提出了在MIMO-OFDM系统中使用自适应分配算法的策略。     

一种新型MIMO-OFDM自适应传输方案

论文将MIMO技术中的多天线思想与自适应OFDM技术相结合,提出一种新型的MIMO-OFDM自适应传输方案。通过信道矩阵的奇异值分解将多天线转化为多个并行的子信道,这样就可以把单天线OFDM的自适应传输技术应用于MIMO-OFDM系统。仿真结果表明,该系统性能比自适应SISO-OFDM系统有显著提高。     

MIMO-OFDM系统抗干扰信道估计算法

提出一种抗干扰信道估计(AICE)算法用于解决MIMO-OFDM系统信道估计问题。该算法在接收端通过对收到的累加信号进行分解,得到来自不同发射天线的信号,通过消除符号间干扰与子载波间干扰及采用期望值最大迭代算法进行信道估计来减小估计误差,提高信道估计的准确性。与ICE算法的性能比较证明了AICE算法在瑞利衰落信道下具有更好的信道估计均方误差及误比特率性能。     

MIMO-OFDM系统自适应信道估计算法分析

在MIMO-OFDM系统中,信道参数估计对相干检测至关重要.现有的信道估计算法大多需要对大矩阵做求逆运算,计算复杂度高,或者需要预知信道统计信息.提出一种MIMO-OFDM系统的自适应信道估计算法,无需任何先验信道统计信息,就能够通过导频辅助和迭代的方法对时变信道状态参数进行即时跟踪与估计.仿真结果表明在MIMO-OFDM系统中,提出的基于LMS或RLS的自适应信道估计算法相比于传统的不考虑噪声的LS信道估计算法,MSE和BER等性能均有大幅提高,能够很好地抵御无线信道引起的多径效应的影响,适宜应用于MIMO-OFDM系统.     

LTE下行基于时频二维信道估计算法性能分析

传统的信道估计算法只在单个域上进行,为了降低LTE下行系统中信道估计的复杂度,并提高信道估计器的性能,可以利用LTE下行的多载波OFDM系统的二维结构,对不同的算法在时域和频域分别进行估计.由此可以对传统信道估计算法先在频域上进行信道估计,然后再在时域上进行信道估计,这样的信道估计方式可以大大降低算法的复杂度,并优化估计器的性能.另外,经过时频二维信道估计后,不需要再进行插值计算.仿真结果表明,该算法性能优于传统的只在频域上进行信道估计的性能.     

改进的基于DFT的OFDM系统信道估计算法

在正交频分复用（OFDM）系统中,针对常用的信道估计算法不能有效地抑制信道冲激响应中循环前缀长度内噪声的不足,提出了一种改进的基于离散傅里叶变换（DFT）的信道估计算法。该算法是一个多次迭代的过程,通过最小二乘算法获得导频位置处的信道频域响应,经过逆傅里叶变换后,利用时域内引入的能量增长速率函数来判断信道冲激响应分布情况,以便对其进行消噪处理,最后通过多次迭代进一步抑制子载波间干扰和加性高斯白噪声。仿真结果表明,无论在多普勒频移较小还是较大的情况下,该算法的估计性能均优于最小二乘（LS）信道估计算法、传统基于DFT的信道估计算法和基于阈值的信道估计算法。在系统误比特率为[10-2]时,改进的基于DFT的信道估计算法比其他算法有3~5 dB的性能增益。