MIMO OFDM系统中同步和信道的联合估计

提出了一种MIMO OFDM系统的定时恢复、频率同步和信道估计的联合算法。为了减少算法的复杂度，算法分两步完成：首先利用接收信号的自相关函数进行粗同步和信道估计，得到时延和频偏的粗估计，然后在粗估计基础上采用最大似然准则进行精确的同步和信道估计。仿真结果表明，该算法能够达到很好的效果，系统误码率接近已知信道响应时的情况。     

OFDM2认知无线电系统中的非正交主动旁瓣抑制方法

在OFDM-CR系统中,感知用户过大的旁瓣会造成对主用户的干扰,必须抑制．主动干扰抑制方法（AIC ）抑制深度不够,且对OFDM符号的循环前缀（CP ）长度敏感．针对这一问题,本文提出了一种非正交的主动干扰抑制方法（NAIC ）：其干扰抵消子载波（CC ）主要插入在非正交的频率位置上,具有更好的旁瓣抑制效果．并将NAIC与加窗法结合（NAIC-win）,进一步抑制感知用户的旁瓣和减小非正交CC带来的载波间干扰（ICI）．NAIC-win比AIC方法的抑制深度增加50dB ,而引入的ICI几乎可忽略．和EAIC-CP方法比,NAIC-win方法在使用更短的CP、更少CC子载波、更小的ICI条件下,得到更大的旁瓣抑制深度,提高了频带利用率,减小了计算量．理论分析与实验结果表明：NAIC-win方法在OFDM-CR系统旁瓣抑制中优于AIC ,EAIC-CP等方法．     

一种改进的快变信道展开模型

 在高速移动正交频分复用系统（OFDM）中,信道的快速变化引起载波间干扰,降低系统性能,且使信道的准确估计变得更为困难. 由于在接收端待估计的信道参数多于接收信号样点数,信道估计方程无确定解. 为了解决这一问题,通常将快变信道展开为基函数叠加的近似表达形式,信道估计问题变成对展开系数的估计,待估计的参数大大减少. 本文分析并比较了常用的基展开模型的特点,指出了它们的不足,并在此基础上提出一种改进的快变信道展开模型,该模型的核心思想是在过采样基础上通过基线补偿减小吉布斯效应的影响,从而减小展开误差. 该模型性能与信道的统计性质无关,且在展开基的变化赶不上实际信道变化速度时,展开误差不会明显增大,优于CE-BEM, GCE-BEM, KL-MEM等模型,可用于高速移动OFDM系统的快变信道估计.     

三种数字图像压缩算法性能的研究

基于数字图像压缩的可能性与必要性,本文用信息论观点讨论了数字图像压缩的方法。并分别采用差分脉冲编码调制、离散余弦变换、离散小波变换等3种方法,对Lena(512×512)图片进行处理,统计处理后的系数的概率分布、标准差、信息熵,以及增大量化阈值后0系数所占的比率,来研究他们用于数字图像压缩的性能。同时,还给出了每种方法的压缩重建的误差分析。并做了详细地比较,分析了导致他们性能差异的原因,这对于进一步学习和寻找更好的数字图像压缩方法具有一定的指导意义。     

NC-OFDM系统旁瓣抑制中的可变干扰抵消基函数设计

在抑制非连续载波正交频分复用(Non-contiguous Orthogonal Frequency-Division Multiplexing,NC-OFDM)系统旁瓣的方法中,使用固定长度和矩形形状干扰抵消子载波的主动干扰抵消方法(Active Interference Cancellation,AIC)抑制深度不够,而其改进方法扩展AIC (Extended AIC)对数据子载波干扰又太大.本文发现插入在不同频段的干扰抵消子载波对旁瓣抑制的效果不同,并在此基础上提出对干扰抵消子载波按频率分组,不同组的干扰抵消子载波使用不同的长度与波形,从而提高对NC-OFDM信号旁瓣的抑制效果,同时减小了所引入的载波间干扰.仿真结果表明:采用本文提出的可变基函数方案,在达到-60dB的旁瓣抑制深度时,即使采用高阶的64-QAM符号映射(实验条件是误符号率为10^-5),干扰抵消信号对数据子载波造成的载波间干扰也几乎可以忽略.     

MIMO-OFDM系统中信道盲估计与检测

针对MIMO-OFDM系统,提出了一种基于子空间的盲信道估计与检测方案,该算法将阵列信号处理的思想应用到MIMO-OFDM系统中,通过发送端信号的冗余编码,利用一种类ESPRIT算法进行盲信号检测和信道估计。仿真结果表明该算法的有效性及其信道盲估计方法的性能。