基于BP神经网络的OFDM系统信道估计

针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中传统信道估计算法复杂度高或估计精度低的问题,给出一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的信道估计方法.采用Simulink仿真工具构建OFDM信号采集平台,建立了基于BP神...     

OFDM系统中基于压缩传感理论的信道估计算法

信道估计是OFDM系统中的一项关键技术,信道估计质量的好坏对整个系统的性能有重要的影响。传统的最小均方算法对稀疏信道进行估计时存在精确性差的缺陷。本文利用信道冲激响应的稀疏性,提出了一种基于近似l₀范数的信道估计算法。该算法用三种函数逼近l₀范数,应用梯度下降法和梯度投影算法获得代价函数的最优解,从而得到信道的最稀疏解。仿真实验结果表明:在相同条件下,与基于l₁范数的信道估计算法比较,本文算法的收敛速度快,估计值信噪比高,且均方误差小。      

基于数据拟合的OFDM时变信道估计方法

利用周期伪随机(PN)序列频域能量集中在某些点上的特点,提出一种基于数据拟合的时变信道估计算法.该方法利用周期性PN序列的自相关特性,降低噪声和未知数据对导频的干扰;同时利用其周期性,实现对信道变化趋势的多点拟合;并在此基础卜利用信道时间平均值对估讣参数进行修正,以进一步提高估计精确性.仿真结果表明:与传统方法相比,该方法具有较优的误码率(BER)和均方误差(MSE)性能,尤其在低信噪比环境下性能改善显著.     

基于直接判决和导频跟踪的OFDM系统快时变信道估计

提出了一种基于直接判决的OFDM系统的快时变信道估计方法。采用了直接判决算法进行信道估计，并从中选择有效的估计结果，联合导频信号进行信道跟踪。将基于训练序列的信道估计结果作为直接判决算法的初始值，利用传输信号直接判决的统计特性进行了信道估计，并利用改进的导频算法进一步地跟踪信道在时间上的变化。Simulink仿真结果表明，该估计算法适用于时变信道，比基于导频的信道估计方法和基于训练序列的信道估计方法效果都要好。     

基于变换域的OFDM信道估计算法分析

首先对目前OFDM系统中常用的信道估计算法进行了介绍,其次对离散采样信道做出说明,并以此为基础,着重分析传统的基于离散傅里叶变换的信道估计滤波算法,即对接收导频LS(最小二乘)算法估计,通过IDFT转换到时域滤波后,由DFT转换到频域获取信道系数.最后给出了一种基于变换域滤波估计算法.由理论分析和工程实践平台中的仿真验证得出,基于提出的滤波矩阵,此DFT变换域算法性能较传统的DFT滤波方法有较大提升.     

一种循环保护前缀不足的OFDM信道估计算法

在正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）通信系统中,信道估计占有很重要的地位。论文提出了一种在OFDM信号循环保护前缀不足情况下也可应用的盲信道估计算法,它利用循环前缀信号结构采用子空间分解,计算简单。计算机仿真显示其有良好的性能。     

基于级联ISFA信道估计的光OFDM系统研究

采用训练序列与级联符号内频域平均(intra-symbol frequency-domain averaging,ISFA)的信道估计方法提高了直接检测光正交频分复用(OFDM)接收机中信道估计的准确性。通过Matlab编程建立了强度调制直接检测系统仿真平台,对不同调制格式的OFDM信号进行了数值仿真分析。结果表明,级联ISFA方法可以提供更为准确的信道估计,有效改善高阶QAM调制的OFDM信号误码性能,提高接收机的灵敏度。     

OFDM系统中基于导频的低秩信道估计方法

主要研究了正交频分复用(OFDM)系统中基于导频辅助的低秩信道估计方法,提出了一种秩的取值及自适应秩跟踪方法。低秩估计方法利用信道的频域(和/或时域)相关性以及奇异值分解技术。其中关键的秩估计也就是信号子空间的维数判定必须在计算复杂度和估计误差两方面折中考虑。仿真表明给出的秩估计方法能够比较准确地反映出信号子空间的大小,大大降低运算复杂度。在此基础上的低秩方法与线性最小均方误差(LMMSE)估计的性能几乎一样并且对子载波总数的大小和信道环境变化的敏感性相当小,通过分块估计还可以进一步降低运算量。     

基于CS的Kalman滤波OFDM信道估计

在OFDM系统信道估计中,准确的时域卡尔曼滤波（TDKF）估计需要信道多径时延作为先验条件,而且具有较低的频谱效率.考虑到大多数无线信道具有稀疏和时变的特性,提出一种改进的卡尔曼滤波与压缩感知联合信道估计方法,采用稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法,并对信道响应变化量进行重建.仿真结果表明,相较于已有算法,提出的算法不需要知道信道的稀疏度,而且信道估计结果更加准确.     

基于DCT的OFDM信道估计

在宽带移动环境下,由于多普勒频移以及多径的影响,信道是时变的。为了消除信道对传输信号的影响,需要对信道进行估计。给出了2种基于离散余弦变换(DCT)的信道估计方法,可以很好的降低频谱泄露造成的混叠失真,适用于非整数倍的抽样信道。其中一种性能较好,另一种实现更加方便。仿真结果表明,这两种算法的性能均优于基于DFT的信道估计算法。     

Design and implementation of channel estimation for low-voltage power line communication systems based on OFDM

An optimized channel estimation algorithm based on a time-spread structure in OFDM low-voltage power line communication (PLC) systems is proposed to achieve a lower bit error rate (BER). This paper optimizes the best maximum multi-path delay of the linear minimum mean square error (LMMSE) algorithm in time-domain spread OFDM systems. Simulation results indicate that the BER of the improved method is lower than that of conventional LMMSE algorithm, especially when the signal-to-noise ratio (SNR) is lower than 0 dB. Both the LMMSE algorithm and the proposed algorithm are implemented and fabricated in CSMC 0.18 μm technology. This paper analyzes and compares the hardware complexity and performance of the two algorithms. Measurements indicate that the proposed channel estimator has better performance than the conventional estimator.     

一种基于径向基函数网络的OFDM信道估计及跟踪方法

本文提出了一种基于径向基函数网络(RBFN)的正交频分复用(OFDM)系统信道估计及跟踪算法。该方法采用分散导频,并将RBFN网络参数相应地分成子集,依次利用导频子集对网络参数子集进行训练、更新,RBFN在学习与逼近信道响应时利用了OFDM信道的时频相关性。仿真结果表明该信道跟踪方法具有良好的误码率性能,且对快衰落有很强的鲁棒性。     

基于噪声子空间跟踪的OFDM盲信道估计

基于子空间分解的OFDM信道估计算法利用信号子空间和噪声子空间的正交性可以对信道参数进行盲估计,但是子空间分解的运算量大,使盲信道估计算法的实用化受到限制。本文在噪声子空间自适应跟踪的基础上进行OFDM盲信道估计,显著降低了运算量。仿真结果表明,在适当选择学习因子后可以实现对噪声子空间的快速跟踪,在噪声子空间跟踪的基础上得到的信道估计性能接近于子空间分解法。     

OFDM系统中基于分组导频的迭代信道估计算法

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,并在此基础上提出了一种分组导频结构的DFT迭代信道估计算法。与原有的信道估计算法相比,此种算法不仅在一般的信道条件下具有良好的性能,而且更加适合快变信道条件下的OFDM系统。仿真结果表明:提出的OFDM信道估计算法不仅可以给出精度较高的信道信息,而且近似达到理想信道估计的性能。     

基于变换域处理的OFDM系统信道估计的改进方法

本文研究了基于变换域处理的OFDM系统信道估计的基本原理和变换域滤波处理方法,提出了一种变换域导频插值信道估计的改进迭代算法,同时,采用具有更好滤波效果的“带阻滤波器”优化了其中的变换域滤波器的设计,通过接收端检测到的信噪比调整能量参数。仿真结果表明,提出的采用优化变换域滤波器的信道估计算法具有较好的性能,在一定程度上可以接近于理想信道估计的性能。     

基于块状导频的OFDM信道估计

首先对OFDM系统中基于导频辅助的信道估计算法进行研究,为了降低复杂度,利用奇异值分解(SVD)给出一种低阶近似的信道估计器。仿真结果表明LMMSE算法利用信道相关特性增加了运算量,但可以获得较好的估计效果,其简化算法(SVD)的性能略有下降,且随着信噪比增大,会出现"地板效应"。     

瑞利衰落信道中移动OFDM的Doppler Spread估计

提出了一种在瑞利衰落信道中移动多载波调制(OFDM)接收机的Doppler Spread估计方法.利用OFDM符号所固有的循环前缀,采用自相关检测方法,可以较准确地估计由于移动接收机运动所引起的Doppler Spread.在保证OFDM循环符号结构的条件下,不需要增加辅助导频和训练序列,可以直接用于普通OFDM接收机,以及采用发送分集(TD)和多输入输出(MIMO)技术的移动OFDM通信系统.理论分析和实验结果证明了方案的可行性.     

地空测控链路OFDM信道估计

针对无人飞行器大动态运动特点,提出利用地空测控窄带扩频链路的信道估计,辅助OFDM传输方式的下行宽带链路进行信道估计的方法。基于OFDM信道估计基带模型,设计了奇偶OFDM符号分组交错导频插入方式,设计了基于窄带链路多普勒频偏、多径时延信道估计的宽带链路信道估计算法。在大多普勒与多径传输信道下对算法误码率性能进行了仿真,验证了下行宽带链路具有较强的抗大多普勒、抗多径衰落的性能。     

OFDM系统中信道估计方法的研究

LS算法是OFDM系统信道估计方法中计算复杂度最低性能最差的方法.根据有限长度h的能量分布,提出了一种改进算法.通过仿真,与LS算法和性能较好的LMMSE比较,验证了改进后的LS算法性能优于最初的LS算法,并可在实际中得到较好的应用.     

在OFDM系统中用循环前缀对时变色散信道进行估计

目前，正交频分复用（OFDM）技术困能在无线时变信道中进行高速数据传输而受到广泛的关注。在相干的OFDM系统中，接收机能否获得准确的信道状态信息（CSI）是系统性能提高的关键。为了能在接收端获得准确的CSI和提高系统的传输速率，文中将文献[3]的算法由单路发射推广为I/Q两路发射，采用复抽头系数的FIR滤波器对多径衰落信道进行建模，并用通常被丢弃的循环前缀作为训练序列对信道进行估计和均衡，仿真结果表明改进的算法在相同的子数和子载波和比文献[3]传输效率提高一倍的情况下能有效地自动跟踪信道的变化。