一种MIMO-OFDM系统的导频设计及信道估计方法

针对多输入多输出正交频分复用系统,提出了一种利用空频分组码码字正交特性的导频设计方法,并提出了基于该导频的低复杂度信道估计算法. 推导了该信道估计方案的均方误差,并评估了复杂度计算公式. 计算机仿真验证了此算法可以以较低的复杂度获得近似最小均方误差（MMSE）信道估计算法的均方误差性能及误码率性能。     

多天线系统下信道估计算法及性能分析

在多天线系统下对信道估计算法进行研究。比较最小二乘算法(Least Square,LS)和最小均方误差算法(Minimum Mean Square Error,MMSE)在多天线(MIMO)系统中的性能,并在二者的基础上,论述一种能够降低计算复杂度的松弛最小均方误差(RMMSE)估计方法。通过发送正交导频序列对RMMSE估计算法的性能进行仿真,并对其算法复杂度进行分析比较。结果表明,在保证一定性能的前提下,RMMSE算法复杂度可适当降低,这说明RMMSE估计算法具有较好的估计性能以及较低的计算量。     

一种全新的MIMO-OFDM信道估计和导频方案

提出了一种全新的多入多出正交频分复用（MIMO-OFDM）信道估计和导频设计方案．当信道近似不变的OFDM数目与发射天线数目相同时，从理论上推导出基于重叠导频和正交导频结构的统一频域信道估计解和时域信道估计解.这样该算法大大降低了最优导频信号存在的条件，且具有非常低的复杂度和灵活的天线配置，导频信号能简单地从空间维的恒幅度构造就可以达到系统的MIMO-OFDM的均方误差（MSE）最优性能．该算法在发射天线数目为2、3和4时具有相当大的实用价值．仿真结果证明了本文推导算法的正确性以及导频设计的合理性．     

双衰信道下多天线正交频分复用系统最优频域导频设计方案

基于双衰信道的频域响应，提出了一类双衰信道下多天线正交频分复用（MIMO-OFDM）系统的最优化频域导频设计方案。推导了相应的模型，给出了基于导频的最大似然信道估计器的均方误差下界，并以此下界为标准，设计了多天线正交频分复用系统的最优导频。仿真表明，基于设计最优导频的信道估计器可以在低复杂度下取得接近理论界的性能，但是复杂度增加。     

STBC发射分集OFDM系统的一种低复杂度的信道估计

针对空时分组编码(STBC)发射分集的多天线正交频分复用(OFDM)系统，文章提出一种新的、低复杂度的信道估计方法——正交一线性估计。该方法利用空时分组编码的复正交特性，将多个收发天线对的信道分离与估计问题简化为一线性变换问题，然后基于最小二乘准则(Least—Square)，完成信道估计器的设计。理论分析和仿真结果表明，和已有的LS信道估计方法相比，该方法能提供3dB性能改善。     

一种快变信道下OFDM系统的Kalman信道估计算法

针对频率选择性快速时变信道的多径干扰和较大的多普勒频谱扩展,提出了一种改进的Kalman滤波算法。用于正交频分复用（OFDM）系统信道估计．该算法采用复杂度大大降低的低维Kalman滤波来跟踪快速时变信道,迭代联合信道估计与检测算法来获得测量矩阵,并对滤波结果利用一种新的简单的最小均方误差（MMSE）估计器进行优化。有效地降低了传统基于Kalman滤波算法的复杂度．仿真结果表明,该方法能够跟踪信道的快速变化,具有良好的估计性能．     

多小区下的MIMO OFDM的导频设计和信道估计

为了抑制多入多出正交频分复用（MIMO OFDM）系统小区间信道估计的多址干扰,提出了一种导频设计方案. 该导频可以使干扰能量均匀分布在所有信道延时采样点上,使小区间干扰白化. 根据该导频的特性,提出了一种改进的频域最小二乘信道估计算法. 该算法具有低计算复杂度,在信道多径延时未知的情况下仍可以有效抑制来自邻小区的干扰,使系统性能得到明显改善. 通过仿真证明了导频设计的合理性和信道估计算法的正确性.     

MIMO-OFDM系统中基于子载波分组信道估计的改进算法

针对传统的MIMO—OFDM系统信道估计算法复杂度高、对导频结构有特殊要求的缺点,提出了两种基于子载波分组信道估计改进算法。改进算法通过子载波分组将多天线信道估计转换成单天线信道估计来获取导频子载波信道响应,以避免大矩阵求逆运算,降低算法的复杂度;利用DFT滤波算法或LMS自适应滤波算法得到整个帧所有符号的信道响应,实现在算法复杂度基本不变前提下估计性能的提高。理论分析和仿真结果表明,改进算法与传统的信道估计算法相比较,具有较低的复杂度和更好的估计性能。     

三维大规模多进多出系统中导频污染抑制方案

为降低三维大规模多进多出系统中的导频污染,提出了一种基于软导频复用的导频污染抑制方案。通过利用垂直方向上的空间自由度,从地理上将用户划分为相邻小区内垂直信道信息可分离的中心用户和不可分离的边缘用户,并对相邻小区的边缘用户分配正交的导频资源,以消除边缘用户的导频污染;对所有小区的中心用户分配相同的导频资源,并通过改进的信道估计方案降低导频污染,从而提升所有用户的信道估计精度。仿真分析表明,相比于传统的导频分配方案,该方案可以在三维大规模多进多出系统下以较低的复杂度更好地抑制导频污染,提升系统的性能。     

空时分组编码MIMO-OFDM系统的两步信道估计方法

为了提高基于空时分组编码MIMO-OFDM系统信道估计算法的性能,提出了一种适用于空时分组编码MIMO-OFDM系统的两步信道估计方法。首先,运用最小均方误差估计算法对导频信道进行初始信道参数估计;然后,通过已得到的初始信道参数,运用本文提出的估计算法来获得更精确的后续信道参数,从而进一步提高信道估计的精度。仿真结果表明:与MMSE估计算法和ML估计算法相比,本文提出的算法具有较低的复杂度,且有效地减小了信道估计的误差。     

OFDM系统高速衰落信道低复杂度估计

高速环境下OFDM系统的快速时变,破坏了信道间的正交性,引起子载波间干扰(ICI),降低了移动应用的性能。因此提出一种低复杂度的二维导频辅助信道估计。首先利用基于线性模型的多项式曲线拟合来逼近实际的快变信道,然后单独在时域和频域插值,最后分别进行两个一维信道估计。实验结果表明,系统在保持高性能的同时降低了计算复杂度。该算法可替代均方误差意义上性能最佳的二维维纳滤波,多项式拟合能有效逼近快变信道,克服ICI的影响,提高移动应用性能。     

最小残差法的方向估计

针对基于相位匹配原理的最小二乘法(LSMSPM)无法估计具有相同中心频率的窄带入射源的波达方向问题,提出了最小残差法(MRM)的方向估计方法.首先将阵列接收信号转换到频域,在中心频点处将相位匹配后的数据模型转换为估计频谱参数的线性方程组,采用加权最小二乘法解该方程组,以残差平方和的倒数作为MRM方法的方向估计算子.MRM方法提高了LSMSPM方法的方向估计性能,相同中心频率的等功率窄带双源入射时其角度分辨能力优于常规波束形成方法.     

多元广义Stein估计及其优良性

对于多元正态性模型,采用极小化均方误差的方法得到了回归系数的一种非线性有偏估计,即多元广义Stein估计,给出了它的偏差及其均方误差的渐近展开式。在均方误差意义下,当误差干扰充分小（σ→0）时,得到了该估计优于LSE的渐近充要条件。     

MIMO-OFDM系统中一种新的低代价信道估计方法

准确的信道估计是保证MIMO-OFDM系统传输质量,发挥其优越性的关键．文中提出了一种适于MIMO-OFDM系统的低代价信道估计算法,采用新的导频结构,利用低阶LMMSE插值的方法估计信道响应．理论分析与计算机仿真表明,这种方法的估计精度高、跟踪能力强、并且实现复杂度低,因此具有重要的实际意义．     

OFDM系统中的一种低复杂度带状ICI抑制算法

针对时变信道OFDM系统中的子载波间干扰(ICI)抑制问题,基于时变信道频城响应矩阵(CFR)的带状近似,提出一种低复杂度双迭代均衡方案.通过调整CFR矩阵的带宽大小,有效实现了性能和复杂度之间的良好折中.在检测过程中,首先利用线性ICI抵消降低了由于CFR矩阵的带状近似造成的性能恶化,其次通过迭代软干扰抵消检测算法来...     

增长曲线模型回归系数的主成分估计

对增长曲线模型的回归系数提出了生成分估计，并证明了生成分估计优于最小二乘估计．进一步，对最小二乘估计的任一线性交换，给出其均方误差的一个无偏估计，并应用极小化均方误差的无偏估计的方法，给出了确定偏参数的公式．     

一种频域OFDM系统载波频偏估计方法

针对现有载波频偏估计算法存在复杂度高、频率估计精度差、估计结果均方误差大等缺点,提出了一种低复杂度的多导频频偏联合估计算法。该算法采用恒包络零自相关的CAZAC序列作为导频序列,运用最大似然法,迭代法进行载波频偏估计。仿真结果表明,相比于传统的载波频偏估计算法,文章算法复杂度低,具有更好的载波频偏估计性能。     

Cancellation for frequency offset in OFDM system based on TF-LMS algorithm

In an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system, a time and frequency domain least mean square algorithm (TF-LMS) was proposed to cancel the frequency offset (FO). TF-LMS algorithm is composed of two stages. Firstly, time domain least mean square (TD-LMS) scheme was selected to pre-cancel the frequency offset in the time domain, and then the interference induced by residual frequency offset was eliminated by the frequency domain mean square (FD-LMS) scheme in frequency domain. The results of bit error rate (BER) and quadrature phase shift keying (QPSK) constellation figures show that the performance of the proposed suppression algorithm is excellent.     

Unsupervised FIR adaptive filtering and its frequency domain analysis

An unsupervised minimum mean square error FIR adaptive filtering(UAF) algorithm is proposed to estimate the system’s input signal.The algorithm only uses the system’s output signal and noise variance without requiring knowledge of a reference signal.The frequency analysis shows that the UAF is a multi-spot bandpass filter with passing frequency determined by the system’s input signal.Namely,the UAF chooses the expected frequency and extremely restricts the unwanted frequency signal by using weight-updating scheme in time domain.However,the UAF presents the Gibbs phenomenon since the ideal filter is infinitely long which is unrealizable.The simulation and experimental results show that the UAF could effectively reduce the amplitude of the noise and improve the signal to noise ratio.     

Thrust estimator design based on least squares support vector regression machine

In order to realize direct thrust control instead of traditional sensor-based control for aero-engines,it is indispensable to design a thrust estimator with high accuracy,so a scheme for thrust estimator design based on the least square support vector regression machine is proposed to solve this problem. Furthermore,numerical simulations confirm the effectiveness of our presented scheme. During the process of estimator design,a wrapper criterion that can not only reduce the computational complexity but also enhance the generalization performance is proposed to select variables as input variables for estimator.