MIMO-OFDM系统信道估计器的导频间隔优化设计

研究了导频子载波方式下,信道相干带宽、多普勒频移和信噪比对信道估计器的最优导频间隔设计的影响,以确定最优导频间隔。实验结果表明,要达到相同误码率性能,相干带宽越小的信道对应的信道估计器所需的最小导频间隔越小,而且在信道信噪比较低时,误码率不随导频间隔增加而线性增加,因此存在不为最小值的最优导频间隔。导频子载波方式适用于高速移动通信的最佳导频位置方式。     

基于导频的MIMO-OFDM系统信道估计算法研究

信道估计作为MIMO-OFDM的一种关键技术对系统性能有着十分重要的影响,该文分析了基于块状导频、梳状导频、矩形导频对信道估计的影响,并对LS线性插值算法进行了改进,通过计算机仿真验证了改进的LS插值算法在精度和性能上优于原有的算法。     

MIMO-OFDM系统空间相关性迭代信道估计算法

针对受到噪声干扰及多普勒效应等因素影响的多输入多输出（Multi-Input Multi-Output,MIMO）正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）无线系统信道估计问题,提出了一种有效的空间相关性迭代信道估计算法（SCICE）。SCICE利用同步符号与协议数据单元中的前置训练序列和中置训练序列,对信道的空间相关性进行估计,数据信息根据该信道相关性信息得到初始的信道估计值,接收端根据信道估计值进行数据符号检测,并将这些信息作为已知信息,以迭代的方式逐渐减小因空间相关性导致的信道估计误差,进而提高信道估计的准确性。与现有迭代信道估计算法的性能比较表明了提出的SCICE算法在瑞利衰落信道以及不同调制方式下具有更好的信道估计均方差与误码率性能。     

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.     

MIMO-OFDM的信道估计算法研究

关于无线通信问题,为提高容量和传输效率,提出了一种基于变步长的LMS的自适应信道估计跟踪算法,用于快时变衰落的MIMO-OFDM系统无线信道估计中.采用LMS分别跟踪信道经QR分解后的两个矩阵,迫使非上三角的元素为零,抑制了部分干扰与噪声.再通过将抽头输入向量的平方欧氏范数进行归一化,用来调整LMS自适应算法的步长,以达到有效跟踪的目的,同时避免了矩阵的求逆运算,降低了实现的复杂度.通过计算机仿真验证了改进的基于变步长的LMS自适应算法在精度和性能上优于原有的算法.     

一种新的基于训练序列的时域MIMO-OFDM信道估计方法

提出了一种适合于MIMO-OFDM系统的信道估计方法。详细说明了使用的估计准则和训练序列的构造方法,利用训练序列良好的时域相关特性可以简便、精确地估计出信道的冲击响应,并对算法的性能进行了理论分析和计算机仿真。从分析结果可以看出,该算法与使用最佳训练序列的LS时域估计方法具有相当的估计精度。同时该算法不需要进行时域变换,只需要一定数量的相关运算,其计算复杂度进一步降低。     

MIMO-OFDM信号参数盲估计方法

为解决非协作通信中多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)信号的参数盲估计问题,提出基于循环自相关结合四阶循环累积量的多参数估计方法。求MIMO-OFDM信号的自相关函数,对其傅里叶变换后得到循环自相关函数,通过对循环自相关三维图不同切面的分析估计出符号周期、有用符号时间、循环前缀时间;求MIMO-OFDM信号的四阶循环累积量,通过检测峰值的数目及其对应的循环频率估计出子载波数及子载波频率。仿真结果表明,在较低信噪比下,所提算法可准确估计出MIMO-OFDM信号的多个参数。     

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系统中一种有效的信道估计方法

在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,采用梳型训练符号的传统信道估计技术在子载波边缘会产生相当大的均方误差(MSEs)。为了减少这些子载波上的MSEs,提出了一种循环的梳型训练结构。在这种结构中,所有类型的训练符号都在每个天线上循环地发送。在接受端,用每个训练符号来估计信道频域响应,并采用与MSEs相对应的权重因子来平均这些响应。计算机仿真结果表明,这种循环的训练结构能够提供比传统的结构更高的信噪比(SNR)。     

一种新型正交导频在信道估计中的应用研究

关于无线通信问题,信道估计技术属于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统.信道估计的准确与否直接关系到MIMO-OFDM系统的误比特率的高低.目前基于导频的信道估计所使用的导频序列抗多径性能较差,影响了信道估计的精度.为了提高估计精度和准确的信道传输特征,采用一种新型正交导频,即与m序列相乘的Walsh码作为导频符号插入.新的正交导频具有良好的自相关性和互相关性,可以有效提高系统的抗多径能力.仿真结果表明,新方法是与m序列相乘的Walsh码的信道估计算法,有效降低了系统误比特率,增强了系统的抗多径性能.     

MIMO-OFDM系统中基于小波包的信道估计方法

对多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中基于导频辅助的最小二乘(LS)信道估计算法进行研究,针对LS算法对噪声影响比较敏感的缺点,提出了一种基于小波包去噪的信道估计方法,对导频符号的信道响应进行去噪处理后,再做内插估计.根据该方法的思想,基于长期演进(LTE)协议进行计算机仿真与分析,结果表明该方法比传统的LS估计算法具有更好的性能,能够有效减小信道噪声的影响,提高信道估计精度.     

新的基于粒子群优化的正交频分复用系统盲频偏估计算法

针对正交频分复用(OFDM)系统频偏估计问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)的盲频偏估计算法。首先,根据频偏估值重建的接收信号和实际接收到的信号误差最小原则构造了盲频偏估计的数学模型,并推导出了代价函数;然后,利用粒子群优化算法强大的随机并行全局搜索能力,通过最小化代价函数估计频偏。仿真比较了常系数、微分递减两种惯性权重策略PSO算法的频偏估计性能,并与最小输出方差、黄金分割盲频偏估计算法进行了比较分析。仿真结果表明,所提算法精度高,同一信噪比下较同类算法大约有一个数量级的提升,且不受调制类型和频偏估计范围(-0.5,0.5)的限制。     

针对时变OFDM信道的一种盲估计改进算法

OFDM盲信道估计技术可以在不需要导频的情况下,估计出信道的状态信息,能有效节约带宽,提高频谱利用率。分析了一种基于子空间SVD方法的盲信道估计技术,在此算法基础上提出了针对时变信道的估计方法,并就现有方法估计精度较低的问题,提出了一种利用信道相关特性进行λ加权的优化算法。对算法进行了蒙特卡罗仿真,仿真结果表明该算法能够有效改善信道估计性能,并且具有较低的复杂度。     

MIMO-OFDM系统中一种低开销有限反馈新方法

以LTE-Advanced为背景,针对多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中的关键技术--基于码本的有限反馈预编码进行了研究,提出了一种基于递归算法的有限反馈新方法。利用各子载波间的频域相关性,以前一个子载波所选码字为基础,通过内积运算排序的方法来确定当前子载波的码字集合,然后对与该新码字集合相对应的码字索引进行可变长编码,以用于系统反馈。仿真结果表明：在递归反馈算法的基础上利用可变长编码能有效降低LTE-Advanced系统的反馈开销。     

MIMO-OFDM系统的信道估计方法

在第三代移动通信组织给出的空间无线信道模型（3GPP-SCM）下,基于多输入多输出天线频分复用系统（MIMO-OFDM）,设计了基于最小均方误差准则的信道估计器。由于最小均方误差信道估计器是在最大似然信道估计器的基础上基于统计信息的去噪处理,在3GPP-SCM中利用蒙特卡罗方法对不同种典型信道环境做自相关系数统计,得到信道的先验统计信息,进而设计并实现了基于MIMO-OFDM系统的最小均方误差信道估计器。通过仿真,验证了最小均方误差信道估计器相对于最大似然信道估计的准确性,并在误码率方面,带来更好的系统性能。     

基于MUSIC算法的OFDM系统参数盲估计仿真研究

在介绍正交频分复用（OFDM）技术基本原理和基本接收模型的基础上,提出将空间谱估计中的多重信号分类（MUSIC）算法应用到OFDM系统参数盲估计中。经过MATLAB实验仿真表明,在没有信号先验知识的情况下,此算法对信噪比较低的仿真OFDM信号和实际802.11a信号均能有效估计出其子载波个数和发射端作傅立叶反变换的点数。     

低信噪比OFDM信号符号周期盲估计

针对认知无线电系统中正交频分复用(OFDM)信号参数估计这一重要问题,利用OFDM信号的循环谱实现了符号周期的盲估计。首先证明了加循环前缀矩形脉冲成型的OFDM信号具有循环平稳性,然后分别在无噪声和低信噪比条件下,以单载波信号的循环谱为基础,利用OFDM信号各子载波的正交性,从理论上推导出了OFDM信号的循环谱表达式。最后通过对连续信号和离散信号进行仿真,得到了相同的循环谱图,并且在低信噪比条件下,利用循环谱实现了OFDM信号符号周期的盲估计。     

MIMO-OFDM的FFT/IFFT处理器

面向多输入多输出(MIMO)正交频分复用(OFDM)系统,设计一种可配置的FFT/IFFT运算处理器。给出多通路流水线FFT/IFFT处理器架构,通过一个输入数据重排模块,实现来自4条信道的多通路数据同时计算,支持不同数据率的FFT/IFFT运算。性能分析表明,在SMIC 0.13 μm工艺下,该处理器的最高时钟频率可达125 MHz,面积达到1.800×1.500 μm2。     

部分信道状态信息下MIMO-OFDM的跨层资源分配算法

针对跨层多用户多输入多输出-正交频分复用（MIMO-OFDM）系统,以系统最大吞吐量为目标,给出一种基于部分信道状态信息的跨层资源分配算法。该优化问题设计的目标函数包括功率限制、传输速率、子载波占用、不同业务的服务质量需求与数据链路层的队列状态信息等约束条件。在数据链路层存在有限缓存条件下,通过均值反馈模型描述信道状态信息的反馈过程,推导出相应的跨层资源分配准则。仿真结果表明,所提算法与现有方案相比,满足了不同业务用户的QoS要求,并获得了好的吞吐率,降低了丢包率。     

符号序列相关性OFDM系统时间偏移估计

针对受到传播时延、多普勒效应等因素影响的正交频分复用（OFDM）无线系统时间偏移问题,提出了一种基于训练符号序列相关性的时间偏移估计算法CBT。该算法通过对训练符号序列的简单构造,利用其相关性通过时间尺度的最大值找到符号的起始点,实现时间偏移估计,进而有效地提高OFDM系统抗时间偏移的能力。详细的仿真实验以及与现有PML算法的性能比较表明,提出的时间偏移估计算法CBT在加性高斯白噪声（AWGN）与瑞利衰落信道下都明显地减小了时间偏移误差。