MIMO-OFDM系统的低阶信道估计的改进

在慢衰落信道条件下,MMSE估计有较好的估计性能但复杂度较高。为了降低信道估计的运算复杂度,分析并总结了原有的MMSE信道估计算法以及其改进算法,提出一个基于MIMO-OFDM系统的OLR-MMSE信道估计算法。OLR-MMSE估计是结合了MMSE算法的低秩近似以及SVD分解,大大降低了大矩阵的阶数,有效地降低运算复杂度并可以保持良好的估计性能。通过计算机模拟仿真验证了提出的信道估计可以达到系统性能和复杂度之间较好的权衡。     

一种基于子空间的MIMO-OFDM信道盲估计算法

论文主要讨论利用子空间算法对MIMO-OFDM信道进行盲估计.子空间算法是一种非常重要的信道估计算法,但该算法最大的缺点是要求精确估计信道阶数,对信道阶数欠估计或过估计非常敏感.针对这一点论文提出了一种联合子空间算法,该算法能够同时完成信道阶数估计和信道估计.仿真实验表明在低信噪比、观测数据较短和信道具有较小的初始和结尾系数等条件下时,该算法的信道阶数估计能力优于以前的算法,同时信道估计性能也得到较大的提高.     

基于分布式压缩感知的MIMO-OFDM系统信道估计研究

针对MIMO系统信道的联合稀疏特性,提出一种基于分布式压缩感知(DCS)的MIMO-OFDM系统信道估计方法。分布式压缩感知(DCS)被视为分布式信源编码和压缩感知(CS)的结合,论文详细论证了分布式压缩感知理论在MIMO-OFDM系统中运用的可行性。将该算法与基于压缩感知理论的Co SAMP算法做比较,仿真结果表明,基于DCS算法的信道估计不仅性能更优,而且可以实现更低的时间复杂度。     

MIMO-OFDM系统的IFD-SAGE信道估计算法

针对MIMO-OFDM系统中频域的空间交替广义期望最大化（FD-SAGE）算法估计信道性能较差以及收敛速度慢的问题,提出了一种改进的FD-SAGE信道估计算法。该算法在FD-SAGE算法的基础上,通过对SAGE算法的潜在数据和不完全数据进行分解分析推导出一种修正的SAGE算法,同时在SAGE的更新数据信息时引入最大似然算法,进而提高系统的可靠性。理论研究和仿真结果表明,该算法以牺牲少量复杂度为代价,能较好地追踪信道变化且收敛速度较快,其性能优于传统的LS算法,信号检测采用最大似然算法时,在相同误比特率情况下与理想信道估计仅相差0.5 dB。     

基于叠加训练序列的MIMO-OFDM信道估计

为提高无线信道的传输性能,提出了改进的基于ST技术的MIMO-OFDM系统信道估计的训练序列算法。利用训练序列与信息序列的不相关性,估计出信道参数。即使在存在通道失配误差和通道的量化误差的情况下,用有量化的反馈的基于信道估计的训练序列也能改进系统的性能,信道采用10 bit的量化器就能满足一般性能要求。讨论了使用信道互信息最大化的最优导频序列的设计。     

MIMO-OFDM系统信道估计中的最优导频设计

为了使基于空频域导频信道估计的MIMO-OFDM系统能实现最优性能,研究了此导频结构所允许的极限保护频带宽度以及最佳初始导频位置。通过设置OFDM的保护频带宽度和调整初始导频位置,避免部分导频信号落入保护频带中。仿真结果表明,当保护频带小于等于极限保护频带宽度时,系统能得到最优性能。     

基于梯度追踪的MIMO-OFDM稀疏信道估计算法

现有的压缩感知MIMO-OFDM信道估计方法多采用正交匹配追踪算法及其改进的算法。针对该类算法重构大规模的数据存在计算复杂度高、存储量大等问题,提出了基于梯度追踪算法的MIMO-OFDM 稀疏信道估计方法。梯度追踪算法采用最速下降法对目标函数解最优解,即每步迭代时计算目标函数的搜索方向和搜索步长,并以此选择原子得到每次迭代重构值的最优解。本文使用梯度追踪算法对信道进行估计,并与传统的最小二乘估计算法、正交匹配追踪算法的性能和计算复杂度进行比较。仿真结果表明,梯度追踪算法能够保证较好的估计效果,减少了导频开销,降低了运算复杂度,提高了重构效率。     

一种低复杂度的MIMO-OFDM信道估计阈值算法

本文分析了现有的基于导频的MIMO-OFDM信道估计技术,提出了一种低复杂度的信道估计阈值算法,这种算法与采用维纳滤波器的估计技术相比较,具有计算复杂度低,适应性好的特点。在"B3G"系统仿真平台上进行了仿真验证,仿真曲线充分表明该算法具有良好的跟踪信道变化的能力。     

一种用于CDMA系统的信道估计与检测方案

在DS/CDMA系统中,多用户检测技术可以减小多址干扰和远近效应,但一般情况下,多用户检测总是假设接收机对信道特性已知。本文提出一种慢衰落信道中的有效的联合信道估计和干扰抵消方法,这种方法需要很少的导频符号来进行信道估计,而且实现简单,可以用在较快衰落信道中。     

基于RLS自适应滤波算法的MIMO-OFDM信道估计

对于传统递归最小二乘算法信道估计性能的抗噪声问题,提出一种基于自适应滤波的RLS估计算法。该算法通过在时域内加入自适应滤波器,对信道中的估计结果进行自适应滤波。经过仿真分析,将自适应滤波的RLS算法与传统的RLS算法在误码率(BER)的性能进行比较,得出基于自适应滤波的RLS算法是一种高精度抗噪声的信道估计算法。将系统的输入含有噪声的信号进行自适应滤波,得到输出信号波形,与输入信号波形进行对比,来验证自适应滤波对噪声抑制作用。     

一种新的基于训练序列的MIMO-OFDM信道估计方法

为了实现MIMO-OFDM(多输入多输出—正交频分复用)系统的相干检测,提出一种新的基于训练序列的信道估计方法。详细阐述了算法的估计准则和训练序列的构造方法。利用训练序列良好的相关特性简便、精确估计出信道的频域响应及其冲激响应。通过理论分析和计算机仿真说明,新的算法对比最佳训练序列的LS(最小二乘法)时域估计方法,具有同样的估计精度,同时避免复杂的矩阵求逆运算,使计算复杂度进一步降低。     

新的基于训练序列的MIMO-OFDM时域信道估计方法

为了实现多输入多输出—正交频分复用系统的相干检测,提出一种新的基于训练序列的信道估计方法。将使用的训练序列在时间上呈现正交性,同时利用训练序列本身良好的相关特性简便、精确估计出信道的冲激响应。通过理论分析和计算机仿真证明,新的算法对比最佳训练序列的LS(最小二乘法)时域估计方法,在具有同样估计精度的同时,避免了复杂的矩阵求逆运算,使计算复杂度进一步降低。     

MIMO OFDM无线局域网的性能分析及其实现

叙述了无线局域网的多输入多输出天线系统的技术特点,分析了OFDM无线局域网中的多输入多输出天线系统容量,探讨了多输入多输出OFDM无线局域网的实现。     

SNR estimation algorithm based on the preamble for wireless OFDM systems

Based on the analysis of the performance of Boumard＇s SNR method for wireless orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） systems, a new estimation algorithm of the noise variance is proposed by only using the data samples of the two training symbols in the preamble, and the second order moment of these data samples is employed to estimate the signal power. The average SNR and the SNRs on the subchannels can all be estimated by the proposed algorithm, and its performance is independent of the channel＇s frequency selectivity. Simulation results show that the performance of the proposed method is highly improved and much better than that of Boumard＇s method.     

基于CAZAC序列的MIMO-OFDM定时同步算法

针对MIMO-OFDM系统定时同步中的精确度问题,提出一种基于CAZAC序列的定时同步方法。通过CAZAC序列优化帧的定时目标、准确度以及结构,使得帧和符号同步同时实现,简化定时算法。帧同步和符号同步的联合实现,降低了定时算法的计算量并能够准确定义信道的第一径,能够在时域实现整数频偏的估计,在提高同步精度的同时降低了系统的复杂度,通过仿真验证了算法在Rayleigh衰落信道中性能的明显改善。     

OFDM系统中一种低复杂度的信道估计算法

提出一种适用于正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的低复杂度信道时域响应估计算法.在发送端,算法基于最小均方误差(Mean-square error,MSE)准则以及给定的导频分布对导频功率及相位进行设计;在接收端,算法直接对接收到的导频符号进行求和,通过对求和结果进行简单加权后得到信道时域响应的估计.由于该算法在估计信道时只需进行很少量的复数乘法运算,因此接收端的计算复杂度非常低.理论分析与仿真结果表明,当信道时不变或慢时变时,该算法具有较小的估计均方误差.     

基于MB-OFDM UWB的短距离无线多媒体传输

超宽带（UWB）是实现高速无线个域网（WPAN）多媒体传输的关键技术。UWB以超短周期脉冲进行调制,并使用超宽的RF频谱带宽传递数据,可通过重叠的原则共享已占用的频谱资源;其具有频谱利用率高、抗多径衰落能力强、发送功率极小、系统安全性好等特点。UWB可为消费类电子设备提供高速无线连接解决方案,使视频连接和桌面应用等能在通用射频平台上运行。因此,研究UWB的标准化、产品化与市场化进程,剖析其主流技术。对于制订我国相关标准,促进UWB技术与系统产品在中国的发展和实施,具有积极的现实意义。为使UWB主流技术能被进一步了解,在跟踪研究UWB标准化的基础上,分析了作为国际上第1个商用UWB标准的多频带正交频分复用（MB—OFDM）方案的原理与技术特征,并阐述了基于该方案的无线多媒体超宽带（WiMedia UWB）平台与应用环境,产品整合进展及应用前景．     

OFDM水声通信信道估计技术研究

水声信道是一种极其复杂多变的时—空—频变信道,其信道窄、强多径干扰、信号起伏衰落严重,一直是水下信息可靠高速传输的主要障碍。正交频分复用(OFDM)是近年来数字通信中流行的一种并行传输新技术,其核心思想是将整个可用频带分割成多个正交子信道,将待传输的高速串行码流并行地调制在这些子信道载波上。主要研究利用三种不同的导频图案对OFDM水声通信信道进行估计,并通过仿真的方式来分析不同导频图案下信道估计的性能。     

MIMO OFDM系统联合时频同步算法

为了解决多输入多输入多输出(Multiple imput multiple output,MIMO)正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的时间和频率偏移估计问题,提出了一种基于恒幅零自相关(Constant amplitude zero auto correlation,CAZAC)序列的联合时频同步算法。同步前导包括两个相同长度的训练符号。在接收端,分别计算两个本地训练序列与接收信号的互相关,利用CAZAC序列的特性可以检测出所有收发天线对之间的时间偏移和整数频率偏移;然后对接收信号进行整数频偏补偿,利用两个训练符号之间的关系可以估计出小数频率偏移。分析和仿真结果表明,该算法与传统的同步算法相比,不但具有更高的同步概率,而且能够估计出所有收发天线对之间的频率偏移。     

基于叠加训练序列的MIMO-OFDM信道估计

为实现多输入多输出(MIMO)-正交频分复用(OFDM)系统相干检测,提出一种新的基于叠加正交训练序列的MIMO-OFDM信道估计.详细证明了算法的估计准则并说明了训练序列的构造.通过叠加与信息序列不相关的正交训练序列,快速有效地估计出信道的冲激响应,同时使得最小均方误差达到最小值.与最小二乘法比,该算法避免了复杂的矩阵求逆运算,降低了运算量,且通过叠加训练序列,没有带宽损失.通过计算机仿真证明了算法的有效性及高性能.