基于加窗型DCT-Ⅳ的OFDM系统的信道估计算法

在总结传统的基于离散傅里叶变换（DFT）的正交频分复用（OFDM）系统的信道估计算法的基础上,提出了一种新的基于加窗型的第四类离散余弦变换（DCT-Ⅳ）的OFDM系统的信道估计算法。该算法利用DCT变换的对称特性消除边缘效应,并且使用加窗抑制信道冲激响应的频谱泄露,然后用低通滤波器消除信道高斯白噪声的干扰。仿真结果表明：在多径衰落信道下,该算法优于基于DFT的信道估计算法,是一种可行而且有效的信道估计算法。     

基于DFT判决门限的OFDM信道估计算法

在正交频分复用系统中,为了提高信道估计算法的准确度和降低复杂度,首先对传统的离散傅里叶变换(DFT)信道估计算法进行了改进,通过引入判决门限,进一步消除信道噪声的影响,提高系统性能;然后与LS估计、SVD估计和DFT估计进行对比分析;最后通过Matlab软件进行仿真分析,结果表明了改进算法在基本不增加复杂度的前提下,提高了信道估计的准确度,进而提高整个系统的性能。     

基于DFT寻径的压缩感知信道估计改进算法

正交频分复用系统中的信号在传输过程中受到无线信道环境衰落和延时的影响,容易产生符号间干扰（ISI）,对信道状态信息进行准确估计是降低ISI、提高信号传输准确率的有效方法。针对贪婪迭代类压缩感知信道估计算法存在的估计径错误及漏选问题,提出一种基于离散傅里叶变换（DFT）寻径的压缩感知信道估计算法DFT-OMP。通过DFT寻径的方式抑制由噪声引起的不理想原子,从而对OMP算法重构过程中的原子进行筛选,解决传统方法选取相关因子最大的原子作为重构原子而导致的依赖信号稀疏度问题。在原子预选后的贪婪迭代类压缩感知算法信道估计中引入残差精度控制,以提高信道估计的自适应性与鲁棒性。仿真结果表明,相对OMP算法,该算法能取得4 dB的信道估计性能增益,其适用于较大导频下的无线通信系统。     

一种适用于OFDM—UWB系统的低复杂度信道估计器

提出一种新的虚拟导频辅助信道估计(PPACE)算法,可适用于多带正交频分复用超宽带系统(MB-OFDM UWB),该方法具有低的实现复杂度,且能有效地抵抗多径信道带来的符号间干扰.在不知道信道和噪声的统计信息的情况下,基于离散傅立叶变换(DFT)的信道估计方法通常被用来提高最小二乘(LS)算法的性能.但由于基于DFT的信道估计器中需要使用额外的FFT/TFFT对,这会带来较高的计算复杂度以及相应的较大的面积和功耗.本文作者提出的PPACE算法仅使用了32点的DFT,大大降低了实现复杂度.仿真结果表明,低复杂度的PPACE算法要优于传统的基于DFT的算法,甚至优于线性最小均方差(LMMSE)方法,另外,本文作者根据UWB信道模型的参数提出了一种通用加窗技术,该技术能提高基于DFT的信道估计算法的均方误差(MSE)性能.     

OFDM水声通信系统信道估计算法应用研究

信道估计的精确性和有效性是正交频分复用（OFDM）水声通信系统具有良好性能的保证。针对水声信道稀疏性的特点,在传统的LS（最小二乘）和LMMSE（线性最小均方误差）信道估计算法的基础上进行了基于压缩感知（Compressive Sensing,CS）理论的LS-MP（Matching Pursuit,匹配追踪）信道估计算法的研究。并在OFDM水声通信系统下,对传统的信道估计方法（LS和LMMSE）和基于压缩感知理论的LS-MP信道估计方法进行仿真分析,对这三种算法进行了性能比较。     

基于小波去噪与变换域的信道估计方法

针对长期演进(LTE)下行正交频分复用(OFDM)系统的最小二乘(LS)信道估计算法对噪声比较敏感的问题,提出了一种基于小波变换去噪与变换域插值相结合的信道估计方法.该方法通过在最小二乘(LS)估计之后加入小波阈值去噪过程,再通过变换域低通滤波插值估计进行双重去噪处理.计算机仿真结果表明,该估计方法能够有效地去除加性高斯白噪声,比一般的LS估计算法性能要好,在一定程度上弥补了LS估计算法对噪声敏感的缺陷.     

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.     

一种基于小波去噪的DFT信道估计改进算法

针对小波去噪与DFT插值相结合的信道估计算法没有对循环前缀内的噪声进行去噪的缺点,提出了一种基于小波去噪与改进的DFT插值相结合的信道估计新算法。该算法首先利用离散小波变换对最小二乘(LS)法估计出的结果进行阈值去噪处理,并根据循环前缀内、外噪声方差的均值在DFT插值的过程中设置相应门限,然后对循环前缀内的噪声再次处理,以进一步减小噪声的影响。仿真实验结果表明,在复杂度基本不变的前提下,该算法能够较好地减小加性高斯白噪声的影响,并有效提升信道估计的准确度,其总体性能较小波去噪与DFT插值相结合的信道估计算法更优。     

一种MIMO-OFDM系统的信道估计算法

导频辅助的最小平方（LS）算法是MIMO—OFDM系统中常用的信道估计方法,特点是易于实现,但精度不高。基于最小均方误差（MMSE）的信道估计算法性能较好,但复杂度高,难以实现。提出了一种基于离散傅里叶变换（DFT）的信道估计算法,首先将LS信道估计循环前缀长度以外的时域响应值置零,然后选择重要路径,再通过计算参考导频的相位偏移量来进行补偿,最终实现信道的估计。算法能够满足一定的估计精度,且便于实现。仿真数据证明了算法的有效性。     

OFDM系统中利用整体最小二乘法的信道估计

基于导频的最小二乘(LS)估计方法的优点是结构简单、容易实现,但对噪声和干扰敏感.为了抑制噪声和干扰,引入了整体最小二乘法(TLS)进行信道估计,并给出了整体最小二乘法的公式.该方法同时考虑了信道噪声和信道时变特性.理论分析和仿真结果表明,该算法能有效消除噪声和干扰,较好地恢复传输信号.     

基于CS-CoSaAMP的超宽带多径信道估计

针对匹配追踪类算法要求稀疏度作先验条件的不足,提出压缩采样自适应匹配追踪（CoSaAMP）新算法。结合完备的冗余字典,算法在稀疏度未知时,可以通过自适应调整可变步长逐步逼近信道的稀疏度,用于解决超宽带信道的重建问题。仿真结果表明,提出的CoSaAMP算法性能收敛速度快,估计效果好,可有效用于实际超宽带信道估计。     

一种DTMB系统信道估计改进算法

为减小拖尾效应和加性噪声对数字电视地面广播(DTMB)系统的信道估计精度的不利影响,针对DTMB系统帧头模式2下的信道估计,提出一种改进的最小二乘(LS)信道估计算法.该算法采用试凑法从DTMB系统信号帧中PN帧头序列内选取最佳的一段PN序列,利用所选取最佳PN序列构造用于改进的LS信道估计算法的最优频域子载波,使用改进的LS信道估计算法获取信道的脉冲响应估计初值;并根据信号的正交振幅调制(QAM)方式,选取最佳噪声门限对信道的脉冲响应估计初值进行时域滤波去噪,以获得信道脉冲响应终值.仿真结果表明,该算法可有效减小拖尾效应和加性噪声对信道估计精度的影响,提高DTMB系统在帧头模式2下信道估计的精度.     

基于改进谱平滑策略的IMCRA算法及其语音增强

噪声谱估计算法在单通道语音增强方法中起着重要作用,为了改善噪声谱估计算法对噪声的估计和更新能力,结合最小统计（MS）算法,对改进的基于控制的递归平均（IMCRA）噪声谱估计算法的递归平均参数进行改进,并用一阶递归的方式对平滑功率谱的最小值进行改进。采用谱减法对含噪语音信号作去噪处理,从客观和主观两方面对不同算法的性能进行评价,对比分析不同噪声不同信噪比下增强前后语音的分段信噪比（segSNR）、PESQ得分、MOS得分。实验结果表明,提出的方法能够更好地跟踪噪声信号变化,改善语音质量。     

室内可见光通信盲均衡技术研究

为了降低室内可见光通信的误码率和由于多径效应导致的码间串扰,提高系统的传输特性,研究了可见光通信系统的盲均衡算法。对室内可见光通信（Visible Light Communication,VLC）系统信道进行了建模分析,利用一种改进的冲激响应算法推导计算了室内可见光通信的冲激响应。针对最小均方算法（Least Mean Square,LMS）等需要训练序列、占用信道带宽的缺点,提出了一种基于Sigmoid函数的变步长恒模（Covariance Matrix Adaptation,CMA）盲均衡算法补偿信道损耗。实验结果显示：采用了改进的CMA算法后,系统的收敛速度更快,收敛后的稳态误差减小,均衡器对系统的跟踪效果优良,通信系统的误码率也大大下降,抗噪声能力显著提高,可以有效地改善室内VLC系统的码间串扰问题。     

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.     

基于正则总体最小二乘准则的OFDM系统信道估计算法

基于导频的最小二乘(LS)估计方法的优点是结构简单,容易实现,但对噪声和干扰敏感。通过对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,在此基础上提出正则总体最小二乘(TLS)信道估计算法。根据Tikhonov正则化原理,导出了总体最小二乘正则化解法的计算公式。与一般的LS信道估计相比,TLS方法同时考虑了信道噪声和信道时变特性,所以该算法不仅在一般的信道条件下具有良好的性能而且也适合快变信道条件下的OFDM系统。仿真结果表明,该算法具有很好的均方误差和误比特率性能。     

基于LS算法的OFDM信道估计的研究与改进

OFDM信道估计中,LS算法因其运算简单,得到了广泛应用。但是在实际的系统中,由于有非理想因素的存在,使得该算法受到载波间干扰（ICI）噪声的影响;并且突发传输时,信道响应会受到外界噪声的干扰,使估计的信道响应幅值在一定范围内上下波动,并带有尖峰和毛刺。为了解决此问题,提出了一种基于LS算法的最优化FIR滤波器（切比雪夫滤波器）信道估计算法。切比雪夫滤波器在过渡带衰减很快,和理想滤波器的频率响应曲线之间的误差最小,因此该算法较之传统的加窗算法,能保证局部频率点的性能也是最优的,进而有效地减小均方误差（MSE）。在高斯白信道环境下引入突发噪声,对所提方案进行了仿真,其结果验证了该方法能有效消除通带内因突发传输引起的毛峰和尖刺。     

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。