OFDM信号的DOA估计

通过分析研究了在 OFDM的频率选择性多径衰落的信号环境下进行 DOA估计的方法 ,针对于正交频分复用 (OFDM)信号的 DOA估计 ,提出了利用 OFDM信号的共轭循环相关等特性 ,对输出信号矩阵进行零点预处理 ,采用 ESPRIT和 MUSIC方法估计信号的 DOA.理论分析和计算机仿真实验均表明了这种方法的有效性     

OFDM信号的DOA估计

通过分析研究了在OFDM的频率选择性多径衰落的信号环境下进行DOA估计的方法，针对于正交频分复用（OFDM）信号的DOA估计，提出了利用OFDM信号的共轭循环相关等特性，对输出信号矩阵进行零点预处理，采用ESPRIT和MUSIC方法估计信号的DOA。理论分析和计算机仿真实验均表明了这种方法的有效性。     

联合小区搜索与波束形成的干扰抑制方法

针对移动通信远距离目标小区信号第三方接收面临同频强干扰的问题,提出一种联合小区搜索与波束形成的干扰抑制方法,实现了对目标弱信号的分离。该方法联合空域匹配滤波与小区搜索算法获得强信号的DOA,通过多级JJM算法抑制强信号后再搜索获得弱信号的DOA。多次迭代,逐个估计干扰和目标的来向。利用信号来向进行波束形成,以抑制干扰、获取弱目标。对DOA估计算法的稳健性进行了理论分析,仿真表明该算法在干扰功率大于目标40 dB时可提取弱信号,验证了其可行性。     

采用加权L1范数稀疏模型构造DOA估计的方法

在以GPS辐射源发出信号作为探测信号的无源雷达系统中,针对回波通道内强干扰低信噪比情况下的多目标波达方向(DOA)估计问题,根据GPS辐射信号以及无源雷达系统特点,提出一种采用改进加权L1范数的约束模型构造DOA估计的方法。先采用批处理抵消算法(extensive cancellation algorithm,ECA)估计目标信号的时延和多普勒频移等参数,消除直达波和多径干扰,然后利用改进权值的L1范数作为约束条件,建立稀疏模型进行DOA估计,在低信噪比环境中无需估计干扰参数,以较低的计算复杂度进行准确DOA估计。仿真结果表明:该方法减少了计算复杂度,在相同配置下运行时间比MUSIC-like方法降低了1.18 s;同时也提高了准确性,其均方误差较MUSIC-like方法和Candes方法降低了0.5°~3.7°,低信噪比环境下分辨概率较MUSIC-like方法和Candes方法提高了0.4~0.6。     

小波去噪结合信道估计在OFDM系统中的应用

在正交频分复用（OFDM：Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统中，我们通常从频率域的角度估计信道衰落因子，在频率域，发射的信号在经历了乘性衰落的同时还经历了加性的噪声的干扰，不论我们采用哪种方法来估计乘性的衰落因子，加性噪声的干扰始终存在，从而影响了估计的质量，将小渡去噪用于信道估计中以去除其中的加性干扰。从而在不增加复杂度的前提下，提高了信道估计的准确度，进而提高了整个系统的性能，同时证明了该方法适用于不同的信道环境（频率选择性衰落信道、平坦衰落信道、快衰落和慢衰落信道）。     

小波去噪结合信道估计在OFDM系统中的应用

在正交频分复用（OFDM: Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统中，我们通常从频率域的角度估计信道衰落因子.在频率域，发射的信号在经历了乘性衰落的同时还经历了加性的噪声的干扰.不论我们采用哪种方法来估计乘性的衰落因子，加性噪声的干扰始终存在，从而影响了估计的质量.将小波去噪用于信道估计中以去除其中的加性干扰，从而在不增加复杂度的前提下，提高了信道估计的准确度，进而提高了整个系统的性能.同时证明了该方法适用于不同的信道环境（频率选择性衰落信道、平坦衰落信道、快衰落和慢衰落信道）.     

基于空间差分重构的MIMO雷达低空目标DOA估计方法

用雷达系统探测低空和超低空目标时,角度估计性能会因多径效应的影响而下降。针对这一问题,通过建立低空多径环境下MIMO雷达阵列接收信号模型,提出了一种基于空间差分重构的DOA估计方法;首先利用空间分集特性,对多径回波能量进行回波信号优选;通过空间差分迭代计算进一步降低噪声对估计精度的影响,较好地实现了对低空目标的DOA估计。仿真验证的结果表明该方法在抑制噪声干扰、提高估计精度方面,具有较大的优势。     

OFDM地面数字电视广播系统的PAL同频干扰消除

提出了一种应用于正交频分复用(OFDM)地面数字电视广播系统的逐行倒相正交平衡调幅(PAL)制模拟同频干扰消除算法。利用了PAL信号的行间相关性，在频域完成干扰估计。仿真结果表明，该算法能有效降低存在模拟PAL同频干扰时OFDM地面数字电视广播系统的误比特率。     

滤波多音系统迭代时域信道估计方法

滤波多音系统中,多径衰落信道会给导频引入严重的符号间和载波间的干扰,导致信道估计算法性能降低,针对该问题,提出了一种基于迭代干扰消除的时域信道估计算法。算法由信道估计、发送符号估计和干扰求解3个模块构成,通过三者的级联反馈,迭代消除数据对导频的干扰,提高算法的估计准确度。此外,文章从实用角度对算法进行了简化。仿真结果表明,该算法能够在增加极少运算量的情况下明显地提高信道估计性能,且经过二次迭代,其性能更能趋近克拉美罗限。     

基于FFT的快速DOA估计及其在DS-CDMA接收机中的应用

CDMA信号在解扩之后,其中解扩用户的信号强度会很大,利用这一特性,把FFT方法引入到阵列信号的DOA估计中,并与MUSIC方法做了仿真比较,表明基于FFT的DOA快速估计是可行的。利用DOA信息,初始化自适应波束成形的权值。仿真结果表明,LMS算法的收敛速度将极大地加快,误差将大大降低。     

一种新的盲联合角度-时延估计方法

提出一种新的盲联合角度-时延的估计方法,对阵列天线输出的过采样样本的Fourier变换后信号进行分析,结果表明,此信号具有三线性模型特征.为此,提出一种改进的三线性交替最小二乘(ITALS)算法,对波达方向(DOA)和时延联合估计.该算法利用方向矩阵和时延矩阵的Vanderm onde特征、基于最小二乘原理对方向矩阵和时延矩阵进行重构,以及对DOA和时延估计.仿真结果表明,ITALS方法具有较好DOA和时延联合估计性能,且在过载系统下仍有较好的性能.ITALS方法随着天线数增加联合估计性能变好;而且该方法无须信道衰落系数,是一种盲、鲁棒的联合处理方法.     

多径簇产生的阵列天线输出及其测向误差分析

在分析了单一来波多径簇与单一来波信号所产生的阵列输出自相关矩阵之间差别的基础上,通过引入平均误差角度及误差角度均方根扩展,讨论了单一多径簇来波方向估计结果与其中心角度之间的差异.通过数值计算,具体分析了多径簇的入射中心角、角域分布范围等因素对来波方向估计结果的影响.     

无人机蜂群通信的虚拟大规模MIMO信道估计算法

针对利用无人机蜂群通信实现热点区域覆盖的应用场景,提出了一种无人机蜂群通信中虚拟大规模多输入多输出信道估计算法,包括信道状态信息中导向矢量的波达方向(DOA, Direction Of Arrival)估计算法和子阵间距估计算法。考虑到空地信道状态依赖于地面用户的角域信息,因此先利用辅助用户对无人机方向角进行估计,在此基础上提出了一种基于降秩的DOA估计算法,获取精确的DOA信息。进一步,考虑到UAV动态位置变化导致不同UAV的天线阵列相对位置变化,提出了一种基于优化搜索的子阵间距估计算法,避免了大范围搜索带来计算复杂度高的问题。仿真结果表明,所提DOA和子阵间距估计算法可以提高信道估计精度。     

一种改进的二维扩展DOA估计方法

经典的DOA估计方法对目标信号源的分布特性非常敏感,导致DOA估计性能严重恶化,为了降低信源扩展对算法性能的影响,该文利用圆阵协方差矩阵的特点,直接由接收信号协方差矩阵的两条次对角线元计算分布式目标到达角,并提出了两种到达角估计方法,即直接由协方差矩阵的两条次对角线得到两维到达角的闭合解,和另一种利用两条次对角线构造最小二乘方程来估计分布源的两维到达角.计算机仿真结果表明,它们对均匀圆阵小角度扩展信号DOA估计具有良好的性能.     

非理想信道估计和相关Nakagami信道条件下空时发送分集的性能分析

深入分析了非理想信道估计和相关Nakagami衰落2种因素对空时发射分集系统性能的影响.首先在高斯信道估计误差的假设条件下,得出了空时发射分集(STTD)接收信号的信噪比公式.在具有任意衰落相关矩阵的相关Nakagami信道条件下,推导出空时发射分集系统误比特率公式.最后通过蒙特卡罗仿真所得结果与理论误比特率相比较,证明了文中所推导的误比特率公式的正确性.结果表明,当信道估计误差与信道增益之比(EGR)不断增大时,误比特率逐渐出现平台现象.当EGR小于-15 dB时,非理想信道估计带来的误比特率增加非常缓慢.而当分集支路之间的衰落相关系数小于0.4时,衰落相关带来的误比特率增加量不是很严重.文中还讨论了Nakagami信道衰落参数m对系统性能的影响.     

基于椭球模型的射线跟踪地空信道模型研究

宽带地空信道传输环境很复杂,多径衰落、多径时延、衰落速率、波达方向、相干时间等参数都会影响地空通信系统的设计.为了更全面、准确的描述地空信道特性,利用地空椭球信道模型的建模方法,通过实际测量和统计的实测数据获得俯仰角、直射信号的传输时延和在此仰角下的多径信号的最大时延值,计算得到它的随机波达方向和随机时延,将波达方向应...     

一种LC_CDMA信道估计方法

在 L C_ CDMA通信系统中 ,由于在多径衰落信道下使用了时变扩频码 ,使得信道估计非常困难 ,而对接收机的设计往往需要信道的先验知识。通过利用 L C_ CDMA的输出进行信道估计 ,建立一个CDMA通信系统数学模型和多径频率选择性衰落信道的 FIR滤波器模型 ,用线性神经网络结构的子空间分解方法获得噪声子空间 ,提取噪声分量的信道估计算法 ,并结合信道估计 ,利用噪声子空间与信号子空间正交的特性 ,求解出频率选择性多径信道的响应系数。构建了一个长码条件下的多用户检测器 ,并仿真分析算法的性能。     

利用维纳滤波进行OFDM信号的信道估计

针对快变信道中信道估计方法进行了研究,通过在快变信道环境中系统模型,采用梳状pilot插入方式来跟踪信道的变化,得到了最小均方误差意义下的信道估计方法,即维纳滤波信道估计方法．结合蒙托卡洛仿真,得出不同滤波器阶数、不同信道多普勒频率和信道估计性能的关系,仿真结果表明,维纳滤波信道估计方法可以有效抑制噪声．     

一种新的基于导频的MIMO-OFDM信道估计方法

提出了一种适用于时变衰落信道的MIMO-OFDM系统的组合信道估计方法。该方法利用优化导频和基于梯度的可变遗忘因子的改进RLS算法进行信道估计。此外,采用基于MMSE(minimum mean square error)的合并器对改进RLS算法的估计结果做了进一步修正。仿真结果表明,这种改进的RLS算法较传统的RLS算法能够更有效地跟踪时变衰落信道的变化;在相同条件下,该组合算法能够提高系统性能,获得更小的BER(bit error rate)。