DRM系统中的OFDM信道估计

本文对OFDM体制下DRM系统中基于导频辅助调制(PSAM)的信道估计器进行了分析,描述了数字调幅广播中导频单元的分布,在DRM系统基础上分别结合最小平方准则(LS)和线性最小均方误差准则(LMMSE),提出了信道估计方法,并在Matlab环境下,使用Watterson信道模型进行了蒙特卡罗模拟,给出了性能比较.     

叠加导频OFDM系统的EM信道估计算法

为了提高无线通信系统的传输效率,提出一种基于叠加导频,即将导频符号和发送数据符号按比例叠加后形成频域发送数据的期望最大迭代信道估计算法.该算法不需要信道和接收数据的统计特性,没有因发送导频而带来的带宽损失,适用于多载波(正交频分复用)和单载波传输系统,并且可以通过选择迭代次数实现系统性能和计算复杂度之间的折衷.仿真结果表明,在发射功率损失较少的条件下,该算法仍能很快收敛到给定参数的信道,并取得很好的系统性能.     

OFDM系统中基于期望最大化的半盲信道估计

针对传统的盲信道估计算法估计精确度低、算法复杂度高、收敛速度慢的缺点,研究基于期望最大化(EM)的半盲信道估计算法.仿真结果表明,该算法克服了盲信道估计精度低,收敛速度慢的缺点,而且在同等导频数量的情况下的估计性能较之传统的基于导频的信道估计算法提高了2dB.     

OFDM系统信道估计中插值算法性能分析

对基于导频的OFDM系统中信道估计的各种插值算法的性能进行了对比分析，对基于离散傅里叶变换的插值算法和其他插算法进行了分析，计算机仿真证明了基于FFT的插值算法的插值精度在高信噪比条件下高于其它算法。     

OFDM系统中基于导频的二维信道估计

正交频分复用(OFDM)是一种多载波调制技术,它能有效地克服多径干扰和码间串扰,是第四代移动通信的核心技术。作者首先简要介绍了OFDM的基本原理,重点研究了二维维纳滤波信道估计算法,考虑到算法复杂度和性能之间的折衷,进一步研究了2×1-D维纳滤波信道估计算法。仿真结果显示:2×1-D维纳滤波算法能够在保持良好性能情况下有效降低算法的复杂度。     

OFDM系统中基于子空间分解的信道估计的改进

基于子空间分解的信道估计通过将接收端信道的频域信道响转换到变换域,将信号子空间和噪声子空间分离,既能有效的分离噪声,又具有较低的复杂度.通过对信道估计均方误差的推导,本文提出了一种阈值算法GPT将信号噪声分离的信道估计算法.通过在时域上对连续的OFDM符号求平均,有效的抑制了AWGN和ICI.进一步考虑信道衰落,对阈值进行自适应调整,提出了TAAT算法,仿真证明文中提出的两种算法均无需信道先验信息,能够正确的高精度的区分信号和噪声子空间,不受频谱泄漏的影响,克服了MST和低通截短算法对信道统计参数依赖性具有鲁棒性.在VA30,典型城市信道信道仿真表明,该算法性能逼近理想DFT时域信道估计,即假设信道信号径位置已知,噪声径完全去除.     

上行MC-CDMA系统中基于DFT变换的信道估计

提出了一种新颖的适用于多载波码分多址接入(MC-CDMA)系统上行链路的信道估计算法。在合理约束条件以及为每个用户特殊设计的导频序列辅助下,基于离散傅里叶变换(DFT)的上行信道估计算法能够获得较好的估计精度,同时无需牺牲过多的系统容量。仿真结果表明了该算法具有优良的最小均方误差性能。     

基于MMSE的无线OFDM系统信道估计算法

OFDM作为一种多载波调制技术具有很强的抗衰落能力,广泛用于无线通信领域。同时提出一种基于最小均方误差（MMSE）的无线OFDM系统信道估计方法。实验表明,在相同信噪比（SNR）下,采用最小均方误差MMSE算法的误码率比传统的最小平方LS算法的误码率小1个数量级,采用MMSE算法有效地提高了无线OFDM系统信道估计性能。     

OFDM信道估计内插算法研究

为了比较不同算法的性能,更好地实现OFDM系统信道估计,通过给出典型估计方法和利用MATLAB仿真工具对其进行仿真,得出不同算法下信道估计的误比特曲线。结果表明,FFT内插滤波具有更好的估计性能．     

海面FH-OFDM系统联合同步和信道估计算法

在跳频正交频分复用(FH-OFDM)系统的海面军事应用中,为了提高接收机在航空移动通信中不同海况下的误码性能,提出了基于递归最小二乘法的联合同步和信道估计算法。在同步跳中使用并行搜索实现跳频同步,对基带时域信号的子载波间干扰(ICI)进行了预先补偿。借助于慢时变信道下新的跳频帧结构,构建了统一的代价函数通过线性误差函数对信道冲激响应(CIR),载波频率偏差(CFO)和采样率偏差(SFO)进行估计。使用了新的极大似然代价函数来估计各参数的初始值。给出了系统中带宽效率,跳频速率及子载波总数的权衡条件。仿真结果表明,该算法在平静海面和粗糙海面下的参数估计均方差和系统误码率优于传统算法。     

一种用于实际OFDM系统的RLS自适应信道估计算法

对OFDM信道估计中的信道冲激响应(CIR)泄漏问题进行了分析,提出了一种新的时域一维递归最小二乘(RLS)自适应信道估计算法。RLS滤波器的输入和参考信号被一个独立于信道统计特性的矩阵加权,降低了CIR泄漏的影响。该算法保持了一维RLS算法低复杂度的特点,运算量远小于二维RLS算法。仿真结果证明,在非整数采样多径衰落信道下该算法极大提高了一维RLS信道估计的MSE性能,使其逼近于二维RLS算法。     

Semi-Blind Channel Estimation Algorithm for OFDM Systems

Orthogonalfrequencydivisionmultiplexing(OFDM)isaneffectivetechniqueforcombatingmul tipathfadingandforhigh bit ratetransmissionover wirelesschannels[1].ForcoherentOFDMsystems,thephaseandgainofeachsubchannelisneeded.Due tofrequencyselectivity,subcarrierson(ornear)the channelnulls(fades)maybeseverelyattenuated,whichleadstosignificantperformanceloss.Torobus tifytheperformanceagainstchannelnulls,linearre dundantprecoderswereintroducedinRef.[2]for OFDMtoguaranteesymbolrecovery,regardlessof thec…     

OFDM系统中新的同步与信道联合估计算法

提出了一种新的基于判决反馈的OFDM同步与信道联合跟踪算法。该算法提取出信道估计结果中包含的同步信息用于实现同步估计,并利用同步估计结果对信道估计结果进行修正,使其尽量逼近真实信道。仿真结果表明该算法在信噪比较大时可以获得较高的估计性能,具有计算量小和实现简单的优点。适当增加块长具有更强的抑制噪声的能力,但却减弱了信道的时变跟踪能力,因此块长的选择必须权衡考虑。     

MIMO OFDM系统时域信道估计新方法

提出一种多输入多输出-正交频分复用（MIMO—OFDM）系统的时域信道估计新方法。设计了一种具有最佳自相关性的实训练序列,并利用训练序列的自相关性获得信道的时域冲激响应。同时针对时域信道具有一定的稀疏性,通过信道有效路径估计,减少噪声对信道估计结果的影响,提高算法估计性能。理论分析和实验仿真结果表明,文章方法在更低的计算复杂度和更高的系统传输效率下,具有更高的估计性能。     

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。     

一种基于PCC训练符号的OFDM信道估计算法

分析了正交频分复用(OFDM)信道估计中的信道冲激响应(CIR)泄漏问题,提出了一种新的时域信道估计算法. 使用多项式相消编码(PCC)训练符号进行信道估计,利用其频谱陡降的特点减少保护边带宽度,进而降低CIR泄漏. 与已有的OFDM信道估计算法进行了比较,仿真结果证明,该算法极大降低了信道估计均方误差(MSE)值,改善了系统误码率(BER)性能.     

Novel Channel Estimation Method in Broadband MIMO-OFDM Systems

A least square （IS） parametric channel estimation method in broadband mt/ltiple input multiple output （MIMO） orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） systems is proposed. The mean square error （MSE） performance using optimal training pilots is also given, which proves the method can improve the estimation precision greatly in sparse channel.. Since such method needs the multi-path time delays information of the channel, the probabilistic data association （PDA） method is employed to estimate the time delay of each path. Simulation results show that both the bit error rate （BER） and the MSE performance of the proposed method are better than the traditional LS channel estimation method.