一种改善Turbo乘积编码OFDM系统性能的新方法

本文提出一种利用对译码器软信息限幅来改善多径衰落信道中Turbo乘积编码OFDM(TPC-OFDM)系统性能的新方法。通过对不同多径衰落信道中QPSK映射和16QAM映射的TPC-OFDM系统性能的数值仿真，结果表明在10^-5误比特率下，这种新方法比传统的迭代译码大约有6～10dB的改进，对严重多径环境下TPC-OFDM系统的错误平底也有明显的改进。     

相关衰落信道Turbo乘积编码MDPSK的分集接收

由于无线衰落信道中差分检测Turbo乘积编码调制具有良好的性能,文中研究了相关平坦Rayleigh衰落信道中差分检测Turbo乘积编码MDPSK信号的等增益分集,这种等增益分集接收无需任何信道状态信息.研究结果表明,等增益合并可以改善快衰落信道中TPC-MDPSK的错误平底效应,等增益分集合并的Turbo乘积编码的MDPSK信号在相关系数为0.5的平坦Rayleigh衰落信道中的性能和独立衰落信道中的系统性能相差仅1 dB.     

基于OFDM的短波多天线分集接收技术性能仿真

研究了短波OFDM调制下多天线分集合并接收技术。针对短波信道存在多径干扰、深衰落、多普勒频移等特点,采用ITU-R建议的中纬度恶劣信道条件下的短波信道参数,应用短波Watterson信道模型,运用最大比值合并的多天线分集合并算法,进行了短波OFDM系统下误码率性能仿真。仿真结果表明：设计的算法,在不加大发射功率的情况下,有效地降低了OFDM系统的误码率,减轻了信道衰落的影响,提高了通信的可靠性。     

两路接收分集Turbo乘积编码PSAM系统的研究

提出具有两路接收分集Turbo乘积编码引导符号辅助调制(TPC-PSAM）的16QAM系统的实现方法。该系统将Turbo乘积编码和分集接收用于改善16QAM系统在平坦衰落信道中的性能。通过对衰落信道中的数值仿真，结果表明具有接收分集的TPC-PSAM系统比TPC-PSAM系统明显的改善，同时可以减小接收机在不同衰落信道中的性能差异。     

发射分集0FDM系统中基于离散导频的信道估计方法

OFDM技术、空时编码和分集技术的联合可以实现无线数据的高速可靠传输.传统的多天线系统中利用训练序列来实现信道估计.本文给出了一种采用空时编码的发射分集OFDM系统中基于离散导频的信道估计方法,它可以进一步提高系统效率.仿真结果证明该算法具有很好估计性能和鲁棒性.     

使用接收分集的确定性OFDM盲信道估计算法

本文针对无循环前缀的OFDM系统研究了非数据辅助的信道估计方法.借助于2个接收天线实现的信道分集,提出了一个确定性信道盲估计算法,并给出了信道可辨识性条件.该算法使用1个OFDM块便可在一个标量模糊因子的意义上确定信道冲激响应.算法计算量小,而且对输入信号的星座和统计特性没有约束.仿真结果证实了算法的有效性.     

基于导频的发射分集OFDM系统的子空间跟踪信道估计

由于发射分集技术可以大大提高系统的抗衰落性能,因此得到了广泛的研究和应用。该文提出了3种基于导频的发射分集正交频分复用(OFDM)系统的子空间幅度跟踪信道估计方法,并分析比较了其估计性能。利用信道传播时延慢变和衰落幅度快变的特点,通过对多径信道的时延子空间和衰落幅度的跟踪,可以部分消除信道估计过程中噪声的影响,大大提高信道估计精度。在信道阶数已知或使用相同秩估计方法的情况下,第3种方法的运算复杂度最低, 性能最好;第1种方法次之,性能最差;第2种方法由于需要进行DFT和IDFT,运算复杂度最高。仿真结果表明,3种子空间幅度跟踪信道估计方法在410-3 误码率时可以提高系统误码率性能1～2 dB左右。     

发射分集OFDM系统中的一种维纳LMS信道估计和跟踪算法

针对发射分集的OFDM(orthogonal frequency divided multiplexing)系统,提出了一种维纳LMS信道估计和跟踪算法。该算法利用维纳预测技术提高了跟踪信道变化的能力。仿真结果表明,该算法实现了信道的可靠估计,与传统的LMS算法和LIYe提出的简化信道估计算法相比,性能得到较大的提高,这种性能的提高在信道变化较快的条件下更为明显。     

Turbo编码OFDM系统中一种判决反馈的WLMS信道跟踪算法

在Turbo译码时对信息位和校验位都进行MAP译码,避免了传统基于译码再编码判决反馈信道估计和跟踪算法中反馈信号重构时的错误传播问题,降低了反馈信号的错误概率,提高了信道估计和跟踪的性能,解决了在信道变化较快条件下文献[8]提出的维纳LMS(WLMS)算法信噪比门限过高的问题。仿真结果表明,算法性能接近理想判决反馈时的性能限,与直接判决反馈的维纳LMS算法相比,在系统误比特率为10~(-4)条件下系统性能约提高2dB。     

MB—OFDM超宽带系统信道估计研究

MB-OFDM（多带正交频分复用）超宽带技术正越来越受到人们的关注,而信道估计是通信领域的一个研究热点,是进行相关检测,解调,均衡的基础。文章介绍了基于导频信道估计的基本方法,主要研究了LS（最小平方误差）估计、和MMSE（线性最小均方误差）估计,并提出应用神经网络进行信道估计。通过对几种方法的仿真分析给出了适用于MB-OFDM的信道估计方法。     

Iterative Soft-Kalman Filter-based Data Detection and Channel Estimation for Turbo Coded MIMO–OFDM Systems

MIMO channels are often assumed to be constant over a block or packet. This assumption of block stationarity is valid for many fixed wireless scenarios. However, for communications in a mobile environment, the stationarity assumption will result in considerable performance degradation. In this paper, we focus on a new channel estimation technique for Turbo coded MIMO systems using OFDM. In the proposed MIMO–OFDM system, pilots are placed on selected subcarriers and used by a pair of Kalman filter (KF) channel estimators at the receiver. The KF channel estimates are then utilized by a MIMO–OFDM soft data detector based on the computationally efficient QRD-M algorithm. The soft detector output is fed back to the Kalman filters to iteratively improve the channel estimates. The extrinsic information generated by the Turbo decoder is also used as a priori information for the soft data detector. The overall receiver thus combines MIMO data detection, KF-based channel estimation, and Turbo decoding in a joint iterative structure yielding computational efficiency and improved bit-error rate (BER) performance. Parts of this paper were presented at ICC’2005, Seoul, Korea. This work was supported in part by NSF Grant No. CCF-0429596. This work was done when he was with the Nokia Research Center in Dallas, USA.     

OFDM系统中低复杂度联合译码和信道估计方法研究

本文针对OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统提出了一种低复杂度联合译码和信道估计算法的接收机。接收机首先通过导频对信道进行估计，然后使用Turbo码译码输出判决信息对信道参数进行稳健的估计。仿真结果表明，即使系统误码率大于10^-2，经过3次迭代估计，系统性能提高仍有0．5-1dB；在高信噪比下，可显著地降低系统的误码底限。本文同时还给出了译码迭代次数对系统性能的影响。     

基于失配序列的OFDM信道估计

本文提出了一种利用失配序列进行OFDM信道估计的新方法。在发端将失配序列加入到OFDM信号中作为训练序列,接收端将收到的去掉循环前缀的失配序列与失配滤波器系数的循环移位序列做相关运算,利用失配序列的优良自相关特性,估计出信道的冲击响应,进而得到子载波处信道的频率响应。理论分析和仿真结果表明,该方法计算复杂度低,估计速度快、精度高,系统的BER性能好。      

信道估计偏差对空时编码的OFDM系统性能的影响

本文研究了采用空时编码的OFDM系统的性能，通过Monte Carlo仿真分析了系统性能和信道估计偏差对系统的影响。     

Subspace Projection-based OFDM Channel Estimation

In this paper, we investigate the benefits of pre-processing received data by projection on the performance of channel estimation for orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. Projecting data onto its signal subspace will reduce the additive noise energy in the data. Least square (LS) estimation is a low-complex algorithm for training-based OFDM systems and the lower bound on the mean-square error of it is proportional to the noise variance. So, after the received data is pre-processed (projected onto its signal subspace), LS channel estimation on the pre-processed data will increase the performance of channel estimation. This method can also work in multiple-input and multiple-output (MIMO) case. Performance analysis and simulation results show that the proposed algorithm has a considerably smaller complexity than the linear minimum mean square error estimation while having almost the same performance.     

基于训练序列的发射分集OFDM系统的空时子空间幅度跟踪信道估计

该文将基于训练序列的发射分集正交频分复用(OFDM)系统视为一个多时隙系统,利用空时信道空间(波达方向)子空间和时延子空间慢变的特点,将空时信道多时隙估计技术应用到发射分集OFDM系统中,并根据衰落幅度快变的特点提出了使用自适应滤波技术的空时子空间幅度跟踪信道估计算法,明显提高了系统的信道估计精度。该文对各种算法的跟踪性能进行了仿真和分析比较。     

OFDM系统中基于PN序列的迭代相关检测信道估计

提出了一种基于PN序列进行时域迭代相关检测的信道估计算法,在典型信道下,采用该算法后系统的误码率性能优于传统的频域导频系统.PN序列还可以用于多用户检测、频偏估计和定时同步,因而OFDM系统中使用PN序列的帧结构可以减少系统资源开销,提高频谱利用率.