MIMO-OFDM系统信道估计算法综述

MIMO-OFDM技术是近年来通信信号处理领域的研究热点,无线信道不仅是频率选择性的,而且是时变的,为了获得较高的系统性能,信道估计就显得尤为重要.对MIMO-OFDM系统中现有的信道估计算法进行了综述,重点介绍了基于训练序列的、导频符号的以及盲和半盲信道估计算法.比较了各种算法的优缺点,提出了未来信道估计的发展方向.     

OFDM和MIMO无线通信技术研究

OFDM（正交频分复用）和M IMO（多输入,多输出天线）是未来宽带无线通信的主流技术,OFDM技术是一种正交频分复用方式,在这种方式下通信系统的频谱利用率得到大大提高,M IMO技术是一种多输入多输出天线技术,它可以成倍的提高无线通信系统的信道容量。在此主要介绍了OFDM和M IMO的理论基础,以及当前的应用和未来的发展前景。     

在相关信道下MIMO-OFDM信道容量的分析

利用中心Wishart矩阵的性质得到相关信道下的多输入/输出正交频分复用系统(Multiple Input Multiple out-put;Orthogonal Frequency Division Multiplexing,MIMO OFDM)的信道容量的上下界限,同时分析天线相关对信道容量的影响。假设接收端有完全的信道状态信息(CSI),而发射端没有任何的CSI的情况下得到了信道容量的上下界限,通过仿真说明得到的界限是紧凑的,同时说明信道相关如何降低信道容量。     

B3G无线通信中MIMO技术现状

MIMO作为下一代无线通信的主要技术之一，能够突破无线频率资源限制，大幅度提高无线通信系统的频谱效率，迅速成为当今无线通信研究的热点。文中主要从信道容量理论、系统结构、编码现状、译码现状和发展趋势几方面对M1MO系统作了分析，最后通过仿真进行了验证。     

MIMO-OFDM系统中信道盲估计与检测

针对MIMO-OFDM系统,提出了一种基于子空间的盲信道估计与检测方案,该算法将阵列信号处理的思想应用到MIMO-OFDM系统中,通过发送端信号的冗余编码,利用一种类ESPRIT算法进行盲信号检测和信道估计。仿真结果表明该算法的有效性及其信道盲估计方法的性能。     

一种基于自适应滤波的信道估计优化方法

为了解决无线移动通信 MIMO-OFDM 系统中导频辅助信道估计方法所存在的估计精度问题,提出了一种基于改进 LMS 算法的自适应滤波优化方法。首先使用 LS 算法对信道进行初始估计,然后利用估计结果恢复出原始发送数据,最后通过自适应滤波的方式对信道估计结果进行重新优化得到新的信道估计矩阵,可以获得更优的估计性能。仿真结果表明,提出的改进 LMS 算法相比于基本 LMS 算法具有更快的收敛速度和更好的稳态性能,自适应滤波优化后信道估计性能得到很大提高。     

MIMO-OFDM系统信道估计中的最优导频设计

推导了MIMO-OFDM系统最优频域导频序列设计准则,推广传统两天线正交导频设计法到了任意天线时的设计,提出了一种导频信号峰均比为1,能达到正交导频时信道估计均方误差MSE下界的频域导频序列设计方法。并用仿真评估分析所提方法与传统设计方法在不同序列长度和天线数目情况下的性能差异,仿真结果表明采用这里所采用的正交导频序列设计方法可以减少序列的长度,提高系统的性能。     

MIMO-OFDM系统中导频最优设计准则及性能分析

信道的准确估计是提高MIMO-OFDM系统性能的关键,利用输入序列矩阵特征值,提出了MIMO-OFDM系统中基于最大似然估计的最优导频设计准则,给出了接收端信噪比损失的闭解.此准则可用于指导不同信道条件下的导频设计.     

OFDM技术在无线局域网中的应用研究及最新发展

本文全面详述了第四代移动通信的关键技术0FDM及其特点,分析了OFDM技术在无线局域网中的应用,探讨了OFDM最新发展MIMO OFDM技术及其在下一代无线局域网标准：IEEE802．11n。     

MIMO-OFDM系统基于DFT的LS信道估计算法

精确的信道估计是提高多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM,Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统性能的关键,针对现有的信道估计算法的不足,提出了一种基于DFT的最小二乘（LS,Least Square）信道估计算法,利用噪声方差设定一个门限进行阈值,进一步消除噪声干扰,充分利用了时变无线信道中时域和频域的相关性,改善了信道估计的性能。为验证其有效性进行了仿真。仿真结果表明,在慢时变信道环境下,改进方法可以进一步提高信道估计的精度,同时保持了较低的复杂度。     

MIMO—OFDM系统的盲信道估计算法综述

本文首先介绍了MIMO—OFDM系统模型，然后讨论了研究MIMO—OFDM移动通信系统信道估计的意义．紧接着对MIMO—OFDM系统目前存在的几种典型盲信道估计算法进行分析和讨论，最后总结和展望了MIMO—OFDM系统信道估计算法的研究方向和关键问题。     

4G中的MIMO-OFDM技术

第四代移动通信提供高的数据传输速率,而MIMO和OFDM提高了频谱效率,从而提供高传输速率和系统容量的技术.两者的结合已经成为第四代移动通信技术研究中的热点.通过这两种技术的优势互补,可以为系统提供高传输速率,同时也能提高系统容量,降低成本.文中详细介绍了这两种技术及信道估计.     

MIMO-OFDM系统的一种改进型LS信道估计算法

基于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,研究了LS信道估计算法,提出了一种训练序列和块状导频联合LS信道估计算法,给出了权值的计算公式.理论推导和计算机仿真表明,这种改进型的LS信道估计方法提高了LS信道估计的误码率性能,并具有较高的灵活性和较低的复杂度增长.     

MIMO OFDM公共相位误差校正方法

MIMO OFDM无线多媒体通信系统中,载波频偏导致接收信号的载波不再正交产生公共相位误差(CPE),降低了OFDM的性能。为消除CPE的影响,本文提出在MIMO检测之前,分别利用各天线支路的CPE对接收到的每天线支路信号作补偿。模拟结果表明,该方法能提高MIMO OFDM系统的误比特率性能。     

MIMO OFDM系统中同步和信道的联合估计

提出了一种MIMO OFDM系统的定时恢复、频率同步和信道估计的联合算法。为了减少算法的复杂度，算法分两步完成：首先利用接收信号的自相关函数进行粗同步和信道估计，得到时延和频偏的粗估计，然后在粗估计基础上采用最大似然准则进行精确的同步和信道估计。仿真结果表明，该算法能够达到很好的效果，系统误码率接近已知信道响应时的情况。     

MIMO-OFDM系统中的子空间半盲信道估计

本文主要讨论了MIMO-OFDM系统中的一种半盲信道估计算法.该算法基于子空间分解技术,利用信号子空间和噪声子空间的正交性将两者分离.针对盲信道估计存在计算量大及收敛速度慢等缺点,本文充分利用少量的导频,给出了一种基于子空间跟踪技术的半盲MIMO-OFDM信道估计算法.仿真结果表明,该算法在保持盲信道估计算法性能的基础上,明显加快了收敛速度、降低了计算量.     

采用子载波分组和空时码的随机映射MIMO OFDM系统

本文提出了一种在子载波分组上进行空时编码的随机信号映射MIMO OFDM系统.采用已有的快衰落信道上的空时码在每个分组上编码,随机映射后在多个天线上发送,接收端就能够获得大部分的空间和频率分集.仿真表明系统在MIMO多径衰落信道中能够获得好的性能.     

Turbo编码MIMO OFDM系统多径干扰抵消

正交频分复用(OFDM)利用保护间隔(GI)消除因多径时延而产生的符号间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI),但是太长的GI会占用过多的信道资源。为此,在保持一定GI长度的情况下,提出了利用减法抵消法消除ISI和加法抵消法抵消ICI的多径干扰抵消(MPIC)方法,使得当多径时延大于GI时,仍然可以保持系统的低误码率以及较强的抗多径干扰的优异性能。蒙特卡洛仿真结果表明,有多径干扰的情况下,在Turbo码编码的MIMO OFDM系统中使用提出的多径干扰抵消方法可以更有效地减少ISI和ICI。