基于叠加训练序列的稀疏信道参数估计

针对稀疏多径的频率选择性块传输信道,提出了基于叠加训练序列的新信道估计方法,在不占用额外信号带宽的情况下估计信道参数.利用叠加训练序列得到时域信道冲激响应的LS解,根据广义Akaike信息论准则得到信道的长度和具体多径的时延值,然后将时域信道冲激响应中非多径点的值置零,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,在稀疏多径信道的条件下,与纯粹的叠加训练序列的信道估计方法相比,该方法较大程度地降低信道的估计误差,提高系统性能.     

稀疏水声OFDM系统迭代LS自适应信道估计

为了消除水声OFDM系统中噪声对稀疏多径信道估计的影响,提出了基于阈值探测的迭代最小二乘自适应信道估计方法.该方法根据最小方差准则引入加权因子对误差平方进行加权求和,由此导出一个迭代方程进行自适应信道估计.该迭代方程具有计算复杂度低的优点,不会带来大的矩阵运算.在该方法基础上,提出基于阈值探测的稀疏信道估计方法,探测最...     

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。     

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.     

OFDMA测距中一种新的定时偏移估计算法

为了在正交频分多址(OFDMA)测距中实现精确的定时偏移估计,提出了一种定时偏移估计新算法．该算法首先利用接收到的OFDMA测距信号估计受定时偏移影响的信道系数．基站分别利用各定时偏移预计值补偿该信道系数,并搜索补偿后信道系数自相关函数的最大峰值,确定定时偏移真实值．由于没有利用接收测距信号的时域相关,所提算法避免了现有的时域相关算法在多径信道中相关峰互相叠加影响估计精度的问题,在多径信道中受到影响较小．还推导了所提算法的理论精度限和复杂度．仿真结果表明,在无线多径信道下,所提算法搜索步长采用一个采样周期时,其10dB信噪比下的定时偏移估计精度比参考算法的精度提高近1倍．     

基于分散型导频的MB OFDM UWB稀疏信道估计

针对多频带-正交频分复用（MB-OFDM） UWB系统,提出一种基于分散导频的UWB信道估计算法.该算法采用分散型导频,避免了频域内插,可以实时对信道进行估计.然后利用UWB信道的稀疏簇特性和傅立叶变换,在时域和频域连续对信道参数进行修正,有效地改善了低信噪比时的性能.仿真结果表明,在信噪比SNR=12时,新算法的误比特率比经典的内插LS算法约有3.5dB的改善.     

多途水声信号盲恢复技术研究

针对盲解卷积只能获取未知源信号的波形,而得不到源的幅度问题,研究了一种平稳信道、多途传播条件下估计信道参数及源分离的算法.该算法引入均值和方差都已知的参考信号,在FIR模型的基础上利用解相关技术估计水声多途信道参数,进行盲信号分离.分析了实际的水声信道参数特点,提出新的信道参数及阶数的估计方法,继而利用改进的自适应逆滤波器恢复源信号,最后在瞬时混合以及不同信噪比情况下与其他算法进行比较,以验证算法的有效性.仿真结果表明,未知源估计结果与信道阶数和信噪比有关;对于卷积混合,该方法对于信道参数的估计具有稳健性,.可以同时恢复源信号的时序结构与幅度信息;对于瞬时混合,该方法的计算量和性能指标优于其他算法.     

水声稀疏信道估计与大范围白适应平滑预测研究

研究了对水声稀疏信道的估计与预测．基于水声稀疏信道模型提出了信道重要权系数检测迭代估计算法来对信道的时域冲激响应进行估计,该算法无需预先知道信道多径数,同时可有效利用预估的信道多径数下限减少计算量;基于线性自回归模型提出了大范围自适应平滑预测算法来对水声信道进行预测,无需估计复杂的水声信道二阶统计特性,通过降低信道采样速率和局部平滑以进一步降低预测误差．文中算法比最小二乘（LeastSquares,LS）算法和匹配追踪（MatchingPursuit,MP）算法性能更为优越;当通信距离较短时,信道预测误差在10^2内．本文算法能够对水声稀疏信道进行有效估计和预测,可为水声通信中的自适应技术提供依据．     

水声单载波分块传输中基于压缩感知的稀疏信道估计方法

为利用水声信道的稀疏特性,提高循环前缀单载波分块传输系统的信道估计精度和误比特率性能,提出一种新的基于压缩感知的稀疏信道估计方法.新方法利用任意具有单位能量的导频构造满足约束等距条件的频域测量矩阵,通过Dantzig selector算法重构稀疏水声信道冲激响应.基于实测湖试信道模型的仿真结果表明,在相同训练序列长度条件下,利用频域最小均方误差检测方法,新的压缩感知信道估计方法较传统最小二乘信道估计方法有近5 dB的性能增益.     

多径信道的盲序列检测

为了提高接收机在检测发送序列的性能，对多径信道的盲序列检测进行了改进，建立了节点总度量的递推方程，同时定义了分枝转移度量的更新量. 改进后的算法可以同时完成信道信息的估计和发送序列的检测.其中信道信息由自适应滤波器实时估计.仿真结果表明, 新的度量递推算法在比特误码性能上接近全序列比较欧氏距离的最佳算法，但计算速度提高了.