基于DSP实现WCDMA信道估计

信道估计是RAKE接收机的关键技术,WCDMA中可采用时分复用导频完成,给出了用DSP的具体实现方案。     

结合统计特性的WCDMA信道分形插值估计方法

为了克服接收机快速运动造成的深度衰落,将分形理论引入多径衰落信道的研究中,利用WCDMA中信道复用的特点,结合衰落信道具有服从Raleigh和Rice分布的特性,提出适用WCDMA信道的分形插值估计方法。通过仿真结果可知,与传统信道估计算法比较,在接收机不同运动速度下,尤其在高速运动时,信道参数估计的精度有所改善,满足WCDMA支持高速运动的特点。     

WCDMA信道分数维布朗估计方法

为克服接收机快速运动造成的深度衰落,将分形理论引入到多径衰落信道的研究中,利用WCDMA中信道复用的特点,提出适用WCDMA信道的分数维布朗估计方法.通过仿真结果可知,与传统信道估计算法比较,在接收机不同运动速度下,尤其在高速运动时,信道参数估计的精度有所改善,满足WCDMA支持高速运动的特点.     

一种有效的WCDMA信道编解码任务调度方案研究

根据WCDMA多信道复用、高速率业务以及终端系统在功耗,性能,体积等方面的一系列要求,提出了一种基于时隙(slot)调度信道编解码模块中各子处理单元的方案,可使整个模块资源配置更加优化,执行效率更高。考虑到DSP处理器和大规模FPGA各自突出的性能特点,本文采用DSP和FPGA协同处理来实现整个方案。     

一种有效的WCDMA信道编解码任务调度方案研究

根据WCDMA多信道复用、高速率业务以及终端系统在功耗,性能,体积等方面的一系列要求,提出了一种基于时隙(slot)调度信道编解码模块中各子处理单元的方案,可使整个模块资源配置更加优化,执行效率更高.考虑到DSP处理器和大规模FPGA各自突出的性能特点,本文采用DSP和FPGA协同处理来实现整个方案.     

基于信道缩短的TH-PPM UWB稀疏信道盲估计算法

针对TH-PPM UWB系统,提出一种基于信道缩短的UWB稀疏信道盲估计算法.该算法通过对接收信号进行信道缩短,有效地克服了信道过长给估计精度带来的影响.同时利用UWB信道的稀疏簇特性,避免了无谓的零值抽头估计,改善了该算法的性能.仿真结果表明:当信道长度大于符号长度时,该算法可以获得较好的估计性能.     

基于FPGA的WCDMA下行物理信道实时解调器的设计

本文介绍了一种用于WCDMA系统中下行物理信道的解调器,采用FPGA器件实现该解调器,并给出了该解调器的总体结构和逻辑设计。该解调器把从基站发送过来的码片级数据解调成符号级数据,并结合外部微处理器将解调后的结果实时上报给后台PC。该解调器可用于WCDMA系统中下行多用户、多小区信息的实时测量,具有实时性好、配置灵活等 特点。     

WCDMA和CDMA2000接入信道的比较和仿真

根据接入信道承载的数据类型，提出了在第三代移动通信系统中接入信道的设计要求。通过对WCDMA和CDMA2000接入信道、增强接入信道的分析，比较了两种系统所使用接入技术的优劣。还给出了接入信道仿真程序的设计思路。基于该仿真程序，可以得到两种接入信道的仿真结果，分析得出WCDMA的接入性能要优于CDMA2000的结论。     

基于神经网络的MIMO-OFDM信道估计

提出了一种适用于神经网络框架下的MIMO-OFDM系统的信道估计算法。通过对三层神经网络结构的分析,用两层神经网络实现了一种主成分分析（PCA）最小二乘学习算法。通过导频信息得到MIMO-OFDM信道模型初始值,再用神经网络算法对MIMO-OFDM信道的时变状态参数进行跟踪;采用两层神经网络,由隐层输出对最终输出修正,中间实现可变遗忘因子的改进递推最小二乘学习算法。仿真结果表明,该方法与最小二乘（LS）算法相比,在跟踪时变衰落信道时,估计的均方误差有较大提高,从而有效地改善了接收端的符号检测性。     

基于大规模MIMO的散射信道估计技术

随着用户对通信速率的要求日益增长,散射通信的通信容量亟待提升。大规模多输入多输出(MIMO)技术是提升容量的一种重要途径,本文研究基于大规模MIMO的对流层散射通信系统的信道估计问题。首先建立基于二维均匀方形天线阵列的大规模MIMO对流层散射信道模型,其次提出一种信道协方差矩阵估计算法对传统最小均方差(MMSE)信道估计算法进行改进,最后与最小二乘(LS)、传统MMSE算法和理想MMSE信道估计算法的准确度进行对比。仿真结果表明：在信噪比(SNR)为0～25 dB的情况下,传统的MMSE算法的准确度相较于LS算法的提升效果并不明显,与理想MMSE算法的准确度有一定差距;但改进MMSE信道估计算法的准确性优于传统MMSE算法,同等条件下NMSE相同时,其SNR可提升3～5 dB,并随着SNR的增大逐渐逼近理想MMSE算法。     

基于改进SRGAN的OFDM信道估计方法

在正交频分复用(OFDM)系统的信道估计过程中,传统信道插值算法是建立在假设导频附近处的估计值存在关联的基础上,当信道特征因无线信道的时变、频变特性而不连续时,估计结果将不理想.针对这一问题,本文引入超分辨率重建模型SRGAN的改进模型——SRWGAN,替代信道估计中的插值处理.在SRWGAN模型中,将导频处的最小二乘...     

基于DSP驱动的光电隔离型类SPI通道设计

分析测控系统在串行通信过程中的特殊需求和存在问题,设计一种基于DSP驱动的光电隔离型类SPI通道.给出了通道实现的基本原理,并就通道在应用中存在的问题及解决方法进行分析,探讨了DSP驱动下的类SPI时序控制方法,给出通道实现通信功能的控制流程,最后以DSP和CS5460A组成的瞬时能量采集系统为例,说明提出的光电隔离型类SPI通道设计方案可行性.实验结果进一步表明系统的抗干扰性能和SPI时序控制的灵活性.     

基于非常规导频的OFDM信道估计

在无线OFDM系统中,为了能够在接受端进行相干解调信道参数信息(CSI),对好的信道估计方法有着重要的意义。常规导频信道估计方法应服从奈奎斯特准则将导频信息均匀地分布在发送数据中,限制导频数据的分配;采用新的基于非常规导频信道估计方法利用非常规抽样技术来恢复信道参数,能够更灵活地安排导频数据。仿真结果表明新的估计方法有很好的估计性能;信道慢变时更好地利用前一次估计的信道参数来减少计算,在多普勒频移为15Hz时节省50%的计算量。经实验证明,对无线标准中信道估计方法具有参考价值。     

基于LTE的OFDM导频信道估计

正交频分复用（OFDM）是LTE的关键技术之一。对LTE下行OFDM系统中基于参考信号辅助的信道估计算法进行了研究,重点介绍了各种插值算法,并通过MATLAB仿真给出了在多径信道下估计算法的性能比较。     

基于DCT的OFDM信道估计算法研究

信道估计技术是OFDM技术的关键技术之一.文章首先简要介绍了信道估计的基本算法,重点研究了离散余弦变换(DCT)理论,在此基础上设计了一种的新的插值方法,并将其运用到信道估计算法中.该算法实现简单,不仅能降低干扰误差,而且能减少基于离散傅里叶变换(DFT)的信道估计算法在多径衰落信道中的高频失真,估计效果也优于基于DFT的算法.文章最后对两种算法做了仿真,给出了均方误差和误码率的比较曲线图,得出了较理想的结论.     

基于压缩感知理论的超宽带信道估计

针对超宽带通信系统的信道估计中需要对极窄脉冲采样,要求模数转换器的采样速率极高,但目前的硬件制作水平达到采样速率要求较为困难.为降低超宽带信道估计对采样速率的要求,提出一种基于压缩感知理论的信道估计新方法.利用超宽带信道在时域上的稀疏性,通过准Toeplitz测量矩阵将信道估计模型转化为压缩感知理论中的稀疏向量重构模型,在接受端只需对输出样值进行较低速率的采样,即可准确重构信道抽头系数并进行仿真.仿真结果表明,方法仅需1/5-1/10奈奎斯特采样速率即可准确估计信道,且同等信噪比条件下估计的均方误差较传统信道估计算法下降约6-8dB,可以为设计提供可靠的依据.     

基于改进遗传算法的信道估计方案

为了提高通信系统信道估计的准确率,同时适应更大的数据量,进行更加复杂的数据计算,引入神经网络的方法进行信道估计,采用了BP和RBF神经网络进行实验对比,与传统信道估计方式相比有明显提升;在此基础上,进一步提出基于改进遗传算法优化的 RBF 神经信道估计方法,目的是帮助确定 RBF 网络的隐藏层参数, 使得网络的参数趋于全局最优解,信道估计器的性能从而得到提升。经过 MATLAB 仿真,改进后的RBF神经网络可以更好地解决信道估计问题,验证了此方法的可行性。