MB-OFDM系统中基于导频的信道估计

联合信道估计算法以LS(最小二乘)信道估计为基础,并利用MB-OFDM的UWB信道的时域长度特性,最大限度地减少噪声的影响,提高信道估计的精度;然后与数据符号中的导频信号联合估计,跟踪信道的变化,进一步提高信道估计的性能。通过性能仿真,比较LS估计和基于DFT(离散傅立叶变换)的信道估计的系统误码率,结果表明,采用本文的信道估计方法的系统性能有一定程度的改善。     

WPDM-CDMA系统中的LS与MMSE信道估计算法仿真分析

针对无线衰落信道工作下的WPDM-CDMA(小波包变换多载波码分多址)系统特点建立系统仿真模型。探讨在WPDM-CDMA系统中的信道估计问题。分析了2种常见信道估计方法:最小平方误差(LS)和最小均方误差(MMSE)信道估计算法。在Matlab环境下编写相关信道估计算法程序,通过仿真分析比较两种算法的均方差和误码率。结果表明:性能上MMSE算法远优于LS算法,但MMSE算法的运算量比LS算法大很多。     

OFDM系统信道估计性能分析

介绍了OFDM系统中的信道估计技术,着重分析了基于导频插入的信道估计方法,叙述了基于最小二乘(LS)和线性最小均方误差(LMMSE)的信道估计方法,应用简化的LMMSE即SVD-LMMSE方法和卡尔曼滤波方法对信道进行估计,采用广义平稳非相关散射下的多径时变瑞利信道模型,对各个算法进行了仿真试验,得出不同算法下信道估计的误比特曲线,比较了各个算法的性能。仿真结果表明:基于MMSE准则的信道估计比基于LS准则的估计有更好的性能,但前者复杂度较高。     

OFDM系统基于自适应滤波的LS信道估计

针对传统LS信道估计的性能受噪声影响较大的问题,提出一种基于自适应滤波的LS估计算法。该算法在时域采用不同宽度的滑动窗口,对信道能量集中区域的LS估计结果进行自适应滤波。通过仿真分析,将基于自适应滤波的LS算法与LS估计算法、MMSE估计算法在误符号率(SER)方面的性能进行比较,可以发现,基于自适应滤波的LS的信道估计算法是一种高精度、低复杂度的估计算法。     

MIMO-OFDM系统的联合估计检测算法

针对最大似然检测算法复杂度高,最小二乘信道估计性能较差等缺陷,提出了一种SAGE-IGQS联合估计检测算法,该算法使用LS算法进行信道初始化,采用SAGE算法进行信道迭代估计,并结合改进的Grover量子搜索算法进行信号检测,从而提高了系统的有效性。理论研究和仿真结果表明:该算法在降低系统复杂度的情况下,误比特率性能优于传统的联合检测算法,与理想信道估计下的最大似然检测算法相接近。     

STBC发射分集OFDM系统的一种低复杂度的信道估计

针对空时分组编码(STBC)发射分集的多天线正交频分复用(OFDM)系统，文章提出一种新的、低复杂度的信道估计方法——正交一线性估计。该方法利用空时分组编码的复正交特性，将多个收发天线对的信道分离与估计问题简化为一线性变换问题，然后基于最小二乘准则(Least—Square)，完成信道估计器的设计。理论分析和仿真结果表明，和已有的LS信道估计方法相比，该方法能提供3dB性能改善。     

OFDM系统中的一种高精度的信道估计算法

在基于OFDM的移动通信系统中，提出一种建立在基于导频的最小二乘（least squares，LS）估计方法基础之上的高精度信道估计方法。该算法首先利用信道时域相关特性，对通过LS算法得到的信道时域冲激响应（Channel Impulse Response, CIR）估计值进行有效径提取，并将所得到的时域估计值变换到频域。然后利用信道频域相关特性，用线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Squared Error，LMMSE)合并器对估计结果进行修正。2.4GHz频段上的仿真表明了这种基于导频的信道估计方法能够跟踪信道的时频变化，并且在一定程度上可以接近于理想信道估计的误码率性能。     

基于小波去噪的MIMO-OFDM信道估计方法

用小波变换思想,提出一种基于小波去噪的多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统信道估计方法。该方法首先利用最小二乘(LS)方法进行信道估计,然后对估计后的结果进行小波去噪处理。与传统最小二乘信道估计方法相比,该方法不需要预先知道信道的统计特性,信道估计性能有明显提高。     

虚载波存在下低复杂度的OFDM信道估计

首先分析了虚载波对基于离散傅里叶变换(DFT)信道估计的影响,结果表明,对于边缘子载波,由于虚载波部分导频信道信息缺失所引起的估计误差远大于噪声带来的估计误差,严重影响边缘子载波的信道估计性能. 基于此分析,提出了一种低复杂度的正交频分复用(OFDM)信道估计方法,在边缘子载波,利用频域最小平方(LS)估计结果代替DFT估计结果,并给出了边缘子载波替换准则及此信道估计方法的均方误差下界. 仿真结果表明,所提方法均方误差(MSE)及误码率(BER)性能优于频域LS估计和单纯基于DFT的估计.     

基于改进DFT信道估计的导频污染减轻方案

规模MIMO技术通过在基站端和接收端安装大量天线,来提升多天线系统的MIMO增益,被列为第五代移动通信系统(5G)关键技术之一。针对制约大规模MIMO系统性能的导频污染问题提出了一种基于汉宁窗的改进DFT算法的信道估计方案。经过LS信道估计后的频域信号通过变换域信道后得到时域冲激响应,然后对干扰信号进行汉宁窗处理,筛选出有效的信道冲激响应,加快带外衰减,提高信道估计精度,以降低导频污染。仿真实验对比分析了LS估计算法、传统DFT估计算法、基于阈值的DFT信道估计和基于汉宁窗的改进DFT估计算法4种算法,提出的算法有效提高了估计精度且应用更广泛,在一定程度上减轻了导频污染。     

基于修正变换域降噪的NC-OFDM信道估计算法

针对NC-OFDM系统在某些相干带宽内可能没有足够的导引符号,导致基于频域内插的LS信道估计算法性能较差的问题,提出了一种修正变换域降噪的信道估计算法。该算法利用NC-OFDM系统信道衰落系数的时频域关系,通过IDFT在时域估计信道多径衰落,并进行降噪滤波,然后采用DFT估计频域信道衰落系数,从而避免了频域内插。仿真结果表明,在仿真条件下,该方法比传统基于频域内插的LS信道估计有约4 dB的性能增益。     

一种改进的LS信道估计算法

LS估计算法不需要了解信道的统计特性,从而对接收机结构要求比较简单,但是噪声的存在使这种信道估计的性能与理想信道差异很大,对系统性能影响较大．在研究分析了最小平方（Least Square LS）信道估计算法的基础上,对该算法进行了改进,降低了噪声对信道估计的影响．仿真试验表明该算法减少了信道估计的均方误差,提高了LS估计算法的正确性．     

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.     

低复杂度的OFDM信道估计算法

LS算法在频域对OFDM系统的信道进行估计方面,具有简单、易实现的优点.维纳滤波可以有效地改善LS估计器的性能,但会增加系统的计算复杂度.该文利用主分量分析的方法,提出了一种能有效地降低系统的复杂度的算法.该算法首先利用LS算法在频域对OFDM系统的信道参数进行粗略估计,然后利用改进后的低复杂度维纳滤波器对所获得的信道参数进行滤波.理论分析及仿真结果表明,谊方法在估计性能损失不大的情况下,能有效地降低系统估计的计算复杂度.     

基于DFT MMSE 的OFDM 16QAM 调制系统信道估计算法

<正>交频分复用(OFDM)技术具有较强的抗多径衰落能力与很高的频谱利用率,被广泛应用于无线通信领域。高效精确的信道估计是OFDM系统的关键技术之一,影响系统传输性能。针对16QAM OFDM无线传输系统,提出基于离散傅里叶变化(DFT)的最小均方误差(MMSE)算法,进行Matlab建模与仿真。结果表明,相对传统信道估计方法,拟合信道频率响应曲线更接近于真实信道;较传统最小平方(LS)算法,系统接收端误码率有很大改善,在恶劣噪声信道中,误码率降低一个数量级,有效提高了无线OFDM系统的传输性能。     

基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计方法

在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中, 信号经过频率选择性衰落的信道后, 在接收端需要进行均衡和相干信号的检测, 故准确的信道估计量必不可少. 传统的信道估计方法均基于信道抽头是密集型的假设, 利用线性重构算法, 如最小二乘(LS)或最小均方误差(MMSE)等, 可以达到Cramer-Rao下界(CRLB). 然而, 通过物理信道测量发现, 在实际通信系统中, 宽带信道抽头分布通常表现出稀疏特性. 通过充分利用信道的稀疏特性, 该文将压缩感知中的CoSaMP重构算法应用于MIMO-OFDM系统的稀疏多径信道估计. 在达到与传统的信道估计方法相同性能的前提下, 基于CoSaMP的信道估计方法以非常小的计算复杂度为代价, 大大减少了导频信号开销, 从而提高了频谱资源利用率.     

基于DFT的MC-CDMA系统信道估计算法

基于导频辅助的最小平方(LS)算法是MC-CDMA中常用的信道估计算法,它运算量低,实现简单,但信道估计精度差。该文讨论了MC-CDMA的导频插入方式,提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)的信道估计算法。该算法将LS信道估计循环前缀长度外的时域响应值置零,并设定阈值忽略循环长度内的噪声和无效径响应。该算法保留了LS算法运算量小和实现简单的优点,大大降低了噪声对信道估计精度的影响,仿真结果验证了算法的有效性。     

基于广义AIC和RPC的OFDM航空信道估计算法

文章通过对航空信道的分析,指出其稀疏信道特征,使用普通算法对此信道进行信道估计会引入高阶矩阵运算,为加快收敛速度、降低实现难度,文中提出了一种利用GAIC(generalized Akaike information criterion)准则和RPC(repeated phase-rotated Chu)训练序列的OFDM航空信道LS(1east squares)估计方法,该方法利用GAIC准则确定信道模型的阶次及抽头位置,为减小信道估计的运算复杂度,引入RPC序列作为训练序列,既满足了LS(least squares)估计,又大大简化了计算复杂度.文章针对具体应用给出文中算法的性能仿真结果,证明了此算法可避免高阶矩阵运算,节约了大量权值可忽略抽头所引入的资源占用和计算量,且显著减小估计误差,可更好跟踪快变的稀疏信道.     

多天线系统下信道估计算法及性能分析

在多天线系统下对信道估计算法进行研究。比较最小二乘算法(Least Square,LS)和最小均方误差算法(Minimum Mean Square Error,MMSE)在多天线(MIMO)系统中的性能,并在二者的基础上,论述一种能够降低计算复杂度的松弛最小均方误差(RMMSE)估计方法。通过发送正交导频序列对RMMSE估计算法的性能进行仿真,并对其算法复杂度进行分析比较。结果表明,在保证一定性能的前提下,RMMSE算法复杂度可适当降低,这说明RMMSE估计算法具有较好的估计性能以及较低的计算量。     

基于改进PLS和PLS_ZP算法的卫星移动通信信道估计

针对传统最小平方(least square,LS)算法和基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)的信道估计算法不能有效提高宽带卫星移动信道的传输性能这一问题,提出改进的基于功率判决的LS估计算法(简称PLS)和PLS补零插值算法(简称PLS_ZP).PLS算法在基于DFT估计算法的基础上,利用宽带卫星移动信道的衰落特性,通过对有效抽头数的限制设定功率阈值,抑制有效抽头外的噪声;PLS_ZP算法利用时域补零等效频域内插的原理对原频域插值算法进行改进,充分利用所有已估计导频信息.理论分析和仿真结果表明,与传统信道估计算法相比,PLS和PLS_ZP算法的信道估计均方误差(mean square error,MSE)和误比特率(bit error rate,BER)均有一定程度的提升,且算法复杂度较低,易于硬件实现.