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CAO Xue-hong Department of Information Engineering Nanjing University of Posts Telecommunications Nanjing P.R. China 《中国邮电高校学报(英文版)》2005,12(2)
1Introduction Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) has become a popular technique for transmis-sion of signals over wireless channels . OFDMhas beenadoptedinseveral wireless standards such as Digital Au-dio Broadcasting ( DAB) , Digital Video Broadcasting(DVB-T) ,the IEEE 802 .11a[1]Local Area Network(LAN) standard and high performance LAN type 2(HIPERLAN/2)[2]standard. OFDMis also being pur-sued for Dedicated Short-Range Communications(DSRC) for road side to … 相似文献
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OFDM系统中的联合同步和信道估计 总被引:1,自引:0,他引:1
在OFDM系统中,由于定时恢复、频率同步和信道估计之间存在密切联系,时延和频偏的估计误差会影响信道响应估计的准确性.本文采用IEEE802.11a无线局域网系统标准定义的训练序列进行联合估计.考虑系统性能优化和算法简化,将处理过程分成两步,首先得到粗的同步和信道响应估计,再利用得到的结果进行细同步和信道估计.实验结果显示信道估计精度高,系统误码率低. 相似文献
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在分析无线信道环境对OFDM系统影响的基础上,对目前该学术领域提出的多种同步算法进行了分析比较,探讨了数据辅助性估计的OFDM系统的同步过程,该过程包括符号同步、载波同步和采样率同步。该算法在时域上引入了一种更有效的导频方案,在此前提下,利用该PN序列的共轭对称性完成符号定时,然后通过一种基于PN的重复数据最大似然估计理论算法完成频偏估计。仿真结果证明,这种同步体制具有较好的同步精度。 相似文献
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在宽带移动环境下,由于多普勒频移以及多径的影响,信道是时变的。为了消除信道对传输信号的影响,需要对信道进行估计。给出了2种基于离散余弦变换(DCT)的信道估计方法,可以很好的降低频谱泄露造成的混叠失真,适用于非整数倍的抽样信道。其中一种性能较好,另一种实现更加方便。仿真结果表明,这两种算法的性能均优于基于DFT的信道估计算法。 相似文献
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在OFDM 系统中,限幅常用于抑制信号的峰平比,而限幅会引入额外的限幅噪声,以致干扰数据和导引符号,恶化传输性能.本文针对限幅OFDM系统,提出一种基于导引符号的限幅噪声消除算法.该算法在插入导引符号之前,滤除位于导引位置的限幅噪声,从而改善信道估计性能.在此基础上,本文还提出了利用迭代算法以进一步提高信道估计精确度.本文对所提出的限幅噪声消除算法及迭代算法进行了仿真验证,结果表明,新算法能够明显改善信道估计,优化传输性能. 相似文献
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为了克服光纤色散和模式的传输时延导致ICI设计了一种基于导频的信道估计器.并分析了LS和LMMSE算法估计原理,通过仿真实验比较了两种算法的误比特率和均方误差性能.实验结果表明LS与LMMSE在光OFDM系统中都有较好的作用但LMMSE算法性能要优于LS算法。 相似文献
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针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)系统中最小均方误差(Minimum Mean Squared Error, MMSE)信道估计算法误码率(BER)高的问题,提出一种平均最小均方误差(Averaged-Minimum Mean Squared Error, A-MMSE)信道估计算法。该算法首先基于802.11n标准而构造了一种新的导频结构,收发两端分别进行降采样和过采样处理,利用已知训练序列和导频获得信道频域响应。仿真结果表明,所提出的A-MMSE信道估计算法与传统的MMSE算法相比,在BER为10-3时,信噪比改善了约8 dB。因而所提出的信道估计算法能明显改善系统的BER性能。 相似文献
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信道估计是光正交频分复用(OOFDM)系统关键技术之一,为了克服光纤色散和模式的传输时延所产生的载波间干扰(ICI),设计了一种基于导频的信道估计器,通过分析最小二乘(LS)和线性最小均方误差(LMMSE)算法估计原理,仿真实验比较两种算法的误比特率和均方误差性能,实验结果表明,LS与LMMSE在OOFDM系统中都有较好的作用,但LMMSE算法性能要优于LS算法。 相似文献
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OFDM系统中的盲信道估计 总被引:1,自引:0,他引:1
本文从OFDM信号的矩阵表示出发,分析比较了OFDM系统中现有的各种盲信道估计方法。OFDM盲信道估计方法分为两类,一类是统计型方法,它利用了发送信号和接收信号的统计特性;另一类是确定型方法,它利用了发送调制信号的固有特性。一般而言,统计型方法的计算量较小,但是估计精度不高且估计的实时性不好;而确定型方法的估计精度较高,实时性较好,但是其计算量较大。计算机仿真表明,这些盲信道估计方法的性能受信道参数尤其是多普勒频率影响很大,盲信道估计的实用化有待进一步研究。 相似文献
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We propose a simple adaptive algorithm for channel estimation of multiple antenna OFDM systems to provide competitive performance
with low computational complexity and tracking ability. The derivation of the mean-squared error (MSE) for the proposed scheme
is presented and the optimum selection of the parameter in the scheme is analyzed by utilizing the derived MSE expression. 相似文献
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《Vehicular Technology, IEEE Transactions on》2009,58(3):1302-1314
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基于DFT的OFDM系统信道估计改进算法 总被引:2,自引:0,他引:2
基于DFT的信道估计算法计算复杂度比MMSE算法低,性能比LS算法好.但是传统的基于DFT的信道估计只消除了信道冲击响应估计中循环前缀长度之外的噪声,循环前缀长度内的噪声并没有得到抑制,因此算法性能还有提高的空间.本文提出了一种改进的基于DFT的信道估计算法.算法首先估计出噪声方差,然后利用噪声方差设定一个门限,通过此门限对循环前缀内的信道时域冲击响应值进行阈值,进一步消除噪声的干扰.仿真证明,本文的改进信道估计算法性能优于原算法. 相似文献
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Aymen M. Kareem 《Wireless Personal Communications》2014,75(1):593-600
In this paper a new combined time and channel estimation method for OFDM based multi-relay networks is proposed. Based on the channel statistics knowledge at the receiver, a maximum a posteriori estimate (MAP) of the channel impulse response is derived. Based on the channel estimate, we discern for the timing error. Computer simulations are presented to corroborate our analytical results. 相似文献
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利用ZC序列构造了新导频符号,能够在时域兼具完成OFDM符号定时同步,频偏估计及稀疏信道估计。符号定时同步无需本地序列,频偏估计在时域完成不需要进行FFT,稀疏信道估计则选取优化的由ZC序列形成的感知矩阵对时域信道进行感知,并以OMP算法重构。仿真结果表明,新方法能在时域以较高的精度完成同步和稀疏信道估计。 相似文献
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快时变环境下OFDM系统中的信道估计 总被引:1,自引:0,他引:1
在OFDM系统中,怎样对快时变信道进行较为准确的估计是一个具有挑战性的课题。该文在利用信道基扩展模型的基础上,提出了一种适合于快时变环境下OFDM系统的信道估计方法,并且依据使估计的均方误差最小的准则,推导了相应最优的导频序列,包括最优的导频取值和最优的导频分布。可以证明,最优的导频序列是由一些相邻的等间隔等能量的子序列构成,每个子序列的导频之间满足一定的相位关系。仿真结果表明了所提估计算法在快时变环境下的有效性和采用所推导的最优导频序列进行估计的优越性。 相似文献
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在分析信道传输函数频谱特性的基础上,提出了一种改进的变换域信道估计方法,该方法通过改进低通滤波器的传输函数,有效地减小了符号间干扰和加性高斯白噪声对信道估计精确度的影响.仿真结果证明,在多普勒频移较大的情况下,该方法仍具有较小的误码率. 相似文献