基于高阶循环累积量的OFDM子载波盲估计

该文针对通信对抗和OFDM信号解调的实际应用,提出一种利用高阶循环累积量估计OFDM信号子载波的方法。由于高阶循环累积量能有效抑制平稳噪声和非平稳高斯噪声,通过理论分析可证明在上述噪声背景下,子载波采用2/4PSK调制的OFDM信号的特定四阶循环累积量仅在子载波处存在,因此可以通过检测此循环频率实现子载波的估计。该算法还可推广到采用星形QAM和高阶PSK调制的OFDM信号。仿真实验验证了该算法的有效性。     

FBMC-OQAM信号子载波盲估计

为了解决滤波器组多载波(filter-bank multi-carrier, FBMC)信号的子载波参数盲估计问题，提出一种基于四阶累积量的方法来估计FBMC-OQAM信号子载波参数。首先，截获交错正交幅度调制(offset quadrature amplitude modulation，OQAM)的FBMC信号并检测信号频谱来确定循环频率的范围；然后，分析循环频率与四阶累积量的代数关系；最后，得出四阶累积量的峰值受原型滤波器影响且仅在其循环频率等于子载波频率处存在。通过检测四阶累积量峰值的位置和个数能有效估计子载波频率和数目。仿真表明，当信噪比大于2 dB时，算法对FBMC-OQAM信号的子载波参数盲估计正确概率为98%。      

基于高阶循环累积量的载波频率估计

首先系统总结了高阶循环累积量估计载波频率的研究成果,从理论上推导出MASK、MPSK和MFSK信号的测频原理,并对平方降价法的性能进行了测试,指出了平方降阶法的局限性。然后以16QAM信号为例,从理论上证明此方法同样可以应用于MQAM的载波频率估计,并进行了仿真验证,从而扩展了此方法的适用范围。最后,进行了小结,指出测频方法存在的问题及解决方法。     

基于高阶循环累积量的QAM载波频率估计

利用通信信号的循环平稳特性,通过对QAM信号高阶循环累积量的研究,提出了一种基于高阶循环累积量的星形和方形QAM载波估计算法。并且对该算法进行了理论分析,仿真结果证明,该算法的正确性和有效性。     

一种基于DFT的低复杂度虚子载波OFDM信道估计算法

该文针对采用虚子载波的OFDM通信系统,提出了一种基于DFT的低复杂度信道估计算法,并与最小二乘(Least Square,LS)估计算法和线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE)算法进行了详细的性能和复杂度比较。所提DFT算法较好地降低了高斯白噪声的影响,相对于LS算法获得了较大的性能增益。该算法在复杂度与性能之间取得了较好的折衷,具有很好的实用价值。     

基于随机共振的微弱OFDM子载波数估计改进算法

针对OFDM信号中实际子载波数的估计问题,以提高检测峰值、降低信噪比门限、增大估计精度为目的,在倒谱法及其小波改进法的基础上,引入随机共振实现了微弱信号的增强,使子载波个数估计性能得到了提升。仿真结果表明,基于随机共振的改进算法稳健性强,可以较大程度地提高系统输出的局部信噪比,最高可达14dB,有效降低估计误差,在较差的高斯白噪声信道下仍然可以准确无误差地估计该参数,信噪比门限可降低约5 dB,为OFDM信号的信息恢复等后续工作打下良好的基础。      

快衰落信道下OFDM系统的信道估计简化算法

在快衰落时变信道中，正交频分复用（OFDM：Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统子载波间的正交性会遭到破坏，由此引起的载波间干扰（ici：Inter-Carrier Interferellce）会对系统性能带来很大的影响。本文提出了一种利用时域线性模型的信道估计算法，利用随时间线性变化的模型描述信道。仿真结果表明，本算法能够有效地消除载波间干扰，降低系统的BER。与类似算法相比，当系统的BER性能相同时，算法复杂度大大的降低。     

OFDM系统中的子载波分配策略

正交频分复用(OFDM)技术是未来宽带无线通信中最流行的技术之一。研究了适用于多用户(OFDM)系统中的多业务间子载波自适应资源分配机制。考虑了每个用的不同业务需求,资源根据每个用户不同的服务质量要求来分配。提出了基于OFDM系统的自适应子载波重分配算法,该算法能够最大程度地灵活分配所有子载波。仿真表明,使用此算法能在很大程度上改善OFDM系统的性能。     

OFDM信号与单载波信号循环平稳性分析

文章介绍了信号循环累积量知识,推导了OFDM信号循环累积量的表达式,并以二阶循环累积量为例,从理论上分析了单载波信号和OFDM信号的区别,最后通过仿真验证了分析结论。     

OFDM系统中基于零子载波检测的频偏估计模糊度校正算法

OFDM系统的性能对频率偏移非常敏感。该文针对频偏估计中所产生的模糊度问题提出了一种基于零子载波检测的频偏估计模糊度校正算法。它利用OFDM符号中不传输信息的子载波进行频偏估计模糊度校正。文中分析了定时误差对算法性能的影响并分析比较了算法的复杂度。仿真结果表明,在性能相近的前提下,该文提出的频偏估计模糊度校正算法与传统的算法相比具有运算量小的优点。     

频率选择性衰落信道下的BLAST新方案

提出一种将贝尔实验室分层空时(BLAST)技术与RAKE接收机相结合的方案,介绍了该方案的算法原理,并与现有的频率选择性衰落信道下的BLAST方案进行了仿真对比.结果表明新方案在系统性能损失不大的情况下,极大地降低了系统复杂度.     

OFDM系统中的盲信道估计

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。     

OFDM系统基于矩阵开方的盲信道估计

该文提出一种基于矩阵开方(computing Roots of Matrices, RM)的盲信道估计算法和一种自适应矩阵开方(Adaptive computing Roots of Matrices, ARM)盲信道估计算法。RM算法利用信息符号的有限字符集特性,在时域上通过对一个Toeplitz下三角矩阵开方进行信道解卷积,得到信道估计的闭合解。该运算复杂度远低于现有的盲信道估计搜索算法,并且适用于信道阶数较大、搜索算法不能处理的情况。仿真结果表明RM信道估计性能接近于搜索算法的最佳性能,而ARM通过最陡下降迭代将代价函数最小化,可以进一步提高信道估计的准确性。     

一种改进的OFDM盲信道估计算法研究

信道估计在无线OFDM系统中至关重要,现有的盲信道估计算法中存在计算复杂度高、精度低的缺点。研究了一种改进的适用于SISO-OFDM系统的非冗余预编码的盲信道估计算法。在改进的算法中,由于采用幂法获得主特征值取代了原有采用特征值分解,使复杂度大大降低。仿真结果表明,改进的算法性能优于原有的基于预编码的盲信道估计算法。     

AOFDM在频率选择性衰落信道下的性能分析

从理论上分析了采用速率自适应策略的OFDM(AOFDM)传输模型在频率选择性信道下性能表现;并给出频谱效率及平均误码率的理论公式。结果表明,采用自适应调制能够在保证达到目标误码率的前提下提高频谱效率,提高的幅度与所选择的调制等级数以及子载波数有关。这对系统设计很有帮助。     

衰落信道下的OFDM系统Lattice编码设计

正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是应用于高速率无线传输的一项有效技术。标准的OFDM系统的时频格是方形的,因此当信道在格点频率附近存在深度衰落时,未编码的OFDM系统面临着严重的符号恢复问题。为克服上述问题,在符号复用之前,可采用频谱利用率较高的Lattice编码。本文推导了针对衰落信道的编码优化性能指标、相应的编码设计标准,并提供了代数设计方法和实例。数值仿真结果验证了Lattice编码的OFDM系统相对于未编码系统有着更好的抗频率选择性衰落性能。     

基于半定松弛方法的时变OFDM系统盲信道估计

该文提出了一种时变正交频分复用(OFDM)系统信道盲估计算法。在二次规范( Quadratic Program, QP)模型的基础上,采用半定松弛技术,把OFDM信道盲估计转换为一个可以在多项式时间内求解的半定规划问题。为了进一步降低半定规划问题的转换复杂度,考虑到OFDM各个子载波和各个时刻的响应之间的紧相关性,该文提出了一种新的随机转换策略,仿真表明,该文所提出的算法,其误码率逼近最佳估计,且复杂度大幅降低。     

使用接收分集的确定性OFDM盲信道估计算法

本文针对无循环前缀的OFDM系统研究了非数据辅助的信道估计方法.借助于2个接收天线实现的信道分集,提出了一个确定性信道盲估计算法,并给出了信道可辨识性条件.该算法使用1个OFDM块便可在一个标量模糊因子的意义上确定信道冲激响应.算法计算量小,而且对输入信号的星座和统计特性没有约束.仿真结果证实了算法的有效性.     

OFDM空时发射分集系统信道盲估计

本文研究了OFDM空时发射分集系统的子空间信道盲估计方法。该方法仅利用空时编码及OFDM调制引入的冗余,在接收天线小于发射天线时,也可以对信道进行盲估计。对盲估计方法所共有的估计模糊性问题进行了详细的论述,证明估计仅存在两个标量不确定因子。这种方法不需要对信号进行冗余预编码,系统将有更高的速率;同时也不需要对系统输出进行过采样或采用多天线接收。由于不需要确切知道信道的阶数,算法对信道阶数过估计有较好的鲁棒性。