MIMO-OFDM系统信号检测中几种非线性算法的比较

凭借性能优势,MIMO-OFDM成为未来无线通讯的核心技术,其检测算法有多种,但非线性算法最易于实际应用。在不同情况下,结合分集增益与复用增益,比较了几种非线性检测算法的性能。仿真结果表明,MIMO-OFDM系统不但要尽可能降低误码率,还应提供更高的数据吞吐量,在分集增益和复用增益间获得权衡。     

基于子空间的MIMO-OFDM系统信道盲估计研究

为了降低算法的复杂度,提高现有MIMO-OFDM系统信道估计算法的性能,首先给出了一种信道模型,并在此信道模型的基础上提出了一种改进型基于子空间方法的盲信道估计算法。该算法基于子空间分解技术,利用信号子空间和噪声子空间的正交性将两者分离,通过补零内插技术得到其他子载波位置的信道估计结果,在估计过程中并不需要任何信道统计信息。仿真结果表明：该算法具有收敛速度快,估计精度高等优点。     

一种基于空时分组编码的MIMO-OFDM系统接收空间分集方案

文献[1]提出了一种使用正交设计的单输入多输出正交频分复用(SIMO-OFDM)系统的空间分集接收结构,目的是为了减少接收端DFT块的数目以降低系统复杂度和减少功率消耗。由于在线性处理过程中噪声叠加的影响,造成了一定的性能损失。本文提出了一种基于空时分组编码的多输入多输出OFDM(MIMO-OFDM)系统空间分集接收方案,通过在文献[1]提出的分集结构中引入使用空时分组编码的发射分集,弥补了因减少DFT块数目而造成的性能损失。本文对使用空时分组编码后的处理过程进行了推导,并对使用空时编码前后的系统性能进行了仿真和比较。     

MIMO-OFDM系统中信道盲估计与检测

针对MIMO-OFDM系统,提出了一种基于子空间的盲信道估计与检测方案,该算法将阵列信号处理的思想应用到MIMO-OFDM系统中,通过发送端信号的冗余编码,利用一种类ESPRIT算法进行盲信号检测和信道估计。仿真结果表明该算法的有效性及其信道盲估计方法的性能。     

基于信道反馈的MIMO-OFDM系统多用户分集研究

利用包含信道质量的反馈信息,多用户分集能显著提高无线通信系统的性能。然而,在多载波多天线(MIMO-OFDM)的架构下, 反馈所有用户的所有信道质量信息(CQI)将占据大量的无线资源,从而降低了频谱效率,因此各种有限信道反馈算法被提出来减少系统的反馈开销。该文主要研究了基于两种典型的有限信道反馈的多用户分集增益,并与理想反馈进行了对比。系统平均频谱效率数学表达式的推导考虑了可选调制方式有限的特性,更符合实际。仿真用于评估各种反馈算法下的多用户分集性能,其结果与理论分析相当匹配。并且只要恰当地选取反馈参数,有限信道反馈算法可以在不损失多用户分集增益的前提下,极大的降低反馈开销,这为设计实际系统的信道反馈提供了参考。     

分布式MIMO-OFDM系统的同步捕获算法

该文提出了一种分布式多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统初始信号检测和同步捕获算法。该算法设计了导频符号,采用谱分析方法实现可靠的初始信号检测、粗定时和粗频偏估计,并在快速傅里叶变换(FFT)之后进行精确地频偏和定时估计。仿真结果表明,该算法在低信噪比多径瑞利信道条件下具有很好的性能。     

SFBC MIMO-OFDM系统中基于循环移位和盲检测的低复杂度SLM算法

为了降低空频分组编码的多输入多输出正交频分复用(Space Frequency Block Coding Multiple Input Multiple Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing,SFBC MIMO-OFDM)系统中传统选择性映射(Selected Mapping,SLM)算法的计算复杂度,本文提出了结合时域信号的循环移位和等效SFBC编码来产生更多具有不同峰均功率比(Peak to Average Power Ratio,PAPR)的备选序列的方法.接收端通过比较反向旋转序列与最近星座点的距离来恢复出循环移位因子和相位旋转因子,从而实现接收信号的盲检测.仿真结果表明,本文提出方法能有效地抑制SFBC MIMO-OFDM系统的PAPR.另外,本文提出方法明显降低了传统SLM算法的计算复杂度,而且可以获得与传统SLM算法在已知边带副信息情况下相似的比特误码率(Bit Error Rate,BER)性能.     

OFDM与MIMO-OFDM系统中PAPR问题研究

正交频分复用(OFDM)和MIMO-OFDM技术都存在高峰均比的问题,大多数方法都是把降低OFDM峰均比的方法直接使用MIMO-OFDM系统,但在与MIMO-OFDM系统的匹配上存在较大问题。分析了OFDM和MIMO-OFDM的系统模型及PAPR,从理论上分析了OFDM和MIMO-OFDM两系统的关系,给出了在MIMO-OFDM系统中降低PAPR需要注意的问题,为OFDM和MIMO-OFDM系统的技术实用化做好理论基础。     

MIMO-OFDM系统基于导频信道估计算法研究

介绍MIMO-OFDM系统,文章着重介绍分析了MIMO-OFDM系统的各种信道估计技术,通过对LS,MMSE,基于DFT的信道估计算法的仿真,得到三种算法的性能对比图。仿真结果显示LS性能虽不及其他两种估计算法,但是复杂度最低;MMSE性能较好,复杂度却高;DFT信道估计算法性能比LS好,复杂度也较低。     

MIMO-OFDM系统中的信道估计算法

本文对MIMO—OFDM系统中的信道估计技术进行了介绍,根据是否使用训练序列,信道估计可以分为导频辅助信道估计、盲信道估计及半盲信道估计,本文分别对已有的信道估计算法进行了综述,并对一种已有的基于m序列的时域信道估计方法进行了改进。     

用时域自相关匹配方法降低OFDM系统的PAPR

对时域自相关匹配方法降低OFDM（正交频分复用）系统的PAPR（峰均功率比）进行了研究。该方法的基本思想是在时域加入一个随机序列发生器,随机序列与原始信号在时域叠加,以达到降低OFDM系统PAPR的目的,并可以在接收端实现信号的盲检测。该方法的信号处理过程是在时域,故仅需要一个IFFT（快速傅里叶逆变换）操作,就能降低计算复杂度。仿真结果表明,该方法可以获得与传统SLM（选择性映射）方法相似的PAPR和BER（误码率）性能,但计算复杂度比传统的SLM方法降低了很多,从而验证了该方法的有效性。     

OFDM-MIMO系统及其频率同步分析

多媒体业务对无线通信的带宽与品质提出了更高的要求,OFDM和MIMO由于满足了这一需求被越来越多的无线通信标准采用所为底层的调制和传输技术。频率同步问题是OFDM—MIMO物理层设计中正确解调的前提和基础,本文介绍了OFDM—MIMO的原理、特点和频率同步问题的研究现状。     

Joint Processing of Zero‐Forcing Detection and MAP Decoding for a MIMO‐OFDM System

We propose a new bandwidth‐efficient technique that achieves high data rates over a wideband wireless channel. This new scheme is targeted for a multiple‐input multiple‐output orthogonal frequency‐division multiplexing (MIMO‐OFDM) system that achieves transmit diversity through a space frequency block code and capacity enhancement through the iterative joint processing of zero‐forcing detection and maximum a posteriori (MAP) decoding. Furthermore, the proposed scheme is compared to the coded Bell Labs Layered Space‐Time OFDM (BLAST‐OFDM) scheme.     

基于高阶累积量的OFDM子载波盲识别探讨

正交频分复用（OFDM）技术作为一种特殊的多载波调制技术,以其高效的频谱利用率、较强的抗码间干扰能力等优点成为第四代宽带技术的核心技术之一。同时,OFDM的广泛应用也为信息对抗、无线频谱资源管理等领域带来了一系列新的任务与挑战。因此,对非合作OFDM信号侦收技术的研究,意义深远。 由于OFDM调制方式的特殊性,在完成宽带多载波与单载波信号分类之后,接收系统有必要对OFDM信号的子载波类型进行进一步判断。文中采用基于高阶累积量的子信道调制盲识别算法作为技术路线,通过提取特征向量实现对子信道调制方式的盲识别。 在基带OFDM信号子载波调制类型识别部分,结合OFDM系统的等效标量模型,利用每个子载波上符号序列的统计特性,提取序列的高阶累积量作为识别分类特征构造算法,能够有效地抑制多径衰落所引起的功率衰减以及相位旋转对子载波调制类型识别性能的影响,结合仿真实验,我们分析了所提出算法的高效识别性能。     

MIMO-OFDM系统中的子空间半盲信道估计

本文主要讨论了MIMO-OFDM系统中的一种半盲信道估计算法.该算法基于子空间分解技术,利用信号子空间和噪声子空间的正交性将两者分离.针对盲信道估计存在计算量大及收敛速度慢等缺点,本文充分利用少量的导频,给出了一种基于子空间跟踪技术的半盲MIMO-OFDM信道估计算法.仿真结果表明,该算法在保持盲信道估计算法性能的基础上,明显加快了收敛速度、降低了计算量.     

集中式MIMO雷达阵列信号处理技术研究

根据集中式多输入多输出雷达信号模型,给出了其阵列信号处理的处理流程。该文对频率编码正交信号的阵列信号处理方法进行了研究。基于该正交信号的信号模型,针对其互相关及自相关性能讨论了信号参数关系。进而研究了在处理中需关注的运动补偿、接收波束展宽、发射波束合成宽带等问题。文中分析了该正交信号阵列通道误差,给出了误差校准方法,并进行仿真验证,说明了方法的有效性。最后给出了详细的处理流程,并对主要的处理运算量进行了评估,对工程应用有指导意义。     

MIMO系统中空时编码性能仿真和分析

介绍了空时分层码、空时分组码和空时格形码3种空时编码技术的编码原理,并对空时编码与正交频分复用结合的方案进行了可行性研究;然后,在不同的空时编码情况下建立MIMO通信系统模型,对系统误码性能进行仿真,并对结果进行详细的分析;最后,总结了3种空时编码技术的优缺点以及空时编码与正交频分复用结合的优势,并进一步讨论空时编码在协作中继传输系统等其他场景中的应用和空时编码未来的发展趋势。     

OFDM信号的盲侦察技术分析

正交频分复用传输系统,以其可对抗频率选择性衰落,高频谱利用率等优点,得到了广泛的应用。论述了正交频分复用(OFDM)信号非协作接收中的某些关键算法,研究了基于循环前缀的符号同步算法及最大联合似然估计(ML)算法、基于高阶累量的OFDM信号调制样式识别算法,解决了OFDM信号和常规通信信号之间的类间信号识别问题。仿真结果进一步说明了该方法的有效性。