自适应跳频通信系统信道质量评估方法研究

信道质量评估是自适应跳频通信的关键技术,其实时评估结果为自适应频率控制和自适应功率控制提供依据.快速自适应跳频是跳频系统发展的主要方向之一,针对其特点,提出了基于接收信号信噪比预测算法的信道质量评估方法.主要由信噪比预测、信噪比估计和门限比较3个部分构成,分别采用卡尔曼滤波器、信号子空间法和误码率性能分析法进行了实现,在FFH/BFSK系统中做了仿真验证.结果表明,在0～25dB的信噪比变化范围内,估计和预测误差较小,能够对信道质量做出实时评估.可以应用于快速自适应跳频通信系统.     

MIMO-OFDM系统定时与多径时延估计

提出的多入多出正交频分复用（MIMOOFDM）系统的定时估计和多径时延算法主要基于本地训练序列与接收信号的相关运算,其中引入噪声估计、一阶无限冲激响应（IIR）滤波器及删除相关值旁瓣处理,以提高定时估计精度;引入多帧联合统计,以提高多径时延估计精度. 仿真结果表明,该算法可有效抵抗频率选择性衰落信道影响,在低信噪比条件下,达到精确的定时同步;在信噪比大于6 dB,信道抽样速率为20 MHz时,多径时延估计均方误差（MSE）可达到10-7.     

OFDM系统中新的同步与信道联合估计算法

提出了一种新的基于判决反馈的OFDM同步与信道联合跟踪算法。该算法提取出信道估计结果中包含的同步信息用于实现同步估计,并利用同步估计结果对信道估计结果进行修正,使其尽量逼近真实信道。仿真结果表明该算法在信噪比较大时可以获得较高的估计性能,具有计算量小和实现简单的优点。适当增加块长具有更强的抑制噪声的能力,但却减弱了信道的时变跟踪能力,因此块长的选择必须权衡考虑。     

OFDM系统中基于期望最大化的半盲信道估计

针对传统的盲信道估计算法估计精确度低、算法复杂度高、收敛速度慢的缺点,研究基于期望最大化(EM)的半盲信道估计算法.仿真结果表明,该算法克服了盲信道估计精度低,收敛速度慢的缺点,而且在同等导频数量的情况下的估计性能较之传统的基于导频的信道估计算法提高了2dB.     

基于无迹卡尔曼滤波的双选信道估计方法

针对高速移动场景中由于信道存在时频域选择性衰落(双选衰落)导致正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)通信系统受到子载波间干扰而使通信质量下降的问题,采用基扩展信道模型,在消除子载波间干扰(inter carrier interference, ICI)影响的同时节约信道估计算法的空间复杂度。针对基扩展模型(basis expansion model, BEM)下的非线性信道状态空间模型,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)方法进一步跟踪信道响应提升信道估计精度。仿真分析表明,本研究所提方法能够有效提升信道估计的精度,相对于传统算法具有更好的误码率性能和鲁棒性。     

基于无迹卡尔曼滤波的双选信道估计方法

针对高速移动场景中由于信道存在时频域选择性衰落(双选衰落)导致正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)通信系统受到子载波间干扰而使通信质量下降的问题,采用基扩展信道模型,在消除子载波间干扰(inter carrier interference, ICI)影响的同时节约信道估计算法的空间复杂度。针对基扩展模型(basis expansion model, BEM)下的非线性信道状态空间模型,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)方法进一步跟踪信道响应提升信道估计精度。仿真分析表明,本研究所提方法能够有效提升信道估计的精度,相对于传统算法具有更好的误码率性能和鲁棒性。     

基于分散型导频的MB OFDM UWB稀疏信道估计

针对多频带-正交频分复用（MB-OFDM） UWB系统,提出一种基于分散导频的UWB信道估计算法.该算法采用分散型导频,避免了频域内插,可以实时对信道进行估计.然后利用UWB信道的稀疏簇特性和傅立叶变换,在时域和频域连续对信道参数进行修正,有效地改善了低信噪比时的性能.仿真结果表明,在信噪比SNR=12时,新算法的误比特率比经典的内插LS算法约有3.5dB的改善.     

基于加速度补偿提高多频连续波雷达测距性能

针对目标机动时回波信号的多普勒频率为时变量,基于FFT处理的相参积累输出信噪比下降问题,提出采用周期图法对加速度进行估计,然后进行加速度补偿．仿真结果表明,经加速度补偿后,连续波雷达的测距性能得到了很大的改善．     

改进的三次相位函数法LFM雷达信号参数估计

为了研究对线性调频(LFM)雷达信号的参数估计,提出了利用改进的三次相位函数法对LFM雷达信号进行参数估计.三次相位函数法可提取信号的相位函数的各项系数,并且只需通过二阶非线性变换在信号参数空间形成最大值来进行估计参数,具有较高的精度和良好的低信噪比能力,但是计算量较大.针对三次相位函数法计算量大的问题,提出调频斜率搜索范围设定准则及双尺度调频斜率搜索法,可减少大量计算量,同时保持了低信噪比下的算法精度.仿真测试结果表明,新算法有效地减小了计算量,并且保证了低信噪比下的算法精度,算法性能得到了提高.     

基于改进3D-ESPRIT算法的三维GTD模型参数估计

三维旋转不变子空间（3D-ESPRIT）算法估计三维几何绕射理论（GTD）的散射中心模型时,参数精度不高,噪声鲁棒性较差,为此,提出一种改进的3D-ESPRIT算法.通过构建原始回波数据的共轭矩阵、对协方差矩阵叠加、取平均、平方处理,可提高对目标原始回波数据的利用率,并增大信号特征值与噪声特征值之间的差距,增大了信噪比,从而提高参数的估计精度.基于不同算法估计得到的三维GTD模型参数,比较了不同算法估计的参数均方差.仿真结果表明,改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均优于经典3D-ESPRIT算法和改进的免配对3D-ESPRIT算法.     

一种新的MIMO-OFDM自适应信道估计算法

基于经典的多输入多输出 正交频分复用(MIMO－OFDM)系统离散傅里叶变换(DFT)信道估计方案,提出了一种新的自适应信道参数估计算法,该算法能在一个OFDM导频符号内准确地估计出信道冲激响应、多径时延和噪声方差. 首先通过DFT信道估计得到初步估计值;然后提出了联合估计算法估计出各个接收天线上的噪声方差和多径时延,利用多径时延估计值提取信道初步估计中多径点上的信息,有效去除非多径采样点上的噪声. 仿真和分析表明,相比传统固定多径数目的估计算法,该算法能自适应地跟踪信道噪声能量和多径时延的变化,提高信道估计的精度.     

基于MMSE的无线OFDM系统信道估计算法

OFDM作为一种多载波调制技术具有很强的抗衰落能力,广泛用于无线通信领域。同时提出一种基于最小均方误差（MMSE）的无线OFDM系统信道估计方法。实验表明,在相同信噪比（SNR）下,采用最小均方误差MMSE算法的误码率比传统的最小平方LS算法的误码率小1个数量级,采用MMSE算法有效地提高了无线OFDM系统信道估计性能。     

一种改进的基于秩检测的信道有效阶数估计算法

信道阶数估计是SOS类盲辨识算法的前端步骤。针对Liavas阶数估计算法对信噪比要求高的问题,通过对接收序列自相关矩阵进行"降噪"处理和改进秩检测目标函数,提出一种改进算法,有效降低了对信噪比的要求。分析了在不同信道条件下,各种阶数估计算法的性能,阐明随着信噪比降低,阶数估计误差不可避免,该结论是进一步研究对阶数估计误差鲁棒的盲辨识算法的重要依据。     

New high performance non-data-aided frequency estimation and implementation of QPSK

A new scheme for modulation removal for Non-Data-Aided (NDA) QPSK signals is proposed. The algorithm based on this new scheme can make a large range of frequency estimation cooperated with the DFT coarse frequency estimation method. Compared with the estimation algorithm using DFT and interpolation, the new scheme can endure more frequency fluctuation and estimate accurately the frequency offset when the effset varies slowly. Simulations and FPGA implementation prove the new scheme's good performance that it closes to CRB even at a low SNR.     

频谱聚合中非数据辅助的幅频相估计与补偿

认知无线电中宽带信号需采用频谱分割与聚合滤波器组技术实现对频谱空穴的高效利用.由于不同子频谱的幅频相受到无线信道的干扰,在接收端子谱聚合时,幅、频、相误差对聚合信号会产生畸变,导致检测性能恶化.对此,提出了基于非数据辅助的幅、频、相失真估计补偿算法,利用相邻子频谱在过渡带内的幅频相一致性特点,在频域进行过渡带内信号的对齐处理,从而在子频谱聚合之前修正幅度、频率和相位,以恢复原信号谱.仿真结果表明,该算法能够有效地解决因分割子频谱在信道传输过程中造成的幅频相失真问题,系统解调的误码率性能接近相同系统参数下常规的导频估计算法,所提算法具有较高的估计精度和高效的频谱利用率.     

一种基于FFT变换的超宽带信道盲估计算法

提出一种假设同步条件下,适合PPM调制的超宽带信道盲估计算法.算法基于接收信号的一维圆周平稳特性,结合圆周退卷积运算,达到对参数的估计目的.该算法只需简单的傅里叶变换运算和少量操作,具有低复杂度,易工程实现的优点.算法可同时对多路信道进行估计,而且对幅度和相位不存在模糊因子.仿真结果表明,对于传输500个信息符号的信道估计结果,当系统误码率达到1%o时,与理想条件下接收机信噪比相差不到3 dB.     

一种改进的相位误差计算法

自聚焦主要由两个重要步骤组成,即相位误差估计和相位误差校正,在现有的相位误差估计算法中,秩一相位估计算法是较好的一种,文中针对秩一相位估计算法存在的缺陷提出了一种改进的相位误差估计器,在低仪器时改时算法性能与秩一相位估计算法基本一致,但在信噪比较高时,改进算法能比秩一相位估计算示估计精度高,改进算法的另一优点是比秩一相位估计算法收敛快,若把改进算法代入相位梯度自聚焦算法的算法结构,对窗长选择的稳健性要好一些。     

改进的基于循环平稳分析的OFDM关键参数估计方法

提出了一种利用OFDM信号自相关特性和循环平稳特性进行多径信道下关键参数盲估计的算法.该算法首先利用OFDM信号的自相关特性估计信号的有效符号长度,接着利用多径信道下的OFDM信号具有二阶循环平稳特性来估计符号长度,并且在此过程中引入平均的思想,通过对信号的一组循环频率求均值的方法得到最终估计值.信号的二阶循环平稳特性使得该算法可抑制多径干扰,平均的处理方法提高了算法的抑制高斯噪声能力.计算机仿真结果表明:该算法在设定的多径信道下,当信噪比SNR=-2 dB时参数盲估计的正确率可以达到90%以上,在信噪比SNR=2 dB时正确率可以达到100%.     

一种用于LAS-CDMA/AMC系统下行链路的SNR测量方法

基于信道估计值提出了一种适用于单小区情况下LAS-CDMA/AMC系统的SNR测量方法 ,并通过COSSAP仿真比较了该方法在各种信道环境下与理想SNR测量的系统吞吐量性能.仿真结果表明基于信道估计值的 SNR测量方法可以取得近似理想的性能,是一种简单的测量方案.     

一种混合网台跳频参数盲估计算法

针对低信噪比（SNR）和复杂电磁环境条件下跳频参数估计精度低及算法复杂度高的问题,提出了一种短时傅里叶变换（STFT）和平滑伪魏格纳分布（SPWVD）的组合时频分析方法.该算法首先利用STFT将天线接收信号变换到时频域,并对时频信号进行自适应降噪处理;通过自适应聚类算法进行频率的精估计;提取时频信息并剔除各类干扰,再通过网台分选后得到各类网台跳时粗估计;最后采用SPWVD及修正后的截断门限进行跳变时刻的精估计.仿真结果表明,该算法在混合网台和低SNR条件下,跳频参数估计精度较高,算法复杂度较低,有效解决了实际跳频通信系统存在频率转换时间条件下的参数估计问题.