基于PSP及Kalman滤波的PCMA信号盲分离算法

提出了一种成对载波多址系统中信息序列和信道联合估计的算法。该算法在不具备任一协作通信方发送的信息序列的先验知识前提下从混合信号中解调出两路信息序列。该算法结合了逐幸存路径处理法无延迟的信道参数估计特性和Kalman滤波良好的估计性能。仿真实验表明,该算法具有良好的信道捕获与跟踪能力,且实现较好的符号序列估计性能。     

卫星成对载波多址信号的一种联合分离解调算法

针对现有PCMA处理算法需要先分离后解调,且解调性能受分离误差影响的缺点,提出了一种基于TD-MLSE和PSP-MLSE思想的联合分离解调算法.该算法不需要进行混合信号分离,而是直接从接收信号中估计对方发送的信息序列.仿真表明,该算法在估计符号序列的同时具有良好的信道捕获与跟踪能力,并在2倍过采样下能得到较低的误码性能.小频偏下可选择复杂度小的TD-MLSE算法,而大频偏下选择PSP-MLSE算法跟踪性更好.     

一种频选衰落信道下的Turbo多用户检测算法

联合MAP多用户检测与信道解码的迭代多用户检测(MUD)技术可显著提高宽带移动CDMA系统的容量和性能.在多径时变衰落的编码信道下,提出一种迭代实现干扰抑制、符号估计、信道解码的Turbo多用户检测算法.在每次迭代中,MUD自适应地实现干扰抑制并输出符号估计的软信息,软输入软输出的信道解码器使用LOG MAP方法实现信道解码并反馈符号估计的软信息作为下一次TurboMUD迭代的先验信息.仿真结果证实了该算法在频选衰落信道下经两次迭代就能逼近单用户编码CDMA系统的接收性能.     

MIMO-OFDM系统中基于变分贝叶斯EM算法的联合符号检测与信道估计

基于变分贝叶斯期望最大化(VBEM, variational Bayes expectation maximization)算法和Turbo原理,提出了时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法.设计的软入软出空时检测器在采用列表球形译码避免穷尽搜索的同时,考虑了信道估计误差方差矩阵的影响;利用空时检测获得的发送信号后验概率分布估计,推出了新的Kalman前向后向递归信道估计器.仿真结果表明,在时变多径信道条件下,提出的算法比传统EM算法和面向判决算法更加具有顽健性.     

基于序列检测的块判决辅助Turbo均衡器

该文针对高斯分布假设条件下逐符号检测均衡器的不足,提出了一种基于序列检测的块判决辅助Turbo均衡器(Turbo-BDAE)。新算法利用译码全信息估计发送序列,提高了序列估计的可靠性,引入软判决可以降低硬判决引起的错误扩散,同时结合序列检测为均衡器输出的后验概率(APP)估计提供了更可靠的信息。仿真表明,该均衡器在保持相近复杂度的同时,进一步提升了均衡系统性能,优于逐符号LMMSE均衡器和硬反馈BDFE。     

基于叠加训练序列和低复杂度频域Turbo均衡的时变水声信道估计和均衡

针对时变水声信道估计和均衡问题,该文提出基于叠加训练序列(ST)和低复杂度频域Turbo均衡(LTE)的时变水声信道估计和均衡(ST-LTE)算法.基于叠加训练序列方案,将训练序列和符号线性叠加,使得训练序列和符号信道信息一致;基于最小二乘算法,进行信道估计.基于频域训练序列干扰消除技术,在频域消除训练序列对符号的干扰;基于频域线性最小均方误差(LMMSE)均衡算法,通过先验、后验、外均值和方差的计算,实现低复杂度信道均衡(符号估计);基于Turbo均衡算法,软重构叠加训练序列和更新信道估计,进行均衡器和译码器的信息交换,利用编码冗余信息,大幅度提升信道均衡性能.进行仿真、水池静态通信试验(通信频率12 kHz,带宽6 kHz,采样频率96 kHz,符号传输速率4.8 ksym/s,训练序列和符号的功率比为0.25:1)和胶州湾运动通信试验(通信频率12 kHz,带宽6 kHz,采样频率96 kHz,符号传输速率3 ksym/s,训练序列和符号的功率比为0.25:1),仿真和试验结果验证了所提算法的有效性.     

OFDM系统中基于Turbo迭代的WLMS联合信道估计和检测算法

利用Turbo迭代原理,该文提出了一种迭代的维纳LMS联合信道估计和检测算法,该算法利用软映射和软解映射算法提供的软值信息,实现检测译码模块和信道估计模块之间的信息交换,通过WLMS信道估计和跟踪算法实现信道响应的逐符号更新。仿真结果表明,通过2次迭代,系统误码率性能已经基本收敛,而且在系统误码率低于10-3 时,与理想信道估计性能相比,联合估计和检测算法性能信噪比损失仅为0.5-0.8dB。     

突发通信中基于叠加训练的信道估计方案

针对无线突发通信中频带利用率低、信道参数获取困难等问题,提出了一种应用于突发通信的叠加训练信道估计与检测方案。该方案将信息和训练叠加发送,通过预失真发送信息符号使得训练与信息在频域正交,收端采用一阶统计信道估计和最大似然符号检测,并设计了抗直流干扰的信道估计方案。仿真表明,新方案在消除训练序列的频带开销的情况下获得了较好的信道估计和符号检测性能,与采用时分复用训练的方案相比,其有效吞吐率更优。     

多径信道下解调加权分数傅里叶变换加密的混沌直扩信号

为了在多径信道下解调加权分数傅里叶变换加密的混沌直扩(WFRFT-CD3S)信号,该文提出一种广义信道差分解调算法。在WFRFT-CD3S系统的发射端先对信息码进行差分调制,接收端将差分码与信道的乘积视为广义信道,并通过本地扩频序列构建频域匹配滤波器以估计广义信道冲击响应。接收端通过解差分广义信道冲击响应的估计值来合并各径能量并恢复信息码。对所提算法的误码率进行了理论分析,数值仿真验证了理论分析结果。数值仿真结果表明提出的解调算法可以在低信噪比下解调多径WFRFT-CD3S信号,保证了WFRFT-CD3S系统抗能量检测的能力。     

基于迭代信道软信息的编码MIMO检测

该文针对编码MIMO系统,分析了MIMO检测过程中串行干扰删除引入的误差传播对软解调的影响,同时,借鉴软符号干扰消除的思想,推导出该系统中迭代信道软信息(Iterative Channel Soft Information, ICSI)的计算方法,并证明了该信道软信息等价于信道矩阵广义逆的行范数的倒数。理论分析及仿真表明,该文所述基于ICSI的编码MIMO检测算法可以在不增加任何额外运算量的前提下,显著改善编码MIMO系统的性能。     

基于DDEA算法的短波信道Turbo均衡研究

针对数据引导均衡算法（DDEA）的缺陷,受到Turbo均衡中迭代思想的启发,提出一种基于数据引导均衡技术的短波迭代信道估计、均衡和译码算法,不仅均衡和译码之间互相传递软信息,信道估计器使用的也是译码器反馈的软信息,通过每次迭代时软信息质量的改善,提高系统的可靠性;通过多次迭代信道估计器输出的信道参数很接近当前帧的实际信...     

一种水声通信Turbo均衡中的软迭代信道估计算法

 Turbo均衡技术是水声相干通信克服信道多径、消除码间干扰(ISI)的有效工具。Turbo均衡实际使用时需要对时变、多径信道进行良好的估计。为了提高信道估计的效果,该文基于时变横向滤波和相位旋转信道模型,提出一种水声通信Turbo均衡中的软迭代信道估计算法。该算法采用快速自优化最小均方算法得到各数据符号处的横向滤波器系数矢量并与二阶锁相环联合优化计算。通过仿真比较,该算法明显优于硬迭代信道估计算法,且相位估计性能优于其他文献中的软迭代信道估计算法。在海上试验中,水声通信距离5 km,方向近似垂直,接收阵起伏周期10 s,起伏幅度5 m左右,在此情况下进行数据采集。将该算法用于对海试数据的单通道Turbo均衡处理,实现无误码输出,验证了所提算法在软迭代信道相位估计方面的优势。     

结合残留冗余信息与MMSE估计的信源信道联合编解码

文中提出一种利用残留冗余的RDPCM信源信道联合编码系统与最小均方误差估计结合的方法.首先,本文针对联合编码系统修正了SOVA算法,在接收端获得利用残留冗余后的比特似然度;然后利用这些后验信息,对信源预测编码器的输出符号值进行最小均方误差重建后再进行信源译码,从而减小了由于硬判决得到符号值所带来的失真.仿真结果显示这种算法在信噪比的低端最大得到了约2dB的增益.     

用于旋转映射信号的多天线联合Turbo均衡算法

旋转映射信号将编码比特旋转移位后映射为符号,同时采用了隐性交织、加扰等技术,具有交织复杂度低、信道效率高等特点,是一种典型且使用较为广泛的短波通信信号.针对第三方接收条件下,频率选择性衰落造成该类信号难以有效接收的问题,推导了该类信号的软符号解映射、映射方法,提出了一种针对该类信号的多天线联合Turbo均衡算法,实现了软信息在均衡与译码之间的迭代交换.典型短波信道下的仿真结果表明,迭代4次后的两天线联合Turbo均衡在10-5误码率时相对两天线硬判决译码提供了约4 dB的增益,相对两天线软判决译码提供了约1 dB的增益,在10-4误码率时相对单天线Turbo均衡提供了约5.5 dB的增益.     

Performance Bounds for Convolutional Codes with Digital Viterbi Decoders in Gaussian Noise

With digital implementations of the Viterbi decoding algorithm for convolutional codes, soft quantization is preferred over hard quantization because it generally yields superior performance. Since the decoder needs to know the signal energy and channel noise variance with soft quantization, inaccurate information can result in a mismatch between the channel and decoder. Bounds which are tight for high signal-to-noise ratios are obtained on the bit error probability using the generating function approach. Automatic gain control level inaccuracies, imperfect carrier phase, symbol timing synchronization error, and path metric digitization are discussed in the context of a mismatch between the channel and decoder.     

基于多元LDPC码的迭代符号定时恢复

针对极低/低信噪比深空通信中传统符号定时恢复难的问题,本文提出了一种联合符号定时恢复与多元LDPC迭代译码的方案。该方案将Mueller& Muller符号定时恢复算法与迭代译码方法相结合,对符号周期内的动态时延进行校正。根据译码反馈信息的不同,迭代译码方法可分为基于译码硬信息和译码软信息两种迭代方法。仿真结果表明,在高阶调制、低信噪比和动态时延下,基于两种迭代方法的符号定时恢复算法均取得了接近于理想情况的性能,且收敛速度快,适合于工程实现。其中,由于基于译码软信息迭代的符号定时恢复算法保留了更完整的概率信息,因而性能更优。      

MIMO-OFDM系统中一种改进的Bayesian EM信道估计器

该文提出了MIMO-OFDM系统中一种改进的Bayesian EM信道估计器。利用软球形译码器的搜索列表和解码器反馈的先验信息对传统EM信道估计中的软信息近似处理进行了修正,计算了更为准确的软符号后验概率分布以及一阶、二阶统计量。基于初始估计得到的信道先验信息,设计了新的考虑软符号后验互相关的时域信道冲激响应最大后验概率(MAP)估计算法。仿真试验结果表明:该算法和传统EM信道估计算法相比具有更低的误码率和更小的估计均方误差值。     

Gaussian approximation based mixture reduction for near optimum detection in MIMO systems

The optimal "soft" symbol detection for spatial multiplexing multiple input multiple output (MIMO) system with known channel information requires knowledge of the marginal posterior symbol probabilities for each antenna. The calculation of these quantities requires the evaluation of the likelihood function of the system for all possible symbol combinations, which is prohibitive for large systems. It is however most often the case that most of the transmitted symbol combinations contribute only very little to these marginal posterior probabilities. We propose in this paper a suboptimal procedure which identifies the most significant symbol combinations via a sequential algorithm with Gaussian Approximation (SGA). Simulation results show that our method can approach the optimal a posteriori probability detector (APP) performance while being less complex than comparable suboptimal algorithms, such as the sphere decoder (SD). We further demonstrate that as opposed to the SD the complexity and memory requirements of our algorithm are fixed, therefore easing practical implementation.     

Exploiting error-control coding and cyclic-prefix in channel estimation for coded OFDM systems

OFDM systems typically use coding and interleaving across subchannels to exploit frequency diversity on frequency-selective channels. This letter presents a low-complexity iterative algorithm for blind and semi-blind joint channel estimation and soft decoding in coded OFDM systems. The proposed algorithm takes advantage of the channel finite delay-spread constraint and the extra observation offered by the cyclic-prefix. It converges within a single OFDM symbol and, therefore, has a minimum latency.