一种适用于终端移动的OFDM无线局域网的信道估计方法

本文提出了一种适用于具有移动终端的OFDM无线局域网的信道估计方法.该方法采用了卡尔曼滤波算法进行了信道估计,并利用导频进行信道跟踪.将基于训练序列的信道估计结果作为Kalman滤波器的初始值和观测值,用基于导频的信道估计结果来计算Kalman滤波器参数.并利用导频进一步跟踪信道在时间上的变化.Simulink仿真结果表明,该算法比基于导频的信道估计方法和基于训练序列的信道估计方法效果都要好.     

复合导频UWB系统信道估计方法

隐藏系统具有估计精度差的缺陷,辅助导频具有占用带宽多的缺陷,针对这种情况提出了复合导频信道估计方法,在隐藏导频中插入极少量的辅助导频,由于UWB信道是慢变信道,所以隐藏导频可以借鉴辅助导频的信道估计。把辅助导频和隐藏导频的信道估计叠加成新的信道估计。仿真结果表明复合导频信道估计继承了两种导频信道估计的优点,提高了信道估计精度,减少了带宽占用率。     

MIMO-OFDM系统信道估计的研究

文章以2×2多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计技术为研究对象,分析了该系统中结合空时编码的判决反馈信道估计方法和二维导频辅助MMSE信道估计方法,并通过仿真比较其性能.结果表明,对于慢衰落信道,可采用判决反馈方法进行信道估计,而对于快衰落时变信道,宜采用二维导频辅助MMSE方法进行信道估计,但要付出频率利用率下降的代价.     

MIMO-OFDM系统中一种改进的信道估计方法

信道的准确估计是提高MIMO-OFDM系统性能的关键.在最优导频时域信道估计的基础上,提出了一种较低复杂度的改进算法,利用时变信道的自回归(AR)模型构造卡尔曼滤波器对估计出的时域信道响应进行滤波,提高信道时域响应的估计精度.仿真结果表明,在慢时变信道环境下,改进方法可以进一步提高信道估计的精度,同时保持了较低的复杂度.     

OFDM系统隐藏导频的信道估计与跟踪

传统插入导频的信道估计方法占用固有的带宽,而基于隐藏导频的信道估计的方法不需要占用额外的带宽.基于隐藏导频信道估计理论提出了一种隐藏导频信道跟踪的方法:在叠加最优PAPR序列进行信道估计之后,增加了一个简单的周期冲激序列作为信道跟踪.该方法在节约有效资源的同时,也简化了算法复杂度.     

基于混合结构导频和FFT低通滤波的OFDM信道估计

精确的估计精度、良好的跟踪能力,以及实现简单是信道估计的三个基本要求.本文提出一种混合结构导频的信道估计新方法,采用块状导频和基于FFT低通滤波的LS算法捕捉准确的信道频域响应,利用少数梳状导频和改进的LS算法跟踪信道变化和修正相位噪声.通过仿真证明,该方法估计精度高,频谱利用高,信道跟踪能力强,实现简单,满足了慢衰落信道环境下的应用要求.     

基于直接判决和导频跟踪的OFDM系统快时变信道估计

提出了一种基于直接判决的OFDM系统的快时变信道估计方法。采用了直接判决算法进行信道估计，并从中选择有效的估计结果，联合导频信号进行信道跟踪。将基于训练序列的信道估计结果作为直接判决算法的初始值，利用传输信号直接判决的统计特性进行了信道估计，并利用改进的导频算法进一步地跟踪信道在时间上的变化。Simulink仿真结果表明，该估计算法适用于时变信道，比基于导频的信道估计方法和基于训练序列的信道估计方法效果都要好。     

MIMO-MC-CDMA系统中信道估计算法的比较

无线通信系统中最常用的就是使用导频来获得初始的信道响应,信道估计的目的就是通过导频序列来获得每个子信道上的信道状态信息(CSI).但是对于何种场合要运用何种导频方式并没有具体的文章描述清楚,文中给出了MIMO-MC-CDMA系统中常用的3种信道估计算法,分别是基于分散导频(梳状导频)、正交导频、分组导频(块状导频).通过分析这三种信道估计方法,得出结论.     

正交频分复用信道估计的隐藏导频法

正交频分复用系统具有简单的单抽头频域均衡，在均衡之前需要完成信道估计。本文提出一种基于隐藏导频序列的信道估计方法，只要利用接收信号一阶统计信息就可估计出信道信息。这种半盲的信道估计方法具有简单的信道估计和均衡，而且不占用频谱资源。仿真结果表明本方法能有效进行信道估计，并得到了隐藏序列的最佳能量值。     

基于STBC-SCFDE系统的信道估计算法研究

针对频率选择性衰落信道下2发射天线的空时分组编码-单载波频域均衡(STBC-SCFDE)系统,分别设计了2种新颖的时域多天线导频序列和频域多天线导频序列,相应地提出了一种时域导频信道估计算法和一种频域导频信道估计算法,并分别进行了信道估计的MSE性能分析以及计算复杂度对比.仿真验证表明,相比传统经典多天线信道估计算法,所提2种信道算法在中低信噪比下均能实现良好的信道估计性能,为未来无线通信系统的信道估计开辟了新的解决途径.     

同步时钟偏差存在下的时差定位性能分析及改进的定位方法

同步时钟偏差会显著增加时差（TDOA）定位误差,该文针对这一问题进行了理论性能分析,并提出了改进方法.首先,分析了时钟偏差存在下参数估计方差的克拉美罗界（CRB）,给出了关于目标位置估计方差更为闭式的CRB表达式,随后基于最大似然（ML）估计准则和泰勒级数（TS）定位方法,定量推导了时钟偏差对于TDOA定位精度的影响.接着,提出了可抑制时钟偏差的降维TS定位方法,并且给出了时钟偏差的ML闭式解.最后,数值实验验证了文中理论分析的有效性,并且新方法可以有效抑制同步时钟偏差的影响.     

Decision-aided-based multiple blind PN code estimation algorithm of asynchronous CDMA signal

Aiming at the problem of blind estimation of multi-user pseudo-code of multi-path asynchronous code division multiple access (CDMA) signal,using the finite element (FA) characteristic of transmitted symbol,a decision aid (DA) method based on maximum likelihood was proposed.A two-step iterative estimation structure for PN code,transmitted bit and channel was designed to realize the estimation of multiple user code in asynchronous CDMA system with superior performance.Moreover,the Cramer-Rao bound (CRB) of PN code estimation in asynchronous CDMA signal was derived to evaluate the performance of proposed method.Simulation indicates significant improvement in performance which is close to the theory bound of the proposed method compared to commonly-used iterative least square with projection (ILSP) method.The method can also achieve superior estimation when the user number increases.     

双基地分布式阵列MIMO雷达的DOA和DOD估计方法

结合分布式阵列和双基地多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)雷达的特点, 提出了一种新的双基地分布式阵列MIMO雷达的接收角(Direction of Arrival, DOA)和发射角(Direction of Departure, DOD)估计方法.根据发射阵列和接收阵列的空域旋转不变特性, 利用旋转不变估计技术(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, ESPRIT)获取无模糊DOA粗估计和高精度周期性模糊的DOA、DOD精估计; 再利用无模糊DOA粗估计、目标的双基地距离信息以及双基地MIMO雷达的几何特点, 解除DOA、DOD精估计的周期性模糊, 得到高精度且无模糊的DOA和DOD估计.最后, 根据ESPRIT算法原理和估计误差的概率统计特性进行算法的性能分析, 给出算法基线模糊门限的近似计算方法.该算法有效地放宽了发射阵列孔径扩展程度的限制, 从而提高了阵列在大孔径下的角度估计精度, 且能够实现DOA和DOD估计的自动配对.仿真结果验证了所提算法和性能分析方法的有效性.     

一种基于能量加权检测的UWB测距方法

针对无线传感器网络节点低成本、低运算能力的特点,该文为基于超宽带(UWB)的无线传感器网络提出了一种基于能量加权的到达时间(TOA)估计方法。这种方法由直达径(DP)能量窗加权检测和DP在能量窗内位置精确估计两部分组成。文中给出了DP能量块检测概率和估计结果的闭合表达式,通过理论和数值分析了积分长度,子能量块个数等系统参数对于TOA估计性能的影响。通过仿真结果进行了性能比较和误差分析,结果表明,该算法在保持能量检测方法低采样率特点的同时,在性能上相对传统算法有了较大提升。     

基于BP神经网络的OFDM系统信道估计

针对正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中传统信道估计算法复杂度高或估计精度低的问题,给出一种基于反向传播(Back Propagation,BP)神经网络的信道估计方法.采用Simulink仿真工具构建OFDM信号采集平台,建立了基于BP神...     

全极化合成孔径雷达图像极化白化滤波参数估计方法的改进研究

本文介绍了全极化SAR图像相干斑抑制的极化白化滤波,及其参数估计的传统方法.针对传统参数估计方法的缺陷,提出了增强的自适应边缘检测参数估计方法.由于以上方法无法检测点、线目标,本文提出了一种新的参数估计方法.将这些方法应用到NASA JPL实验室的全极化SAR图像数据中,得到了相干斑抑制图像.对这些图像进行详细的分析、比较,结果证明参数估计新方法具有强的适应性和有效性.     

A frequency offset estimation algorithm for OFDM systems

A new fine carrier frequency offset estimation algorithm in Orthogonal Frequency Division Multiplexing （OFDM） system is proposed. The correlation item is the training sequence instead of the received signal in the new algorithm. Simulation results show that the performance of the new algorithm is 4dB-9dB better than that of Schmidl＇s algorithm. Coarse frequency offset estimation is also discussed in this paper, which is the improvement of Zhang＇s method. The estimation range using the improvement method is twice as that using the Zhang＇s method. Based on the hardware of the receiver and the improved algorithm, a method using Fast Fourier Transform （FFT） is proposed to implement the coarse frequency estimation. The chip area of OFDM system can be reduced by using the proposed method.     

OFDM系统中基于导频的低秩信道估计方法

主要研究了正交频分复用(OFDM)系统中基于导频辅助的低秩信道估计方法,提出了一种秩的取值及自适应秩跟踪方法。低秩估计方法利用信道的频域(和/或时域)相关性以及奇异值分解技术。其中关键的秩估计也就是信号子空间的维数判定必须在计算复杂度和估计误差两方面折中考虑。仿真表明给出的秩估计方法能够比较准确地反映出信号子空间的大小,大大降低运算复杂度。在此基础上的低秩方法与线性最小均方误差(LMMSE)估计的性能几乎一样并且对子载波总数的大小和信道环境变化的敏感性相当小,通过分块估计还可以进一步降低运算量。     

脉冲噪声条件下的相关熵谱估计

基于相关函数的常规功率谱估计方法在脉冲噪声环境中性能下降明显,受大脉冲干扰时甚至会失效。而具有局部相似度量特性的相关熵对脉冲信号的影响并不敏感,能够很好地适应脉冲噪声条件。将受干扰信号的相关熵函数代替自相关函数,得到基于相关熵的功率谱估计方法。通过仿真进行对比验证,结果表明在相同信噪比条件下基于相关熵的功率谱估计方法在α稳定分布噪声环境中更加稳健,特别在大脉冲条件下（α<1.6）能对有用信号进行更加有效的估计,且估计误差的均值和方差值仍保持很低。      

基于压缩感知的同频干扰下LTE系统信道估计算法

本文提出一种基于压缩感知的同频干扰下长期演进系统信道估计方法。与现有方法不同,本文将干扰和噪声区别对待,利用干扰信号结构建立该系统下多小区信道估计模型(MCCE)。由于无线信道在宽带系统下表现出较为明显的稀疏特性,本文将压缩感知技术应用于上述模型,通过求解新的感知矩阵,并利用多输入多输出信道共有非零支撑集的特性,提出了适用于长期演进系统的联合改进子空间追踪算法(J-MSP),解决了上述模型下字典矩阵列相关度较高的问题;由于所提模型中含有未知的干扰符号,因此还需解决信道和干扰符号的联合估计。仿真结果和分析表明,本文方法在干扰与本小区同步时相比单小区信道估计方法性能显著提升,异步时与最大似然算法性能相当,同时也适用于无干扰场景。