基于多簇模型的自适应OFDM系统信道预测方法

基于多簇宽带无线信道模型,提出了一种用于自适应正交频分复用(OFDM)系统的信道预测方法。利用无线传播环境中多径成簇到达的特征,将信道预测过程分成学习、估计和预测三个阶段,在通信开始阶段,通过发送大量导频得到簇的个数和时延参数,在通信过程中,根据簇参数对导频个数和图案进行自适应调整,结合自回归方法,预测未来信道变化。本方法可以降低导频使用量,提高系统频谱利用效率,其预测性能通过蒙特卡洛仿真得到了验证。     

结合小波变换与子载波加权的OFDM-OQAM信道估计算法

基于IAM导频结构的OFDM/OQAM信道估计算法只考虑了导频周围数据点对于信道估计的影响,忽略了子载波相关性和噪声对信道估计的影响.在分析了IAM导频结构、子载波之间的相关性和接收端信道频率响应结构的基础上,提出一种结合小波变换和子载波加权的OFDM/OQAM信道估计算法.该算法中,首先通过导频与导频周围数据点对导频的干扰计算出信道的频率响应.其次,对频率响应进行加权处理.最后,用小波算法对加权后的频率响应进行去噪处理,减小噪声对信道估计的影响.实验结果表明,本算法改进了信道估计的性能,降低了信道的误码率.     

一种用于IEEE802.16d的联合信道估计算法

针对IEEE802.16d帧结构提出一种结合前导训练序列和导频的信道估计算法。算法通过前导完成初始精确的信道估计,再使用判决反馈方式提高导频估计准确度,并根据前后符号导频估计结果得到反映信道变化的时变因子,利用它来调整前导估计和导频估计比例,联合完成信道估计。仿真结果表明,与传统的信道估计方法相比,此算法能够更有效的对抗频率选择性衰落和更大的多普勒频移,改善系统的性能。     

OFDM系统中基于导频插入的信道估计技术

介绍了OFDM通信系统中用导频插入来进行信道估计的技术。根据导频插入的方法,信道估计可以分为基于集中式导频插入的信道估计和基于间隔式导频插入的信道估计。在描述OFDM系统信道估计模型的基础上详细阐述这两种方法,并利用多径Rayleigh衰落信道比较它们的性能。     

水声通信系统基于分布式的导频放置

针对基于正交频分复用水声通信系统的频率选择性信道,传统的导频放置方式不能获取较好的信道估计性能,本文提出了一种分布式导频放置方式,该方法通过设定相邻导频符号的间距大于信道相关带宽,从而来减小信道的频率响应波谷对信道估计性能的影响。仿真结果表明：本文提出的分布式导频放置方式较传统的等间距和集中式导频放置方式具有更优的性能。     

无线城域网接入系统信道估计方法性能分析

从无线城域网IEEE802.16d协议和OFDM技术出发,首先分析IEEE802.16d协议规定的两种导频结构,并从理论上对这两种导频结构在不同城域网信道模型中的适用性进行研究,然后分别在两种导频结构的辅助下仿真分析相关信道估计方法的性能,最后根据仿真结果为IEEE802.16d系统在不同信道环境下选择适当的导频结构和信道估计方法给出建议。     

信道特性对OFDM信道估计中导频模式选择的影响

分别介绍了基于梳状导频和块状导频的OFDM信道估计的原理,重点研究了上述两种导频在不同的信道环境中的信道估计性能.仿真分析展示了两种导频模式对传输信道的不同参数的敏感程度,由此给出了在不同的传输信道条件下导频模式的选择依据.     

OFDM系统中导频设置方式对信道估计算法性能的影响

着重研究采用基于导频信道估计算法的OFDM系统中导频的设置方式,推导得到导频设置数目的基本准则,并通过性能仿真对比,分析得到不同的导频设置图样对信道估计算法性能的影响.最后跟踪了目前多载波信道估计研究领域中有关导频设置的最新研究动向.     

相关Nakagami信道下信道估计器对RAKE接收机性能影响研究

在实际环境中RAKE接收机在接收信号时都要进行信道系数估计,以便进行相干合并。文章研究了不采用导频信号与采用导频信号两种估计器,具有估计误差情况下,在相关Nakagami信道下的RAKE接收机的性能,并且通过特征函数法得到了误码率公式的闭合表达式。比较了两种估计器对系统性能的影响,最后给出了数值结果,可以看出,当导频信号能量与信号能量相等,且导频数目比较多时（大于5）,采用导频信号的系统性能优于直接估计信道系数的系统。直接估计信道系数的系统性能在信噪比大于5dB后,其性能远远优于导频信号的估计系统。     

OFDM稀疏信道估计中基于树状随机搜索导频设计新方法

压缩感知（CS,Compressed Sensing）是一种以低速率对稀疏信号进行采样后在接收端重建信号的技术,基于CS的稀疏信道估计具有更小的导频开销且具有更好的信道估计性能。针对基于CS的OFDM稀疏信道估计中的导频设计问题,提出一种基于树状随机搜索算法（TSS,Tree-based Stochastic Search Algorithm）的导频位置设计新方法,该方法结合了树的结构,以分支的方式进行随机搜索从而避免陷入局部最优问题。仿真结果表明,与传统的导频设计方法相比,使用TSS算法获得的导频图案用于信道估计中能够获得更优的信道估计性能,而且TSS算法的复杂度更低。