MIMO-OFDM系统的SAGE-IPSO联合估计检测

针对多输入多输出-正交频分复用系统中最大似然检测算法难以硬件实现以及传统的信道估计性能较差等缺陷,提出了一种联合估计检测算法. 该算法使用离散傅里叶变换-最小二乘（DFT-LS）算法进行信道初估计,利用广义空间迭代期望最大化（SAGE）算法对估计的信道信息进行校正,并结合改进的粒子群优化（IPSO）算法完成对信号的迭代检测,使系统性能得到改善. 仿真分析结果表明,算法能以较少的迭代次数估计出信道状态信息和检测数据;在相同误比特率的情况下,性能优于经典检测算法,与理想状态下的最大似然检测算法仅相差1 dB左右.     

MIMO-OFDM系统中的信道估计算法及仿真

对MIMO-OFDM系统的多种信道估计算法进行了探讨,重点对基于导频的信道估计算法LS、MMSE以及ZP-OFDM的盲信道估计算法进行了分析和比较,并对LS、MMSE以及ZP-OFDM的盲信道估计算法分别进行了仿真实验,仿真结果表明了算法的有效性,对盲信道估计算法的研究有很好的参考价值.     

一种有效的MIMO-OFDM系统时变信道估计算法

为了在快速时变环境下减小多普勒效应对系统性能的影响,提出了一种适用于快速时变环境下M I-MO-OFDM系统的两步信道估计方法.第1步运用最小二乘算法及内插算法对非导频处传输的数据进行初始估计;第2步运用第1步得到的数据估计值结合提出的降低信道估计矩阵维数的方法,从而获得精确的信道参数.仿真结果表明,与其简化估计算法和最小二乘(Least Square)估计算法相比,提出的方法有效的降低了信道估计的误码率及最小均方误差,并且具有较低的复杂度,可很好地满足快速时变信道环境的要求.     

MIMO-OFDM系统迭代球形译码检测算法

在MIMO-OFDM信号检测中,应用迭代译码的比特交织编码调制(BICM-ID)可有效地在获得分集增益和编码增益的基础上提高检测精度.但检测复杂度会随星座点数与发射天线数指数倍增加,代价较高.为了避免迭代检测所增加的复杂度,用较小复杂度的MAX-LOG-MAP译码器来代替MAP译码器来进行卷积译码,且将MAP解调过程用...     

大规模MIMO-OFDM系统中低复杂度维纳滤波信道估计算法

针对大规模多输入多输出正交频分复用系统复杂度高的问题,提出一种低复杂度维纳滤波信道估计算法。首先将大维度原位替换方法运用于最小均方误差算法,有效降低了多天线的运算复杂度,通过将二维维纳滤波拆分成时域和频域两次一维维纳滤波来减少运算量;同时,为了降低由两次维纳滤波噪声方差不同产生的估计误差,引入噪声方差中位值进行修正。仿真结果表明,与多种传统算法相比,本文算法运算量至少降低了20%,误码率至少降低了9%。     

快速移动环境中的MIMO-OFDM系统信道估计算法

针对快速移动环境中存在的多普勒效应．研究了两种多输入多输出正交频分复用系统在快衰落信道中的误码性能．采用空频编码梳状等间隔导频插入方式．以及完全最大似然空频分组码解码算法．使用导频与接收信号进行信道参数估计，将一般多输入多输出正交频分复用系统中的基于训练序列的最小均方误差信道估计算法推广到了快衰落信道环境中．由仿真结果得知：这种改进的信道估计算法在子载波数为256个、插入导频为32个、并以等间隔方式插入导频时．系统的抗多径能力比较理想．可满足快速移动的信道环境要求．     

MIMO-OFDM系统中一种干扰抑制迭代信道估计算法

为了减小载波间干扰对多输入多输出-正交频分复用系统性能的影响,提出了一种干扰抑制迭代信道估计算法．首先根据频域正交导频估计导频信道频域响应,然后利用DFT内插方法获得信道响应初始估值,进而对其进行迭代消噪滤波处理改善信道估值．由于迭代过程加入了信道预校正以及时域滤波,从而有效地消除了载波间干扰和信道噪声的影响,提高了信道估计的精度．与传统算法相比,该算法避免了复杂的矩阵求逆运算,实现简单．     

非冗余块预编码MIMO-OFDM系统盲信道估计算法

由于传统的盲信道估计算法靠引入块预编码来弥补子空间方法的缺陷,因此会牺牲一部分符号信息。针对上述问题,提出了一种非冗余块状预编码算法,将发送符号按奇偶成对分块重组,对其进行预编码,相应地接收信号的自相关矩阵具有块状结构,选取对角线上的两个块分别进行信道估计;同时讨论了预编码矩阵应该满足的条件以及预编码矩阵对信道估计和系统误码率的影响,以此设计了一种均衡方法,对两个估计值进行均衡,得到最终的信道估计．仿真表明,该方法可以在获得更好的信道估计效果的同时降低系统的误码率．     

MIMO-OFDM系统中基于子载波分组信道估计的改进算法

针对传统的MIMO—OFDM系统信道估计算法复杂度高、对导频结构有特殊要求的缺点,提出了两种基于子载波分组信道估计改进算法。改进算法通过子载波分组将多天线信道估计转换成单天线信道估计来获取导频子载波信道响应,以避免大矩阵求逆运算,降低算法的复杂度;利用DFT滤波算法或LMS自适应滤波算法得到整个帧所有符号的信道响应,实现在算法复杂度基本不变前提下估计性能的提高。理论分析和仿真结果表明,改进算法与传统的信道估计算法相比较,具有较低的复杂度和更好的估计性能。     

MIMO-OFDM系统中基于二次内插的信道估计算法

在独立时频块的导频插入方式下,给出了一种适用于导频数小于多项式模型参数情况的二次内插算法。该算法先利用插值的LMMSE滤波进行一次内插,再利用多项式模型进行二次内插。仿真结果证明:该算法可以适应不同的移动速度,特别是在车载信道模型下,该算法在大信噪比下的误码性能相对于一维线性内插算法可以得到2～3dB的增益。     

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.     

分布式MIMO-OFDM系统多频偏盲估计

针对多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用系统多载波频偏估计问题和多频偏盲估计难、现有盲估计方法较少的情况,利用多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用信号模型与盲源分离领域中信号模型类似的特点,利用卷积混合盲源分离思想,去除接收信号的多径影响及模糊度,得到只含频偏的发送信号,将多维频偏估计问题变成单维估计问题,最后用单个信号频偏盲估计算法得到频偏估计值. 仿真结果表明,提出算法适用于更为复杂的多径信道和正交频分复用信号,具有比导频辅助方法更优的估计性能. 在5dB信噪比下,多频偏盲估计的均方误差可达10^-6.     

MIMO-OFDM系统中的信道估计简化方法

利用多径衰落信道频域的相关特性,进一步简化了M IMO-OFDM系统中基于训练序列的信道估计方法,减小了其中的FFT变换阶数以及需要的矩阵逆变换的计算次数,减小倍数可以根据信道特性设置。并针对不同的信道模型,对提出的简化算法的性能作了研究,仿真结果表明:对相关特性较好的信道性能损失很少。     

基于LDPC码的MIMO-OFDM系统联合迭代检测译码

针对宽带无线通信系统对高可靠性和高速率数据传输的要求,本文介绍了一种基于LDPC码的MIMO-OFDM宽带无线通信系统模型.结合MIMO-OFDM的软判决检测和LDPC码的软对数似然比译码,本文给出了系统的一种低复杂度高性能的联合迭代检测译码算法.仿真结果表明,采用该译码方案对系统的性能有明显改善.     

MIMO-OFDM系统中高性能同步算法

利用所有发送天线同时发送的移位正交chu序列对已有的定时和频偏估计算法加以改进,提出了一种在多径衰落信道下具有高精度的快速多入多出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统定时和频偏估计新方法．分析表明,新方法具有定时准确检测概率高和小数频偏估计准确的优点,并且利用该算法可以在时域直接估计整数频偏,无需进行FFT运算,从而降低了系统同步的计算量．新算法的有效性在AWGN和第一径不是最强径的多径衰落信道下得到了验证．     

低精度ADC下的大规模MIMO-OFDM信道估计算法

针对低精度模数转换器(ADC)下的大规模多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,提出一种基于量化压缩感知的信道估计算法——块稀疏多比特迭代硬阈值(B-MIHT)算法.该算法挖掘了大规模MIMO-OFDM系统信道的块稀疏特性,通过构建等效块稀疏信道矩阵结合多比特迭代硬阈值算法,基于训练序列对低精度ADC下的大...     

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.     

MIMO-OFDM系统中改进的RLS信道估计方法

MIMO-OFDM系统中一种改进的递归最小二乘(RLS)信道估计方法可以在不需要任何信道统计信息的前提下,利用前导训练序列和自适应遗忘因子对信道状态参数进行估计。仿真结果表明基于自适应遗忘因子改进的RLS信道估计方法(RLS-A),在估计精度和鲁棒性上的性能均优于基于常规遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-C)和两步遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-T)。因此,改进的RLS-A信道估计方法能很好地满足MIMO-OFDM系统中接收机的要求。     

一种基于改进LMS算法的MIMO-OFDM信道估计方法

最小均方(LMS)算法是一种典型的自适应滤波算法,基于该算法的信道估计算法具有不需要已知信道和噪声统计信息的特点,但是其收敛速度较慢。为此,提出一种基于改进LMS算法的MIMO-OFDM信道估计方法,该方法人为地引入一个时延,即将LMS算法固定自适应步长由随着输入信号功率自适应变化的收敛因子替代,大大降低了收敛时间,具有较好的信道估计性能。     

MIMO-OFDM系统定时同步算法的FPGA设计

对多入多出-正交频分复用（MIMO-OFDM）系统中基于训练序列的定时同步算法进行了阐述,着眼于系统定时同步算法的硬件实现,对通过FPGA（现场可编程门阵列）实现定时同步算法的复杂度按照单位时间内乘、加次数的方法进行了分析;为降低系统中定时同步算法在FPGA实现过程中的复杂度,对单个定时同步模块内部子模块以及多个定时同步模块间的关系进行了研究,提出了MIMO-OFDM系统定时同步算法的简化实现方案,并对简化方案在Xilinx公司的VirtexII Pro系列FPGA中的资源使用情况进行了统计。研究表明,简化实现方案可以用于MIMO-OFDM系统定时同步算法的硬件实现。