OFDM通信系统中的一种通用的信道估计模型

本文根据DFT的一个性质为OFDM通信系统构造了一种通用信道估计模型。该模型利用系统子信道中的一部分专门进行信道估计,适用于慢消失信道。该模型同最小平方差（LS）和最小均方差（LMMSE）相结合分别形成两种信道估计方法,并从理论角度分别分析它们的计算复杂性和均方差性能。对多径信道仿真表明,基于LS的方法误符号率性能比基于LMMSE的方法差2－3dB,但是计算复杂度较低。总之,此信道估计模型的计算复杂度和性能随着用于信道估计的子信道数目增加而增加,当所用子信道数目是周期头长度的两倍时,达到计算量和估计性能的最佳平衡。     

一种基于PN序列的信道估计算法及SIMULINK仿真

提出了一种基于PN序列的LS信道估计算法。利用PN序列特殊的相关性,在接收端完成相关处理,从而获得多径衰落信道的状态参数。在SIMULINK搭建的OFDM-FH仿真模型中,运用该信道估计算法进行仿真。结果证明,在相同信噪比和信道利用率的条件下,基于PN序列的LS信道估计算法要比传统的LS算法具有更高的信道估计精度。     

光纤OFDM系统中的色散补偿技术研究

为了减小光纤的色度色散对光纤正交频分复用（OFDM）系统性能的影响,提出了将无线通信中的信道估计器引入光纤OFDM系统进行信道估计的色散补偿方法。在理论上分析了光纤的色度色散对于传输OFDM信号的影响,并在实验中采用梳状导频的形式,在每个OFDM码元的特定的子载波上插入导频,在接收端通过基于最小平方（LS）原则的LS估计器进行信道估计,得到了OFDM光纤传输的信道幅度响应和相位响应,通过使用LS估计器,直接调制的光OFDM信号在单模光纤中传输200km,误比特率低于10-6 ,功率代价小于2dB。结果表明,高频子载波较低频子载波更容易受到色散的影响,在光纤OFDM系统中引入信道估计器进行信道估计能够有效补偿由色度色散带来的相位偏移和幅度衰减。     

基于辅助数据的SC-FDE系统频域LS信道估计

通过对单载波频域均衡(SC-FDE)系统的分析得出了对最小二乘(LS)信道估计中采用的训练帧的要求, 从理论上推导了不计循环前缀(CP)能量损失的条件下, SC-FDE系统采用LS方法估计信道的性能界。文中指出, Newmann序列适合作为SC-FDE系统频域LS信道估计的训练帧。理论分析和仿真结果都表明, 采用Newmann序列可以达到LS信道估计的性能界。     

基于SAMP重构算法的OFDM系统稀疏信道估计方法

为了提高OFDM系统稀疏信道估计的精度和减少导频子载波的数目,本文将OFDM系统频率选择衰落信道时域稀疏冲激响应的参数估计问题转化为压缩感知理论中在稀疏度未知及存在噪声干扰情形下复数稀疏信号的重构问题,提出了分别基于基追踪降噪（BPDN）和稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）的两种OFDM系统稀疏信道估计方法。在导频数和信噪比均相同的情形,与传统的最小二乘法（LS）、匹配追踪-最小二乘法（MP-LS）的信道估计方法相比,仿真结果表明所提出的两种方法无须将信道的稀疏度作为先验知识,并具有归一化均方误差小和误比特率低的优点。在所提出的两种方法中,基于SAMP的方法比基于BPDN的方法具有运行速度快、性能更接近Cramer-Rao界的优点,且导频子载波仅为系统子载波的12.5%,信噪比约大于10dB时,采用基于SAMP的方法在信道稀疏度未知的情形也能获得满足实际应用的误比特率。      

LTE下行信道估计算法研究

近年来,正交频分复用（OFDM）技术以其在高速数据传输中具有的良好的抗多径衰落的特性以及较高的频谱利用率等优点得到了广泛的应用。在OFDM通信系统中,信号在带宽小于信道相干带宽的多个正交子载波上发射和传输,以克服多径衰落信道所带来的信号频率选择性衰落。为了补偿各个子载波上的多径衰落,这就需要一个性能良好的信道估计方案。对LTE中基于导频的下行信道估计算法进行研究,首先在导频子载波处采用LS（最小二乘法）算法估计出信道参数,然后通过内插的方法在数据子载波处内插得到信道参数。频域内插主要采用拉格朗日内插或是LMMSE（线性最小均方误差）内插;时域内插采用拉格朗日内插。     

基于子载波消噪和小波变换的频谱池信道估计

提出一种基于子载波消噪和小波阈值去噪的多天线频谱池信道估计方法．多天线接收信号携带的噪声同时分布在禁用子载波和可用子载波上,为了降低噪声对信道估计带来的影响,需要分步消除这两部分噪声。禁用子载波携带的噪声可在频域消除,可用子载波上的信号可通过小波变换做降噪处理．在低信噪比和没有信道统计特性的条件下,将信号转换到频域对禁用子载波做消噪处理,采用最小二乘（Least square,L S）方法在时域进行信道估计,并对各支路信道估计进行小波阈值去噪处理,进一步降低可用子载波噪声对信道估计性能的影响．最后通过最大比合并（Maximal Ratio Combining,MRC）的方法得到合并信号的最小二乘信道估计．仿真分析表明,采用子载波消噪和小波阈值去噪的信道估计方法可有效提高多天线频谱池系统性能．      

地空通信中基于贪婪算法的SC-FDE系统稀疏信道估计

针对在地空频率选择性衰落信道中,信道冲激响应具有时域稀疏特性的情况,提出了基于贪婪算法的单载波频域均衡(SC-FDE)系统稀疏信道估计方法。Chu序列是SC-FDE中常用的导频序列,对其进行分析并证明了将Chu序列进行循环移位所构造的导频矩阵满足RIP条件,将导频矩阵作为测量矩阵,把地空信道估计问题建模为稀疏重构模型,采用贪婪算法中的OMP和Co Sa MP算法对信道进行稀疏重构,仿真验证了所得信道估计较传统最小二乘(LS)信道估计方法更加准确。在相同的训练序列长度和信道环境下,利用所得信道估计对接收信号进行最小均方误差(MMSE)均衡,蒙特卡罗仿真结果表明,所提方法与传统LS信道估计方法相比,系统误码性能提高2~3 d B。     

MIMO-OFDM系统中一种链式加权LS信道估计算法

该文对多输入多输出正交频分复用系统中的信道估计进行研究,提出了一种链式加权LS信道估计算法。该算法基于频域正交循环导频序列,首先采用LS算法获得信道响应初始估值,然后对不同时刻的信道初值进行链式加权改善信道估值。由于循环导频结构保证了任何发射天线在训练周期内所有载波位置都有导频符号可供参考,该算法能够有效地抑制载波边界效应,提高信道估计的精度;同时它不需要信道先验信息以及矩阵求逆运算,因而实现简单。     

基于线性插值的RF-导频插入DDO-OFDM系统的仿真分析与实验验证

RF-导频（RF-pilot）插入的直接探测光正交频分复用（DDO-OFDM）系统通过调节载信比（CSPR）可以有效对系统传输性能进行优化,是高速短距离局域网传输的备选方案之一。在该系统下,利用导频子载波处信道估计结果,提出一种基于线性插值与时域平均的信道估计方法,用于实现非导频子载波处信道响应的估计。本文方法可以实时跟踪信道变化,有效抑制噪声影响。仿真中,13个导频子载波用于信道估计,采用线性插值与时域平均的方法估计出非导频子载波处的信道响应,传输4-QAM映射的20 Gbit/s信号在光纤中传输400 km。与背靠背相比,在误码率（EBR）为1×10^-3时,几乎没有光信噪比（OSNR）损伤。通过原理验证性实验,验证了本文方法在RF-pilot插入DDO-OFDM系统中用于信道估计的可行性。     

短波SC-FDE系统中改进的LS信道估计算法

针对短波单载波频域均衡( SC-FDE)系统中最小二乘( LS)信道估计算法受噪声影响大而导致的估计精度低的问题,提出了一种改进的基于小波去噪的LS信道估计算法。改进算法采用基于分块导频的帧结构,首先用LS算法对信道进行初步估计,然后根据小波多分辨率分析( Mallat)理论将LS估计的结果分解,并设置一个合理阈值对分解得到的小波系数处理,从而消除LS估计的残留噪声,提高估计精度。仿真结果表明,在短波信道下,改进算法不仅减小了系统开销,而且提高了LS估计的性能。     

Performance Analysis of Tikhonov Regularized LS Channel Estimation for MIMO OFDM Systems with Virtual Carriers

In this paper the effect of virtual carriers (VCs) on channel estimation performance is considered for multiple input multiple output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. The link between the number of VCs and the inverse problem in a conventional LS channel estimation is identified. It is observed that a linear increase in VCs contributes to an exponential increase of the system inverse problem as the condition number of the inverse matrix is exponentially increased. A solution is proposed using a low complexity modified LS channel estimation. The performance analysis of the modified LS channel estimation, regarding the effect of VCs, show gains in both the mean square error (MSE) performance of channel estimation as well as bit error rate (BER) system performance compared to conventional LS. The performance is improved irrespective of the increasing number of VCs as the estimator is shown to be insensitive to the increase of VCs in the OFDM system. The complexity reduction is also considered and an approach is proposed showing a similar complexity as LS.     

Genetic Grey Wolf Optimizer Based Channel Estimation in Wireless Communication System

Various methods are available for channel estimation in the orthogonal frequency division multiplexing and orthogonal frequency and code division multiplexing (OFCDM) based wireless communication schemes. Along with this, the most utilized techniques are namely the minimum mean square error (MMSE) and least square (LS). The process of LS channel estimation method is simple but it occupies a very high mean square error. On the other hand, the performance of MMSE is better than LS in terms of SNR, though it shows high computational complexity. Compared to MMSE and LS based techniques, the combination of MMSE and LS techniques using evolutionary programming reduces the error significantly to receive exact signal. In this study, we propose a hybrid method namely GGWO that includes grey wolf optimization (GWO) and genetic algorithms (GA) for estimate the channel in MIMO–OFCDM schemes. At first, the best channel is estimated using GWO and afterwards, the MMSE and LS are hybridized through GA for calculating the best channel to decrease error. Overall, the GWO and GA contribute in fine tuning the obtained channel scheme so that the channel model is derived further to correlate with the ideal scheme. Our results demonstrate that the proposed scheme is superior to conventional MMSE and LS in terms of BER and SNR.     

一种基于导频的OFDM信道估计优化算法

针对OFDM系统提出了一种新的联合信道估计方法,并在理论上将此方法进行了最优化.仿真结果表明,该方法不仅有效提高了信道估计的准确性,而且可降低信道估计对导频发射功率的依赖性.     

OFDM频偏信道联合估计算法

针对OFDM系统中频偏和信道联合估计问题进行了研究。为了克服单独估计的缺陷,提高精度,提出了一种低复杂度的频偏信道联合估计算法。该算法首先通过采用正交性质的恒包络零相关序列,运用最大似然法估计信道,提取频偏估计值,然后对信道结果进行修正,使之更接近真实信道。同时给出了频偏估计的克拉美罗界。仿真结果表明,相比于最小二乘联合估计法,本文算法估计均方误差更小,具有更好的估计性能。      

一种新的OFDM联合信道估计方法

OFDM（正交频分复用）作为一种高效可靠的传输方式,被广泛应用于无线通信系统中,近年来越来越受到人们的关注。文中主要研究基于导频的OFDM信道估计,在此基础上提出了一种采用最小二乘法的联合信道估计方法。这种方法能够将传送数据与导频结合起来进行更精确的信道估计,从而提高系统性能。仿真结果表明,文中方法优于经典的信道估计方法。     

基于导频和修正Kalman滤波的MIMO-OFDM信道估计方法

提出了一种适用于时间频率选择性衰落信道的MIMO-OFDM系统的组合信道估计方法。采用AR过程对信道进行建模,利用基于导频的低维Kalman滤波算法进行信道估计,并采用LS算法估计时变的信道衰减因子。Kalman滤波跟踪了信道的时域相关性,为了同时跟踪信道的频域相关性,采用了一种基于MMSE(minimum mean square error)的合并器对Kalman滤波算法进行修正。仿真表明,提出的这种组合算法降低了传统的Kalman滤波结构的复杂度,能够跟踪信道的时频变化,改进了基于LS准则的信道估计算法,并且与复杂的高维Kalman滤波算法的信道估计性能相当。     

基于多中继导频频分复用的协同通信系统信道估计算法

本文针对频率选择性衰落环境下结合正交频分复用技术的放大转发多中继协同通信系统,提出了基于导频频分复用的频域信道估计算法,包括最小二乘（LS）估计算法和线性最小均方误差（LMMSE）估计算法。理论分析和仿真结果表明,该算法不仅成功分辨了多中继协同通信系统的所有频域信道衰落系数,避免了各中继节点转发的导频符号在目的节点上的混叠干扰,而且减少了频域信道估计所需的导频符号数量和时隙周期长度,提高了协同通信系统的传输效率和频谱利用率,同时显著提高了信道估计的精度,降低了算法的复杂度,具有较高的实用价值。      

Robust and Improved Channel Estimation Algorithm for MIMO-OFDM Systems

Multiple-input multiple-output (MIMO) system using orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) technique has become a promising method for reliable high data-rate wireless transmission system in which the channel is dispersive in both time and frequency domains. Due to multiple cochannel interferences in a MIMO system, the accuracy of channel estimation is a vital factor for proper receiver design in order to realize the full potential performance of the MIMO-OFDM system. A robust and improved channel estimation algorithm is proposed in this paper for MIMO-OFDM systems based on the least squares (LS) algorithm. The proposed algorithm, called improved LS (ILS), employs the noise correlation in order to reduce the variance of the LS estimation error by estimating and suppressing the noise in signal subspace. The performance of the ILS channel estimation algorithm is robust to the number of antennas in transmit and receive sides. The new algorithm attains a significant improvement in performance in comparison with that of the regular LS estimator. Also, with respect to mean square error criterion and without using channel statistics, the ILS algorithm achieves a performance very close to that of the minimum mean square error (MMSE) estimator in terms of the parameters used in practical MIMO-OFDM systems. A modification of the ILS algorithm, called modified ILS (MILS), is proposed based on using the second order statistical parameters of channel. Analytically, it is shown that the MILS estimator achieves the exact performance of the MMSE estimator. Due to no specific data sequences being required to perform the estimation, in addition to the training mode, the proposed channel estimation algorithms can also be extended and used in the tracking mode with decision-aided method.