一种基于数据域统计信息的信道估计改进算法

TD-SCDMA系统中, B.Steiner信道估计算法实现简单,但由于受到噪声的影响,其导致估计的精度有限。基于此,论文提出了一种基于数据域统计信息的信道估计改进算法。该算法首先基于Steiner算法对信道进行初步估计。然后,基于数据域对信道的统计特征进行更新后再进行信道估计。仿真结果表明,改进的信道估计算法更准确,且适用范围广,尤其适用于快速时变信道。     

基于IEEE802.11a的OFDM系统信道估计算法研究及FPGA实现

无线信道的复杂性和随机性使得信道估计在无线通信系统中的作用尤为重要。本文针对IEEE802.11a协议以及无线衰落信道的特点,在matlab环境下建立系统仿真模型,采用相应的信道估计算法进行仿真。通过对算法性能以及复杂度的比较选择合适算法并在此基础上对算法进行改进。将改进后的算法在基于FPGA硬件平台上实现,硬件仿真结果表明,该算法是一种较为理想的信道估计硬件实现方案,具有较好的实用价值。     

基于IEEE 802.11a的OFDM系统信道估计算法研究及实现

无线信道的复杂性和随机性使得信道估计在无线通信系统中的作用尤为重要。针对IEEE 802.11a协议以及无线衰落信道的特点,在MATLAB环境下建立系统仿真模型,采用相应的信道估计算法进行仿真。通过对算法性能以及复杂度的比较选择合适算法并在此基础上对算法进行改进。将改进后的算法在FPGA硬件平台上实现。仿真结果表明,该算法是一种较为理想的信道估计实现方案,具有较好的实用价值。     

变换域处理的信道估计算法在OFDM-PON中的应用

研究了正交频分复用无源光网络(OFDM-PON)系统中的信道估计算法,提出了在变换域处理的信道估计算法以及通过增加一个较小缓存单元来实施降噪的改进算法。实验结果表明,在相同的导频开销下,改进的变换域处理信道估计算法与已有的信道算法相比有更精确的估计性能。     

基于QR分解的MIMO-OFDM系统信道估计降噪方法

MIMO-OFDM传输系统的信道估计降噪算法多是基于DFT,如果系统中含有虚载波,该方法将严重影响系统的性能。为使信道估计性能不受系统虚载波影响,提出了基于QR分解的系统信道估计降噪方法,该方法将部分频域变换矩阵经过QR分解,得到酉矩阵,将其与LS频域信道估计矢量相乘后得出信道估计噪声。用Matlab对提出的算法进行了仿真,通过对仿真结果进行分析比较并得出结论,验证了改进算法的优越性。     

基于导频的OFDM信道估计方法研究

提出了一种改进的信道估计算法.采用基于SVD的LMMSE算法对导频符号的信道系数进行估计,比较了改进后的算法与原有算法.仿真结果证明,无论对于快衰落信道,还是慢衰落信道,改进后算法都具有更好的性能,更适合于无线OFDM系统.     

基于DFT的短波OFDM系统信道估计改进算法

传统的DFT算法利用信道估计冲击响应的长度小于循环前缀长度的原理,滤除了循环前缀码长度以外的噪声,循环前缀内的估计值仍存在噪声,结合传统DFT信道估计算法,提出了一种短波OFDM系统的基于DFT的改进信道估计算法,此算法首先进行传统的DFT信道估计算法,滤除部分噪声信号。再根据信道脉冲响应的幅值选取幅值最大的Ng/2个信号作为有用信号,然后用DFT得到的估计值的平均值替换其余Ng/2个信号,最后得到基于DFT改进算法的信道估计信号。仿真结果表明该算法性能有很大提高。     

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。     

针对SC-FDMA系统改进的LS算法

在移动通信系统中,LTE采用单载波频分多址接入(SC-FDMA)技术作为它的上行链路多址接入方案,而信道估计技术是其中的关键技术之一.根据LTE标准协议,基于SC-FDMA系统主要采用导频信道估计算法.其中,主要研究的导频信道估计算法有:LS算法、传统的基于DFT的LS算法、改进的基于DFT的LS算法.最后,理论分析和仿真结果表明:在低信噪比下,尽管改进的基于DFT的LS算法的计算复杂度略有增加,但它比传统的基于DFT的LS算法具有更加优越的估计性能.     

基于预测的OFDM系统迭代联合信道估计与符号检测算法

该文在现有的OFDM系统联合迭代信道估计与符号检测算法的基础上,根据信道响应的时域相关性,将预测方法引入迭代信道估计,对其进行改进.提出一类基于对初始信道估计值进行预测的迭代信道估计算法.进而分别用两种预测方法进行仿真并与传统迭代算法进行比较.仿真结果表明:该方法与传统算法相比,加快了迭代收敛速度,降低了系统误码率.在复杂度增加不大的前提下,提高了系统性能.     

一种适用于DCO-OFDM系统的DFT信道估计算法

针对直流偏置光正交频分复用系统中传统离散傅里叶变换(DFT)信道估计算法运算复杂度高和循环前缀(CP)内存在非有效信道系数的问题,提出厄米特对称的DFT(H-DFT)阈值改进信道估计算法.首先,根据信道时域响应变换到频域满足厄米特对称的性质,只需对有效子载波的信道频域响应做厄米特对称即可获得全部子载波的信道频域响应;其...     

MB-OFDMUWB系统中导频图样的最优化设计

在MB—OFDMUWB系统中,导频图样对信道估计的影响较大,为了甄别这些影响,并寻找到较优的导频图样,根据信道的最大多径时延和最大多普勒频移以及取样率平衡原理来确定导频的时域和频域间隔,并通过性能仿真对比,得到不同的导频图样对信道估计算法和信道插值算法的影响。通过Matlab仿真实验表明,该方法较传统的导频图样设计方法更快速,具有更好的性能,可为不同信道估计方法中导频图样的选择提供依据。     

一种基于频域加窗的OFDM信道估计算法

该文分析了实际OFDM系统时域信道估计中的信道冲激响应(CIR)泄漏问题。提出了一种新的OFDM时域信道估计算法,利用频域加窗降低CIR泄漏,对CIR进行过门限判决,最大限度删除CIR中的噪声。在非整数采样多径衰落信道下与已有的OFDM时域信道估计算法进行了仿真对比,证明该算法有效降低了信道估计MSE值,改善了系统BER性能。     

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系统中多导频的FFT信道估计算法

论文提出了OFDM系统中基于FFT的信道估计方法,包括基于时域插值及变换域插值方法。时域插值算法的理论基础是利用FFT频域采样定理,可由频域有限频点的采样值经过IFFT／FFT得到整个频域传输函数的估计值,而不发生混叠。变换域插值算法的理论基础是利用FFT时域抽样定理,利用OFDM信号特点和信道特性,经过FFT／IFFT将信号和噪声分离,并在此基础上进行加窗改进算法,以减小插值中的频谱泄漏,提高估计效果。仿真结果说明,加窗的基于FFT变换域的方法性能有了很大改善。     

The research on channel estimation and signal-noise ratio estimation based on minimum error entropy kalman filter for single carrier frequency domain equalization system

In this paper, the channel estimation and signal-to-noise ratio (SNR) estimation technique of single-carrier frequency domain equalization (SC-FDE) system under low SNR in aeronautical multipath channel are studied, a SNR estimation algorithm which is easy to implement in engineering and an improved LS channel estimation algorithm based on Kalman filter using minimum error entropy (MEE-KF) are proposed. This paper first introduces the SC-FDE system and introduces the principle of MEE-KF, and then, the channel estimation flow based on MEE-KF is obtained by combining it with the traditional LS channel estimation algorithm, which makes the estimation results perform better. Simulation results show that after getting more accurate noise variance, the channel estimation results can better follow the changes of the channel after MEE-KF processing, so as to resist the doppler frequency offset effect and make the channel estimation results more accurate, that is the channel response results of the data part can be closer to the real situation, so that the communication performance of SC-FDE system has also been greatly improved.     

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。     

加权系数平均法改进的小波域LMMSE信道估计算法

针对传统LMMSE算法需要知道信道特性的问题,提出了一种加权系数平均法改进的小波域LMMSE信道估计算法.运用离散小波变换对LS初始估计和预滤波处理后的信号实行阈值量化去噪处理,然后结合时域信道能量分布的稀疏性特征,利用加权系数平均法求出各子载波的频域响应,从而克服了传统LMMSE算法需要预先知晓信道统计特性的缺陷.对算法的BER和MSE性能进行实验仿真,结果表明:文中所提改进算法的信道估计整体性能显然会更优于LS、SVD-LMMSE以及加权平均改进后的LMMSE算法.另外,在信噪比较低且信道统计特性未可知的状况下,文中算法要优于传统的LMMSE算法,并能够较好地降低噪声的影响,有效提升信道估计的精确度.     

OFDM叠加导频联合信道估计和检测方法

针对现有正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)系统信道估计和迭代检测算法中频谱效率低和鲁棒性差等问题,提出了一种基于酉近似消息传递和叠加导频的信道估计与联合检测方法。首先,在软调制/解调中叠加导频对正交幅度调制的星座点进行预处理,检测时将叠加的导频作为频域符号的先验分布,利用置信传播算法进行调制和解调,实现检测模型的简化。然后,应用因子图-消息传递算法对OFDM传输系统和信道进行建模和全局优化,引入酉变换加强信道估计算法的鲁棒性。最后,建立OFDM仿真环境对现有方法进行仿真分析。仿真结果表明,相对于现有的独立导频类算法,所提算法能够以相同复杂度显著提升OFDM系统的频谱效率和鲁棒性。     

MIMO-OFDM系统基于DFT的LS信道估计算法

精确的信道估计是提高多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM,Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing）系统性能的关键,针对现有的信道估计算法的不足,提出了一种基于DFT的最小二乘（LS,Least Square）信道估计算法,利用噪声方差设定一个门限进行阈值,进一步消除噪声干扰,充分利用了时变无线信道中时域和频域的相关性,改善了信道估计的性能。为验证其有效性进行了仿真。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。