可重构智能表面辅助通信系统时变级联信道估计

针对可重构智能表面（RIS）辅助通信系统时变级联信道的估计中需解决的级联信道稀疏表示、时变信道参数跟踪和信号重构等关键问题,提出了一种结合Khatri-Rao积的分层贝叶斯卡尔曼滤波（KR-HBKF）算法。该算法首先利用信道的稀疏特性,通过Khatri-Rao积和克罗内克积变换得到RIS级联信道的稀疏表示,将RIS级联信道估计问题转化为低维度的稀疏信号恢复问题。然后,根据RIS级联信道的状态演化模型,在HBKF算法的预测模型中引入了时间相关性参数,应用改进的HBKF解决时变信道参数跟踪和信号重构问题,完成时变级联信道的估计。KR-HBKF算法综合利用了信道的稀疏性和时间相关性,能以较小的导频开销获得更好的估计精度。仿真结果表明,与传统压缩感知算法相比,所提算法具有约5dB的估计性能提升,且在不同的时变信道条件下具有更好的鲁棒性。     

SIMO信道中基于奇异值分解的盲信噪比估计算法

信噪比（SNR）是现代通信信号处理中一个重要参数,许多算法需要它作为先验信息以获取最佳估计性能。针对单输入多输出（SIMO）系统的信噪比估计问题,本文提出了一种盲信噪比估计算法。该算法利用多路信号协方差矩阵的奇异值分解（SVD）,通过计算矩阵的最大特征值实现各路信号信噪比估计。该算法无需知道信号的先验信息,能够对加性高斯白噪声信道（AWGN）和多径信道下常用的数字调制信号进行信噪比估计。仿真结果表明该算法具有良好的估计性能。与单路信号中基于SVD信噪比估计算法相比,该算法无需估计信号空间与噪声空间维数,提高了估计精度,同时大大减小计算复杂度。      

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。     

基于导频序列信道缩短的超宽带信道估计

针对多频带超宽带系统,提出一种基于导频序列信道缩短的信道估计方法,解决了循环前缀长度小于信道最大多径延迟时难于估计信道参数的问题。首先在发送信号中插入块状导频,利用最小均方误差准则（MMSE）,在接收机前端设计信道缩短均衡器,然后根据均衡器输出序列估计出复合信道,最后通过反卷积解出原信道参数。仿真实验表明：该算法具有良好性能。     

非线性卫星信道下的粒子滤波盲均衡方法

针对卫星信道中高功率放大器产生非线性失真的问题,本文提出了一种基于粒子滤波技术的盲均衡法。该算法优势在于不需要对非线性信道线性化处理,而是利用带权值的离散随机样本点来对期望分布进行近似,通过将非线性模型建模成状态空间模型,对信道参数进行跟踪和符号序列估计。仿真结果表明,算法实现了对放大器非线性幅度和相位特性的粒子滤波估计,并对符号序列进行了盲恢复,在误比特率为 较截断Volterra均衡有1.5 dB左右的性能增益;通过增加粒子数目和平滑长度能一定程度上提高算法性能,但在复杂度与性能折中考虑下,不能无限增加粒子数目。      

OFDM系统中抗非线性失真的迭代信道估计算法

针对OFDM系统中信号限幅滤波造成的信道估计性能下降,提出了一种基于梳状导频的迭代估计算法。该算法迭代估计信号中的非线性噪声,并据此补偿信号的非线性失真,提高信道再估计的性能。推导出了该算法在限幅预畸变系统中所能达到的理论均方误差下限,同时给出了初始信道估计的理论均方误差。仿真表明,该算法克服了由限幅滤波造成的性能瓶颈,且收敛速度快。与文献迭代信道估计算法相比,具有更强的抵抗峰均比抑制的能力。     

基于稀疏分解和混沌理论的微弱信号检测

针对数字锁定放大器中稀疏分解算法检测精度受限的缺点,结合非线性方法进行补偿,采用混沌检测联合稀疏分解的算法设计了数字锁定放大器。数字锁定放大器借助稀疏分解算法估计信号参数,根据估计得到的参数设计对应混沌系统;利用混沌系统检测信号的过程中产生间歇性混沌状态,并通过测量间歇性混沌状态的周期,精确检测信号。最终,在信号的信噪比低至-20 dB时可以成功检测信号,频率精度达到0.05 Hz,提供了一种非线性微弱信号检测方法。     

基于深度学习的高维信号信道估计算法

针对大部分基于深度学习（Deep Learning,DL）的信道估计算法估计高维信号时出现的训练开销过大、泛化能力差等问题,提出了一种不需要训练的基于深度学习的高维信号信道估计算法,即UTCENet（Untrained Channel Estimation Network）。在UTCENet中,信道信息上的复杂分布转换为模型参数上的简单分布,即通过神经网络参数化来获得隐式先验知识并将其应用于信道估计。虽然该算法不需要任何训练,但保证了估计的性能,其原因在于专门设计的网络模型可以有效利用时频网格中元素的相关性。仿真结果表明,与传统方法以及现有的深度学习方法相比,所提出的算法在归一化均方误差和误码率方面性能提升明显。     

一种多径衰落信道中的多用户检测算法

针对多径衰落CDMA信道,提出了一种基于信号子空间估计的联合盲特征波形估计与多用户检测方案,分析了两处线性多用户检测器（解相关检测器和线性MMSE检测器）在信号子空间参数下的闭式解及其抗远近效应能力,并讨论了用于联合盲特征波形估计与多用户检测实现的PASTd算法。最后给出了仿真结果。     

基于随机滤波器的超宽带信道估计算法

针对超宽带信号采样速率过高难以实现的问题,利用信道稀疏性提出一种基于压缩感知的信道估计算法。将信号重复送入随机滤波器后发送,对接收信号进行欠采样,利用调制信号、滤波器、信道的圆周卷积关系建立压缩感知的数学模型,最后采用基追踪（BP）算法得到信道估计值,同时通过分析得到了估计算法的克拉美-罗界（CRB）。算法节省大量的模数转换（ADC）资源,使系统实现成为可能。仿真结果表明,算法仅需不超过1/3的采样点数就可达到很优的估计效果,而且估计信道的均方误差（MSE）在高信噪比下接近于CRB。     

基于簇的块稀疏压缩感知的60GHz信道估计

基于压缩感知设计适用于60 GHz毫米波通信系统的信道估计方案,深入研究了正交匹配追踪(OMP)算法和正则正交匹配追踪(Regularized OMP)算法的60 GHz信道估计性能;在此基础上,充分发掘60 GHz无线多径信道所呈现出的分簇特性,提出一种新颖的基于簇分级的稀疏压缩感知重构算法。新算法在有效减少重构迭代次数的前提下,亦能显著降低信道估计误差。综合对比分析了基于簇分块稀疏压缩感知重构算法和现有压缩感知算法在60 GHz信道估计应用中的重构性能,仿真结果表明,压缩感知算法可有效应用于60 GHz系统信道估计,而新设计的基于簇分级的稀疏压缩感知算法则在估计精度和实现复杂度方面具更优越性能。     

Multi-Gbit/s 60 GHz Transceiver Analysis Using FDM Architecture and Six-Port Circuit

This paper presents an analysis and validation by advanced system simulation of compact and low-cost six-port transceivers for future wireless local area networks （WLANs） operating at millimeter-wave frequencies. To obtain realistic simulation results, a six-port model based on the measurement results of a fabricated V-band hybrid coupler, the core component, is used. A frequency-division multiplexing scheme is used by introducing four quadrature phase-shift keying （QPSK） channels in the wireless communication link. The data rate achieved is about 4 Gbit/s. The operating frequency is in the 60-64 GHz unlicensed band. Bit error rate （BER） results are presented, and a comparison is made between single-carrier and multicarrier architectures. The proposed wireless system can be considered an efficient candidate for millimeter-wave communication systems operating at quasi-optical data rates.     

Receiver IQ Imbalance Estimation via Pure Noise for 60 GHz Systems

This paper proposes to estimate receiver (RX) IQ imbalance via pure noise for 60 GHz millimeter-wave systems. We study the impact of RX IQ imbalance on noise, and derive the maximum-likelihood algorithm to acquire the imbalance parameters, which is decoupled from transmitter IQ imbalance, channel response, and carrier offset. Also, the proposed method has low computational complexity and meets the low-power and low-cost requirements of 60 GHz systems. Moreover, the jitter performance of the estimation reaches the corresponding Cramer–Rao lower bound under a wide range of imbalance parameters.     

一种基于阵列单通道的DOA估计新方法

为克服阵列多通道系统硬件量大,造价高及通道间存在不一致时性能恶化等不足,提出了一种新的基于阵列单通道的DOA估计方法。首先,通过射频开关控制接收通道轮流对各阵元进行采样建立新的阵列单通道窄带信号空间谱估计模型,接着基于该模型推导了来波方向的后验概率密度函数,然后结合马尔科夫链蒙特卡洛方法(MCMC),实现了DOA的估计。仿真实验结果表明,该方法参数估计性能好,分辨率高,能够处理相干信号。     

基于粒子滤波的OFDM载波频偏和信道联合估计

一种基于粒子滤波(PF)的正交频分复用(OFDM)系统在慢衰落瑞利信道下联合信道估计和载波恢复的新方法被提出。该算法适用于多径时变信道模型以及等效离散时间信道模型。算法引入了在非线性系统参数估计和跟踪领域上十分有效的PF方法,将Kaman滤波与序贯蒙特卡罗采样(SMCS)相结合来估计信道衰落系数以及载波频偏(CFO)的后验概率密度,从而通过计算得到信道的响应函数,并在此基础上,利用MMSE均衡器消除码间串扰(ICI),进行码元估计。仿真结果表明了算法的有效性和优越性。     

3．1～10．6GHz超宽带低噪声放大器的设计

基于SIMC0．18μmRFCMOS工艺技术,设计了可用于3．1—10．6GHzMB—OFDM超宽带接收机射频前端的CMOS低噪声放大器（LNA）。该LNA采用三级结构：第一级是共栅放大器,主要用来进行输入端的匹配;第二级是共源共栅放大器,用来在低频段提供较高的增益;第三级依然为共源共栅结构,用来在高频段提供较高的增益,从而补偿整个频带的增益使得增益平坦度更好。仿真结果表明：在电源电压为1．8v的条件下,所设计的LNA在3．1～10．6GHz的频带范围内增益（521）为20dB左右,具有很好的增益平坦性f±0．4dB）,回波损耗S11、S22均小于-10dB,噪声系数为4．5dB左右,IIP3为-5dBm,PIdB为0dBm。     

高斯尺度混合大气噪声模型的参数估计

非高斯大气噪声的参数估计对甚低频、超低频信号的最佳接收有重要意义。对大气噪声采用基于逆高斯分布的高斯尺度混合分布模型建模,研究了基于逆高斯分布的高斯尺度混合分布模型参数的性质,设计了高斯尺度混合大气噪声模型参数的马尔可夫链蒙特卡罗（ MCMC）算法。算法在贝叶斯层次模型下,采用Gibbs抽样和M-H抽样更新参数。仿真结果表明,该模型对大气噪声有很好的适用性,MCMC算法迭代效率和精度高,具有实际的应用价值。     

Inter-BSs virtual private network for privacy and security enhanced 60 GHz radio-over-fiber system

A novel inter-basestations (inter-BSs) based virtual private network (VPN) for the privacy and security enhanced 60 GHz radio-over-fiber (RoF) system using optical code-division multiplexing (OCDM) is proposed and demonstrated experimentally. By establishing inter-BSs VPN overlaying the network structure of a 60 GHz RoF system, the express and private paths for the communication of end-users under different BSs can be offered. In order to effectively establish the inter-BSs VPN, the OCDM encoding/decoding technology is employed in the RoF system. In each BS, a 58 GHz millimeter-wave (MMW) is used as the inter-BSs VPN channel, while a 60 GHz MMW is used as the common central station (CS)–BSs communication channel. The optical carriers used for the downlink, uplink and VPN link transmissions are all simultaneously generated in a lightwave-centralized CS, by utilizing four-wave mixing (FWM) effect in a semiconductor optical amplifier (SOA). The obtained results properly verify the feasibility of our proposed configuration of the inter-BSs VPN in the 60 GHz RoF system.     

面向RIS-mmWave系统的机器学习辅助高效波束训练及信道估计方法

面向B5G及6G无线通信系统的高速无线信息传输,本文研究了智能超表面辅助毫米波（RIS-mmWave）系统的高效能波束训练及信道估计方法。特别地,基于RIS-mmWave波束管理及有效信道获取的内生关联性,本文创新性地提出一种机器学习辅助的RIS-mmWave系统高效波束训练及信道估计方法。具体而言,在第一阶段,设计了一种新颖的半监督学习模型,实现位置信息辅助的在线快速波束训练,并且免估计地直接获取粗略角度域信息以驱动精细化信道估计;在第二阶段中,提出半监督学习辅助的压缩感知级联信道估计算法,利用半监督学习模型直接输出的粗略角度域信息驱动块正交匹配追踪算法进行信道估计。仿真结果表明,所提波束训练及信道估计方法在系统开销和信道估计误差等方面的性能均优于代表性参考方案。     

一种MIMO-OFDM系统信道估计简化方法

提出了一种基于MMSE准则的MIMO-OFDM系统信道估计简化方法。该方法将信道估计问题转化为TBT线性方程求解问题,然后利用快速求解算法避免了复杂的矩阵求逆和矩阵相乘,大大降低了实现复杂度。仿真结果表明,相比于传统MMSE算法,该简化算法在降低复杂度的同时仅带来微弱的性能损失。