一种基于子空间分解的IIR信道盲辩识算法

本文证明了对IIR信道输出进行过采样 (采样率是输入码率的整数倍 )可以转化成单输入多输出的多信道模型 ,并且不同的信道有相同的AR系数 .基于这一特性本文提出一种基于子空间分解的信道参数盲辩识方法 ,即不同信道的MA系数可以由输出信号的噪声子空间唯一确定 ,而AR系数则可以通过求解YW方程得到     

一种基于多信道模型的IIR信道盲辩识算法

本文的主要贡献在于:1)证明了对单输入单输出(Single-Input-Single-Output SISO)IIR信道的输出进行过采样可以将其转化成单输入多输出(Single-Input-Multiple-Output SIMO)的多信道模型,不同的子信道具有相同的AR系数。2)由SISO向SIMO模型的转化时,本文指出子信道数是可变的,并且当子信道数等于过采样的倍数时,辨识效果最好。实验证明本文算法估计效果好,计算量小。特别是当用于估计的点数较少时仍能保持良好的性能,因而可适用于快变信道。     

基于时延分集的MIMO多径信道盲估计算法

发送时延分集在空时编码中是一种有效可行的方法。本文提出了一种基于发送时延分集的多径信道估计方法,指出如果发送时延大于信道时延,多输入多输出（MIMO）信道可以转化为特殊的单输入多输出信道,通过对信道输出进行子空间分解可以估计出信道参数。仿真结果显示了本文算法的有效性。     

MIMO OFDM系统中一种基于MMSE准则的优化型Turbo-BLAST检测算法

本文提出了一种MIMO OFDM系统中使用BLAST空时码的优化型Turbo迭代检测算法。该算法采用基于软输出的MMSE-PIC检测器,并在联合考虑信道估计误差与信道空间相关性的基础上,最优化该MMSE滤波器的权系数,从而改善了由于实际中存在信道估计误差和信道空间相关性所导致的软信息提取精度恶化现象。此外,文中进一步推导获取了该最优化权系数的闭式解和迭代循环的外信息表达式。最后,仿真结果也表明在不同的信道估计误差和信道空间相关性条件下,该算法的BER性能总优于传统型软输出的MMSE-PIC迭代检测算法,且计算复杂度相对增加较小。     

基于最小二乘支持向量机的衰落信道预测算法

该文探讨了利用相空间重构和支持向量机进行衰落信道非线性预测算法。该算法基于多径衰落信道具有混沌行为,利用坐标延迟理论,重建衰落信道系数的相空间,再根据混沌吸引子的稳定性和分形性,在相空间中通过递归最小二乘支持向量机(RLS-SVM)进行预测。该算法对原始数据可以进行更平滑的处理,在噪声环境下预测的时间范围更长。对时间跨度为63.829ms的衰落系数进行了预测,仿真结果表明,在信噪比为15dB时,预测结果优于AR算法。     

利用数据和导频的多小区Massive MIMO系统信道估计

本文提出一种通过同时利用上行数据和导频进行信道估计来对抗时分双工大规模多输入多输出（Massive multi-input multi-output,Massive MIMO）系统中导频污染的方法。考虑到Massive MIMO系统下空间相关信道在角度域具有近似稀疏性,期望用户信道和干扰信道的多径分量因而可分辨。同时上行数据子帧中的数据符号数远大于导频序列的长度。基于以上两点观察,首先利用上行导频对信道进行粗估计,然后将解码得到的上行数据符号视为导频序列,用于得到角度域信道估计中能量较大分量所处的位置。通过抽取信道粗估计中相应位置上的信道系数,可以得到信道的精估计。仿真表明,无论相邻小区采用同一组正交导频序列、还是不同组但具有相关性的导频序列,所提出的信道估计方法都能有效地消除导频污染。      

CDMA信道的盲均衡和多用户检测

把码分多址（CDMA）信道等效为一多输入多输出（MMO）信道模型,用子空间分解的盲估计方法进行信道估计,而且估计出信号子空间特征向量,利用信道参数和信号子空间的特征向量构建解相关和最小均方误差（MMSE）两类线性检测器,能同时消除码间干扰（ISI）和多址干扰（MAI）。     

具有周期调制和循环前缀的块传输系统中MIMO信道的盲辨识

在块传输系统中,可通过添加块前缀来辅助信道识别。一种针对具有循环前缀和周期调制的块传输系统的盲辨识方法,利用了信道矩阵的块循环特性来求解信道系数。该文将该算法推广到了多用户系统,并给出了算法的辨识条件。同样是基于二阶统计量的方法,新算法克服了基于子空间分解类算法对噪声,对信道阶数误估计,对信道零点位置敏感的缺点。文中仿真证明了在较低信噪比条件下,利用新算法仍可对多输入多输出信道进行较好的估计。     

基于子空间分解的OFDM信道盲辨识

该文提出一种基于子空间分解的正交频分复用(OFDM)信道的盲辨识算法,将OFDM信号等效为单输入多输出的过采样信号,采用过采样信号的循环稳态特性和子空间分解方法估计信道参数,算法不需要任何训练序列和周期性的引导信号,实现了0FDM信道的盲辨识。对于宽带OFDM移动通信系统,通常子信道数较大,信道响应持续时间短于0FDM符号周期,因此,可以将整个系统分为若干个子系统,各子系统分别进行信道辨识,能有效地降低信道估算的复杂性。     

WiMAX系统中导频和信道估计

WiMAX系统中物理层多址方案采用了正交频分多址接入(OFDMA),并根据上、下行链路的不同特点,定义了多种导频图案。当OFDMA和多输入多输出(MIMO)技术结合时,导频图案也需要变化来支持多天线。WiMAX系统中MIMO-OFDMA有五种导频模式,包括下行部分使用子信道(DL-PUSC)、下行完全使用子信道(DL-FUSC)、下行可选完全使用子信道(DL-OFUSC)、上行部分使用子信道(UL-PUSC)和上行可选部分使用子信道(UL-OPUSC)。通过分析时域LS、频域LS和基于FFT的信道估计方法下的仿真结果,可以得出每种模式下的最优信道估计方案。     

一种使用偏转路由的多信道ATM交换网络

支持多信道传输的多信道交换技术是网络资源有效利用的方法之一。本文提出了一种偏转路由的多信道ＡＴＭ交换网络，可以解决输出信道群中的信道竞争问题。说明了它的结构和原理，并阐述了多信道带宽分配问题，最后给出了在一种突发业务流量模型下的性能分析。     

一种使用偏转路上的多信道ATM交换网络

支持多信道传输的多信道交换技术是网络资源有效利用的方法之一。本文提出了一种偏转路由的多信道ＡＴＭ交换网络，可以解决输出的信道群中的信道竞争问题，说明了它的结构和原理，并阐述了多信道带宽分配问题，最后给出在一种突发业务流量模型上的性能分析。     

空时编码多载波码分多址MIMO系统下行频率选择性信道盲估计

基于子空间方法的无线信道盲估计由于其算法的固有特性,使得估计结果与实际信道之间存在一个不确定复系数,无法得到无线信道的精确估计。在利用子空间分解方法对空时编码多输入多输出MC-CDMA系统下行频率选择性信道盲估计的基础上,利用发射符号的有限码集特性,将单载波系统下的模糊复系数盲辨识方法推广到多载波多输入多输出系统,从而得到信道的精确估计。Monte-Carlo仿真表明,在信噪比较低的情况下,本方法的信道估计误差仍然较小。     

基于天线互耦影响的大规模MIMO TDD系统信道互易性校准算法

射频器件的非理想性和信道的时变特性影响大规模多输入多输出（multiple-input multiple-output，MIMO）系统时分双工（time division duplex，TDD）模式的信道互易性，天线阵列的耦合效应影响信道矩阵的相关性.文中提出一种基于互耦影响的大规模MIMO互易性联合校准算法，将天线之间的互耦效应引入信道矩阵，采用OTA（over-the-air）校准算法和基于自回归（auto-regression，AR）模型预测信道矩阵相结合的方案实现同时校准射频非理想性和信道时变特性引起的互易性损失.仿真结果表明，该算法能够提高系统容量，降低误码率，有效地补偿互易性损失.本文算法可以为大规模MIMO系统的多因素联合校准提供参考.     

基于输出过采样的IIR信道迫零盲均衡

本文提出一种新的针对单输入单输出IIR信道的盲均衡算法.首先通过对信道输出的过采样建立特殊的多信道模型.对多信道模型的输出应用线性预测,证明了预测误差只包含多信道模型冲激响应在第一个时隙的参数,并给出最佳线性预测器的长度.通过预测误差的协方差矩阵可以求解该冲激响应参数.基于该参数可构造出不同时延的迫零均衡器.仿真结果显示了本文算法的有效性.     

基于随机游动的宽带MIMO 信道模型研究

针对现有信道仿真模型要求支路数目多且仿真时间长的问题,提出了一种基于随机游动的谐波叠加改进方法,详细推导了该模型输出信道衰落幅值分布及空时相关系数的理论表达式。针对3GPP 空间信道模型（Spatial Channel Model,SCM）标准参数的仿真结果表明,新方法输出衰落幅值分布和各子信道衰落空时相关特性均与理论值非常吻合,优于传统精确多普勒频率扩展的仿真方法,可用于未来大规模多支路的多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）信道或多节点网络信道的实时仿真场合。     

数据传输的信道估计与均衡器设计

信道估计和均衡器设计是数据传输中的关键技术之一。文章提出一种简单、高效、实用的信道估计方法。其算法简单、计算结果精确，串联均衡器收敛快、均衡能力强，既可以了解信道状况又能确保均衡器的输出质量，使输出数据的失真系数达到预定要求。     

MIMO-OFDM系统信道估计技术的分析

介绍了MIMO—OFDM系统的信道估计技术，根据是否使用训练序列信息，信道估计可以分为导频辅助信道估计和盲信道估计，本文首先较全面地介绍了导频辅助信道估计技术，然后介绍了一种运用较多的基于子空间的盲信道估计技术，最后计算机仿真分析比较它们的性能。     

基于空时分组训练序列的低复杂度MIMO-OFDM信道估计

为提高MIMO-OFDM系统信道估计的性能,首先通过分析揭示了基于空时分组训练序列的MMSE信道估计器和子空间投影之间的关系。在此基础上,对空时分组训练序列简单得到的LS信道估计器进行子空间投影,得到了复杂度较低同时性能良好的信道估计。为进一步提高性能,最后提出了一种基于FFT的多径时延估计方法,使用该方法可以得到更精确的信道响应信号子空间,从而提高投影估计的性能。计算机仿真证明了所提出算法的有效性。     

基于子空间信道矩阵迭代的阶数估计算法

针对二阶统计量信道盲辨识算法中有效阶数估计问题,该文提出了一种基于子空间信道矩阵迭代的阶数估计(SS-CMR)算法.基于过估计条件下的Q矩阵特殊结构和其解空间向量可等价为真实信道冲激响应与公共零点信道的卷积,该算法首先利用子空间算法获得估计的信道矩阵,然后构建迭代形式的代价函数进行阶数估计.仿真表明,SS-CMR算法较CMR算法性能提升,且明显优于现有其他阶数估计算法;解析分析表明算法复杂度较CMR算法明显降低,对首尾系数很小的信道的阶数估计尤为有效.