MIMO-OFDM系统的信道估计方法

在第三代移动通信组织给出的空间无线信道模型（3GPP-SCM）下,基于多输入多输出天线频分复用系统（MIMO-OFDM）,设计了基于最小均方误差准则的信道估计器。由于最小均方误差信道估计器是在最大似然信道估计器的基础上基于统计信息的去噪处理,在3GPP-SCM中利用蒙特卡罗方法对不同种典型信道环境做自相关系数统计,得到信道的先验统计信息,进而设计并实现了基于MIMO-OFDM系统的最小均方误差信道估计器。通过仿真,验证了最小均方误差信道估计器相对于最大似然信道估计的准确性,并在误码率方面,带来更好的系统性能。     

OFDM系统中基于导频的信道估计算法的比较

正交频分复用(OFDM)是一种多载波调制技术,它能有效地克服多径干扰和码间干扰,是第四代移动通信的核心技术。对OFDM系统中基于导频的信道估计技术进行了比较。重点介绍了几种常用的信道估计算法、LS算法、LMMSE算法、SVD算法及DFT和DCT两种变换域算法,并给出了这些算法的仿真实现。     

一种简化的OFDM信道估计方法

OFDM（JE交频分复用）技术是无线通信领域的重要技术,研究信道估计精度对系统性能有着直接的影响。提出了基于导频插入的LS（最小二乘法估计）、MMSE（最小均方误差估计）和SVD（奇异值分解）信道估计方法。并针对MMSE算法有很好的性能但复杂度大,LS算法复杂度低但性能受到限制,提出了一种改进方法。采用广义平稳非相关散射下的多径时变瑞利信道模型,对各个算法进行了仿真试验,得出不同算法的信道估计中误比特曲线,比较了各个算法的性能。仿真结果表明：改进的算法有好的性能和低的复杂度。     

基于叠加训练序列的MIMO信道系数估计研究

研究移动通信系统,在高数据率MIMO系统中,针对信道系数的准确估计是实现MIMO系统接收端准确检测、解码等的重要前提.根据一种叠加训练序列的MIMO信道估计模型,为提高信道精度,提出最小二乘(LS)方法和最小均方误差方法(MMSE)对信道系数进行估计,并进行了数值分析.数值仿真结果表明,在相同的条件下,对信道系数进行估计,最小均方误差方法(MMSE)较优于最小二乘(LS)方法.在高信噪比、有限发送符号数和较少发射天线数的情况下,两种方法都有精确的估计,具有实用价值.     

基于MIMO—OFDM系统的信道估计方法分析

MIMO-OFDM技术是未来无线通信系统的研究热点。信道估计是估计出信道的时域或频域响应,对接收到的数据进行校正与恢复,是实现MIMO-OFDM系统优良传输性能的重要环节。文章对MIMO-OFDM系统的多种信道估计方法进行了探讨,分析和比较了非盲信道估计、盲信道估计和半盲信道估计方法,并提出了未来信道估计算法的研究方向。     

带限信道的Turbo均衡、信道估计和TTCM

给出了适用于带宽有限信道的Turbo均衡和译码模型,该模型基于高带宽效率的TTCM译码、软输入软输出均衡器和软输入WRLS信道估计。该模型的均衡器和译码器使用LOG-MAP准则,通过均衡器和译码器间的迭代可以获得更高的增益。     

OFDM系统信道估计的研究

OFDM(正交频分复用)系统以其抗多径衰落和较高的频带利用率,得到了众多领域的广泛应用。本文就OFDM系统中关键技术之一的信道估计技术进行了介绍。并分别叙述了OFDM系统和信道估计的意义,归纳了信道估计的分类,最后介绍了各种信道估计算法。     

SIMO信道下MPSK信号的载波相位盲估计

提出了一种SIMO信道下多个MPSK信号的载波相位联合盲估计算法,以提高低信噪比条件下载波相位的估计性能.该算法综合利用多路接收信号以去除调制信息对相位估计的影响,构建与各信号相位相关的多个方程,并最终通过加权最小二乘解算方法完成对信号相位的联合估计.仿真结果表明,与传统的V&V算法相比,本算法在低信噪比条件下具有更加...     

基于导频的OFDM无线通信信道估计算法

信道估计是无线正交频分复用(OFDM)通信中的重要环节,直接影响OFDM通信的均衡效果和动态数据流分配.在最小二乘法(LS)信道估计算法的基础上提出了一种改进的信道估计算法,该算法在两个导频符号之间,利用前一个符号估计得到的信道频率响应来均衡下一个符号的信道频率响应,在两个导频符号之间形成一个判决反馈回路.这种算法不仅改善了LS信号估计算法单纯的线性关系,而且避免了误差扩散.实验结果表明,该算法计算简单,大大提高了系统的传输效率.     

一种OFDM系统最大似然信道估计的改进算法

针对传统的信道估计算法中算法性能与复杂度的矛盾,研究了一种低复杂度的最大似然信道估计算法。仿真结果表明,该算法与传统的信道估计算法相比较,具有较低的复杂度和较好的估计性能。     

基于无线传感器网络的极大似然定位法的分析

对现在普遍应用的极大似然估计定位方法进行了分析,发现极大似然估计法参考方程(第n个方程)的锚节点(参照锚节点)测距误差和参照锚节点在定位区域内的位置对定位误差有重要影响:参照锚节点的测距误差越小,计算得到的定位精度越高;当所有方程所含误差相同时,参照锚节点在定位区域中心时定位误差小,在定位区域边缘时定位误差大;当参照锚...     

LMS自适应信道估计算法及仿真

提出一种基于连续导频的LMS自适应信道估计算法，在一个符号内进行ⅢS自适应滤波，经多次迭代得到信道估计值，然后根据信道变化速度再对其进行多符号平均。接收系统通过Simulink实现，并通过编写S函数仿真LMS自适应信道估计算法，系统动态仿真结果显示此方法可明显提高信道估计的准确度和接收机性能。     

一种改进的声测定位时延估计算法

研究了时延估计算法在被动声测定位中的应用,提出了一种改进的基于最大似然(ML)权函数的广义互相关时延估计算法。改进的算法采用加窗法和最小均方差（LMS)滤波法,弥补了原算法计算量大及无法消除回响干扰的不足。仿真结果表明,改进的算法计算复杂度明显降低,能够有效地消除回响干扰,具有较高的时延估计精度和鲁棒性。     

泄漏信号定位中的时延估计算法

时延估计是阵列信号处理中的一项关键技术,广泛用于如语音增强,说话人定位,其目的是要估计出同源信号到达不同传感器时,由于传输距离不同而引起的时间差。现有的算法主要包括相关、广义互相关方法、自适应最小均方方法等。这些算法因其抗噪性能不同,有着各自的应用场合。本文在一段公共的声波数据上利用各种算法进行时延估计,分析比较算法性能,并将相关方法应用于管道泄漏检测定位误差不超过5%。     

A linear search scheme for effective order of channel impulse response in OFDM systems

This paper deals with the estimation of the channel impulse response （CIR） in orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） systems. In particular, we focus on the maximum likelihood （ML） estimator. The ML estimator is simpler to implement as it needs no information on the channel statistics, but its performance depends on the assumed effective order of channel impulse response （EOCIR）. In this paper, we propose a novel ML channel estimator which combines the ML estimation with a strategy of linear search. The proposed method introduces a few complexities, but, compared with the existing ML channel estimators, it is highly robust to variation of EOCIR Its performance has been proved using theoretical analysis and simulations.     

Internet AS幂律建模及其参数估计

为了精确建模Internet自治系统层面上的拓扑结构,提出了基于最小节点度和最大节点度的拓扑幂律模型及其参数估计新算法。针对Internet自治系统层拓扑实际测量数据,利用新算法对拓扑幂律模型中的最小节点度、最大节点度以及标度参数进行计算。实验结果表明,由新算法估计的Internet自治系统层拓扑幂律模型的最小节点度为1,最大节点度随网络规模的增大而增大,标度参数的误差与使用最大然似估计法误差一样均非常小,约为2.25。     

新测量船惯导数据融合使用方式研究

新一代远洋航天测量船安装有分布式捷联惯导系统,因此具备对某个点位的姿态提供多个测量数据的能力.这不仅加强了数据的可靠性,同时也为融合使用数据提供了可能.分析了如何由多个点位的姿态独立测量数据生成同一位置的冗余姿态量,使用了基于最大似然估计的数据融合法对船体姿态数据进行融合.在方法实践过程中,发现固定的方差参数并不适用于长时间的测量过程,由此采用动态生成方差法对原方法进行了改进.最后通过海上试验数据对实测数据、融合数据和经改进后融合数据进行了误差统计与分析,分别从正常数据和异常数据两方面对方法进行了验证.     

工业无线网络Krylov子空间估计与动态信道选择

在工业无线传感网络中,信道性能要进行估计,工作信道要进行选择,以保证通信的可靠性。以分析工业环境噪声为基础,建立Krylov子空间频率选择接收信道模型,并分析信道中接收信号的时空性能。根据信道估计分析,提出使用时延判断信道的优劣的动态信道选择方法。实验数据表明,该方法能提高有效通讯距离2 m左右,减少丢包率30%以上。