OFDM系统中基于离散余弦变换的信道估计

提出了两种基于离散余弦变换（DCT）的信道估计方法,适用于多径衰落的正交频分复用（OFDM）系统。利用DCT的能量压缩特性,能有效消除传统基于离散傅立叶变换（DFT）估计算法在信道延时不是采样周期整数倍,或系统子栽波数不等于有用于载波数时产生的频谱泄漏。根据DCT与DFT的等效关系,通过构造不同的对称数据序列,推出两种相应的基于DCT信道估计,其中一种具有更好的性能,另一种更利于实现。仿真和分析结果表明：在多径衰落信道下,两种基于DCT的方法能有效降低频谱泄漏造成的信道估计误差,具有比基于DFT方法更好的性能。     

基于小波去噪与离散余弦变换相结合的正交频分复用系统信道估计算法

针对传统的基于离散余弦变换(DCT)信道估计算法没有处理循环前缀之内噪声的问题,提出了一种基于小波去噪与DCT插值相结合的正交频分复用(OFDM)系统信道估计方法。首先,采用最小二乘(LS)法对接收到的导频信号进行信道初步估计;然后,对LS法估计出的结果进行离散小波阈值去噪处理;最后,利用DCT插值对循环前缀内的噪声再次处理,以进一步减小噪声的影响。在Matlab 2012平台上仿真,与传统的基于DCT信道估计算法相比较,误码率相同的条件下,所提算法的信噪比(SNR)性能提升了1 dB左右;均方误差相同的条件下,所提算法的SNR性能提升2 dB左右。仿真实验结果表明,该算法能够较好地减小加性高斯白噪声(AWGN)的影响,并有效提高信道估计的准确度,其总体性能较基于DCT的信道估计算法更优。     

OFDM系统中信道估计算法比较

对最小二乘算法和离散余弦变换算法这两种算法的原理进行详细的分析,并通过仿真对二者性能进行比较。结果表明：后者算法能较好地降低高斯白噪声的影响,相对于前者获得较大的性能增益。同时比较在不同导频数下离散余弦变换算法的性能,结果显示该算法的信道估计性能随导频数的增加得到改善．但增加运算复杂度。     

基于加窗型DCT-Ⅳ的OFDM系统的信道估计算法

在总结传统的基于离散傅里叶变换（DFT）的正交频分复用（OFDM）系统的信道估计算法的基础上,提出了一种新的基于加窗型的第四类离散余弦变换（DCT-Ⅳ）的OFDM系统的信道估计算法。该算法利用DCT变换的对称特性消除边缘效应,并且使用加窗抑制信道冲激响应的频谱泄露,然后用低通滤波器消除信道高斯白噪声的干扰。仿真结果表明：在多径衰落信道下,该算法优于基于DFT的信道估计算法,是一种可行而且有效的信道估计算法。     

OFDM系统中DCT-IDCT插值信道估计算法

针对低信噪比条件下导频信道响应LS估计值中存在较大噪声干扰的问题,引入变换域滤波思想,并提出一种改进的方法,基于DCT变换域的滤波方法。通过仿真系统参数变化对改进算法性能的影响,分析和验证了改进算法的有效性。     

改进的基于DFT的OFDM系统信道估计算法

在正交频分复用（OFDM）系统中,针对常用的信道估计算法不能有效地抑制信道冲激响应中循环前缀长度内噪声的不足,提出了一种改进的基于离散傅里叶变换（DFT）的信道估计算法。该算法是一个多次迭代的过程,通过最小二乘算法获得导频位置处的信道频域响应,经过逆傅里叶变换后,利用时域内引入的能量增长速率函数来判断信道冲激响应分布情况,以便对其进行消噪处理,最后通过多次迭代进一步抑制子载波间干扰和加性高斯白噪声。仿真结果表明,无论在多普勒频移较小还是较大的情况下,该算法的估计性能均优于最小二乘（LS）信道估计算法、传统基于DFT的信道估计算法和基于阈值的信道估计算法。在系统误比特率为[10-2]时,改进的基于DFT的信道估计算法比其他算法有3~5 dB的性能增益。     

OFDM系统中信道估计的研究

正交频分复用（OFDM）用于第四代移动通信系统,而OFDM的信道估计是一项关键技术。总结了基于导频辅助的信道估计常用算法,研究了LS、MMSE和改进的LMMSE算法的原理及其在OFDM信道估计中的应用。结合仿真对信道估计算法进行了分析与讨论。结果表明正交频分复用系统性能的提高是以系统的复杂度为代价的。     

OFDM系统中一种低复杂度的信道估计算法

提出一种适用于正交频分复用(Orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的低复杂度信道时域响应估计算法.在发送端,算法基于最小均方误差(Mean-square error,MSE)准则以及给定的导频分布对导频功率及相位进行设计;在接收端,算法直接对接收到的导频符号进行求和,通过对求和结果进行简单加权后得到信道时域响应的估计.由于该算法在估计信道时只需进行很少量的复数乘法运算,因此接收端的计算复杂度非常低.理论分析与仿真结果表明,当信道时不变或慢时变时,该算法具有较小的估计均方误差.     

基于DFT判决门限的OFDM信道估计算法

在正交频分复用系统中,为了提高信道估计算法的准确度和降低复杂度,首先对传统的离散傅里叶变换(DFT)信道估计算法进行了改进,通过引入判决门限,进一步消除信道噪声的影响,提高系统性能;然后与LS估计、SVD估计和DFT估计进行对比分析;最后通过Matlab软件进行仿真分析,结果表明了改进算法在基本不增加复杂度的前提下,提高了信道估计的准确度,进而提高整个系统的性能。     

无人机OFDM数据链路中信道估计算法研究

针对无人机信道的特点,以及采用正交频分复用技术进行无人机数据链路传输的优点.在对OFDM关键技术信道估计进行研究时,要确保接收端能够准确的检测出由于无线信道变化造成的码间干扰,准确的解调出原信号.根据系统需要设计了梳状导频和块状导频联合的导频插入方式,该方式可以在数据传输和信道估计性能上做到折中,并对常用的信道估计算法进行分析研究提出了改进的最小均方误差信道估计算法,最后建立频率选择性信道模型对不同的信道估计算法进行仿真,分析仿真结果可以看出该导频插入方式和信道估计算法具有较低的复杂度,而且又具有良好的信道估计性能,适合在实际系统中应用.     

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。     

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。     

一种改进的MIMO-OFDM系统频域信道估计和跟踪方案

深入研究了MIMO-OFDM系统中的频域信道估计和跟踪算法．在分析比较了现有频域信道估计算法的基础上,提出了一种有效的改进频域信道估计和跟踪方案．该方案利用基于正交训练符号的算法求得初始信道估计值,利用信道估计和信号检测的联合迭代算法来跟踪随时间变化的信道参数．在典型的室内传输环境下对三种频域信道估计和跟踪方案进行了仿真比较,结果表明,本文所提方案在较低的迭代次数下就可以带来明显的性能改善．     

一种改进的基于离散余弦变换的声音压缩算法

摘要：声音压缩传输是异常声音检测系统中的重要模块。针对现有算法不能满足系统实时性要求的缺陷,提出一种采用角度误差限定分段拟合和离散余弦变换(DCT)的声音压缩算法。该算法先设置合理的角度误差,从时域波形的第一个采样点开始按照几何夹角和限定的角度误差逐点判断是否可以压缩,分段模拟信号波形,然后采用传统的基于离散余弦变换算法,选取合适的阈值再次进行压缩。实验结果表明,与传统的声音压缩算法相比,提出的算法在压缩效果上有较明显的改善。     

基于离散余弦变换矩阵的隐私数据保护方法

针对聚类分析中隐私数据保护的问题,提出一种基于离散余弦变换矩阵的隐私数据保护方法(DCBT),对随机选择的k个属性向量实施变换,直到所有属性都至少被变换一次且变换的次数达到初始设置值,选取隐私保护度最优的变换结果。实验结果表明,对于集中式数据,该方法能保持2点间距离不变,使数据较好地实现扭曲,保护隐私信息,对聚类结果基本没有影响。     

基于局部小波变换与DCT的人脸识别算法

提出了一种基于局部小波变换和离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)相结合的人脸识别方法,该算法首先利用小波变换对人脸图像做适当层次的小波分解,然后通过离散余弦变换对低频分量作进一步的特征提取和压缩,得到人脸识别特征,最后利用欧氏距离和最近邻分类器进行识别。基于ORL人脸数据库的实验结果表明了该算法的有效性。     

一种基于DCT变换的音频多水印算法

提出了一种在同一音频作品中加入稳健水印和易损水印的多水印算法。该算法在DCT域添加随机序列作为稳健水印，然后通过实施适当的量化策略，实现在稳健水印的基础上加入了易损水印。实验结果表明，在同一音频作品中以这样的方式加入两种水印后，通过一定的控制，两种水印可以起到不同的作用。整个系统具有联合防伪的功能，一方面实现版权保护，另一方面鉴定作品是否经过篡改。通过计算提取的易损水印，易对音频信号的原始性作出结论，而提取出的稳健水印对诸如滤波、重采样、加噪等攻击表现出良好的稳健性，具有保护版权的功能。     

STC-OFDM系统中的信道估计算法

针对稀疏信道特性的STC-OFDM系统,提出一种基于参数模型的导频信道估计方法。利用最小二乘算法估计出导频所在位置的频率响应,用时间平均相关代替统计平均相关,得到信道相关矩阵的估计值。通过基于特征值分解的低秩建模,估计出信道的多径数目,利用旋转不变子空间方法估计出各个延迟的时间参数,在频率和时间域上插值平滑得到信道的频率响应。该方法不需要已知信道的先验信息,仿真结果证明了该方法的有效性。     

一种改进的LMMSE信道估计算法

LS算法简单,容易受到噪声的干扰,但是它不需要预先知道信道的统计信息。通过对信道的时域特性进行研究,在基于LS算法的基础上提出了一种改进的LMMSE信道估计算法,与传统的LMMSE信道估计算法相比,改进的LMMSE算法不需要预先知道信道的统计信息,其性能要优于LS算法;并针对MSE和BER的性能进行了仿真,理论分析和仿真结果也表明:改进的LMMSE算法性能优于LS算法,而且比较接近传统的LMMSE算法。