基于导频辅助的低压电力线通信系统信道估计算法

针对低压电力线信道噪声强、衰减大的问题,基于OFDM技术的电力线通信系统采用时域扩充结构,提高导频数据的可靠性.确定了在OFDM时域扩充结构中应用LMMSE准则时最大多径时延的最优取值.在此基础上提出一种更适合时域扩充系统的信道估计优化算法,通过利用OFDM符号内所有导频参与信道估计从而在低信噪比条件下获得更低的误码率.仿真结果表明提出的改进算法与传统LMMSE算法相比具有更好的信道估计性能,在信噪比低于0dB时改进算法的性能优势更加明显.     

OFDM系统导频信道估计算法的性能研究

研究基于块状导频的最小平方（LS）信道估计、线性最小均方误差（LMMSE）和低秩LMMSE信道估计算法,并进行了算法仿真,得出不同信道估计算法下正交频分复用（OFDM）系统误比特率（BER）和信噪比（SNR）之间的变化关系,以及在不同导频符号间隔下的误比特率曲线图。仿真结果表明：LMMSE、低秩LMMSE和LS算法的性能依次变差,且导频符号间隔对误比特率性能影响较大。     

一种实用的基于导频的空时编码OFDM系统信道估计方法

该文研究了在多径衰落信道情况下的基于导频的空时编码OFDM系统的信道估计方法,包括基于DFT的LS,LMMSE算法,提出了一种实用的估计方法,该方法通过优化设计的导频符号避免了复杂的矩阵求逆计算,大大降低了LS,LMMSE算法的复杂度和运算量,在性能上接近理想信道信息情况下的性能。     

改进的高效MIMO-OFDM系统EM信道估计算法

针对MIMO-OFDM系统中期望最大化(EM)信道估计算法在高信噪比(SNR)下带来的误差地板(EF)现象,且OFDM符号的数据传输效率随发射天线数的增加而明显降低,提出一种改进的高效EM信道估计算法。该算法首先引入一种准确的等效信号模型并推导出一种修正的EM算法,改善了EM算法在高SNR下的性能;在多个OFDM间利用相位正交导频序列来提高数据传输效率,同时进行联合信道估计以提高估计性能。仿真实验验证了所提算法具有更高的信道估计性能和更高的数据传输效率。     

基于特殊训练序列的信道估计算法的研究

为降低MIMO—OFDM系统信道估计运算复杂度和提高估计精度，设计了一种特殊的训练序列，并给出了基于该训练序列的低复杂度算法，采用该方法避免了矩阵求逆运算，使运算大大简化，且在系统存在ISI时,采用本文给出的信道估计方法，信道的估计参数不会受到ISI的影响。仿真结果证明在存在ISI时，给出的信道估计与不存在ISI时性能相同，在高SNR时比传统方法其MSE高20dB。     

802.16a OFDM系统中基于DFT信道估计算法的研究

信道估计技术是实现OFDM系统的关键技术之一。对OFDM系统中的信道估计算法LS、LMMSE和3种时域估计器进行了研究,分析了它们的复杂度,并在802.16a多径衰落信道下进行了仿真和分析。     

一种基于SC-FDMA系统改进的LMMSE信道估计算法

对于LTE上行链路来说,寻求性能优良的信道估计算法是十分必要的。传统的最小平方(LS)和线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法存在许多不足。其中,在研究过程中会发现传统线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法具有计算复杂度大的问题。然而,通过借助于雅克比迭代算法解决线性方程的理念,能够对传统的LMMSE算法做进一步的改进。同时,理论分析和仿真结果表明:该算法在低信噪比下表现出良好的性能,它不仅降低了计算复杂度,而且估计结果更精确。     

基于块状导频的OFDM信道估计

首先对OFDM系统中基于导频辅助的信道估计算法进行研究,为了降低复杂度,利用奇异值分解(SVD)给出一种低阶近似的信道估计器。仿真结果表明LMMSE算法利用信道相关特性增加了运算量,但可以获得较好的估计效果,其简化算法(SVD)的性能略有下降,且随着信噪比增大,会出现"地板效应"。     

OFDM通信系统中的一种通用的信道估计模型

本文根据DFT的一个性质为OFDM通信系统构造了一种通用信道估计模型。该模型利用系统子信道中的一部分专门进行信道估计,适用于慢消失信道。该模型同最小平方差（LS）和最小均方差（LMMSE）相结合分别形成两种信道估计方法,并从理论角度分别分析它们的计算复杂性和均方差性能。对多径信道仿真表明,基于LS的方法误符号率性能比基于LMMSE的方法差2－3dB,但是计算复杂度较低。总之,此信道估计模型的计算复杂度和性能随着用于信道估计的子信道数目增加而增加,当所用子信道数目是周期头长度的两倍时,达到计算量和估计性能的最佳平衡。     

无线传感网OFDM系统中信道估计与均衡技术的算法设计

无线传感网的OFDM系统中,传统的信道估计与均衡算法在精确度和复杂度上不尽如人意。本文改进了LMMSE算法,并利用循环卷积特性与DFT性质化简信道估计算法与插值算法,设计出一种有较低复杂度和较高精度的信道估计与均衡的快速算法,具有良好的实用性,Matlab仿真验证了算法正确性。     

SNR Estimation in OFDM System by the Correlation of Decision Feedback Signal

In the channel-varying environment, it is very important to estimate the signal to noise ratio (SNR) of received signal and to transmit the signal effectively for the modern communication system. The performance of existing non-data-aided SNR estimation methods are substantially degraded for high level modulation scheme such as M-ary amplitude and phase shift keying or quadrature amplitude modulation. In this paper, we propose a SNR estimation method which uses zero point auto-correlation of received signal per block and auto/cross-correlation of decision feedback signal in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system. Proposed method can be studied into two types; Type 1 can estimate SNR by zero point auto-correlation of decision feedback signal based on the second moment property. Type 2 uses both zero point auto-correlation and cross-correlation based on the fourth moment property. In block-by-block reception of OFDM system, these two SNR estimation methods can be possible for the practical implementation due to correlation based the estimation method and they show more stable estimation performance than the previous SNR estimation methods. Also, we mathematically derive the SNR estimation expression according to computational difference of auto/cross-correlation. Finally, Monte Carlo simulations are used to verify the proposed method.     

认知无线电中OFDM信号信噪比盲估计

针对认知正交频分复用(OFDM,orthogonal frequency division multiplexing)系统中低信噪比多径信道下传统的OFDM信号信噪比盲估计算法的估计性能差,计算复杂度高的问题,提出一种新的OFDM信号信噪比盲估计方法,该方法首先利用自相关函数的特性粗略估计出信道阶数,确定循环前缀部分中不受符号间干扰的数据区间,然后根据选定区间的数据的自相关函数值估计接收信号的信号功率,最后利用循环前缀数据为部分有用数据的复制这一特性估计出噪声功率,从而估计出接收信号的信噪比。仿真实验结果表明,提出的方法无需任何先验信息,在低信噪比多径信道下具有良好的估计性能,且计算复杂度低,更适合于认知OFDM系统。     

Underlay认知网络中时频重叠OFDM信号的信噪比盲估计

针对underlay认知无线电中时频重叠正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）信号的信噪比（Signal to Noise Ratio,SNR）难以估计的问题,提出了一种基于循环自相关特性的时频重叠OFDM信噪比盲估计方法.该方法提取接收信号的循环自相关函数截面中的离散谱线估计出分量信号的总功率,并结合时延和循环频率均为零时的离散谱线估计出时频重叠OFDM信号的信噪比.仿真结果表明,在无需先验信息的情况下,当SNR大于-7dB时,所提方法估计的均方误差小于0.1,并且对分量信号的功率比和频谱重叠率具有稳健性.     

基于导频的室内可见光自适应OFDM通信系统信道估计

使用自适应OFDM技术改善可见光通信系统性能,需要以准确的信道估计为前提。研究可见光自适应OFDM通信系统的基于导频的信道估计方法,引入射频通信中常用的LMS方法,与可见光信道基于LS的估计方法进行了比较,并对其特性进行了分析,仿真实验结果表明,采用LMS估计方法在BER为10-3水平时,SNR优于LS估计方法2 dB,LMS信道估计方法信道跟踪能力较强,比LS法抗干扰。     

信道估计错误对LDPC-OFDM系统译码性能的影响

LDPC码应用于OFDM系统能够得到非常好的性能,然而当信道估计信息发生错误将直接影响译码性能.为此,研究了信道估计误差对LDPC-OFDM系统性能的影响.理论和仿真得出了以下结论:信道估计误差可带来译码过程外部信息信噪比的提高或降低,由此加速成功译码或者导致译码失败.     

Doppler Spread Estimation for Broadband Wireless OFDM Systems Over Rician Fading Channels

In this paper, we present a new Doppler spread estimation algorithm for broadband wireless orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems with fast time-varying and frequency-selective Rayleigh or Rician fading channels. The new algorithm is developed by analyzing the statistical properties of the power of the received OFDM signal in the time domain, thus it is not affected by the influence of frequency-domain inter-carrier interference (ICI) introduced by channel variation within one OFDM symbol. The operation of the algorithm doesn’t require the knowledge of fading channel coefficients, transmitted data, or signal-to-noise ratio (SNR) at the receiver. It is robust against additive noise, and can provide accurate Doppler spread estimation with SNR as low as 0 dB. Moreover, unlike existing algorithms, the proposed algorithm takes into account the inter-tap correlation of the discrete-time channel representation, as is the case in practical systems. Simulation results demonstrate that this new algorithm can accurately estimate a wide range of Doppler spread with low estimation latency and high computational efficiency.     

Reducing ICI effect in OFDM system using low‐complexity Kalman filter based on comb‐type pilots arrangement

In OFDM systems, time‐varying channels destroy orthogonality between subcarriers causing Inter‐Carrier Interference. To reduce this effect, a Kalman filter, as a benchmark, is used for channel estimation, based on comb‐type pilot arrangements of the OFDM system. An advantage of comb‐type pilot arrangements in channel estimation is the ability to track the variation of the channel caused by Doppler frequency. Kalman method has been proposed to estimate the channel frequency response (CFR) at the pilot locations, then CFR, at data subchannels, is obtained by means of interpolation between estimates at pilot locations. The low‐complexity Kalman method is introduced to reduce the complexity of the system while achieving the same BER/SNR. Different types of interpolations have been also compared such as Low‐pass, Spline‐cubic and Linear interpolation methods. The BER/SNR performance of BPSK modulation schemes are considered for time varying Rayleigh fading channels. Our results has shown that the low‐complexity Kalman estimation, used with the pilot arrangement and a suitable interpolation method, gives almost the same performance as that of the Kalman method specially for low SNR values and hence the effect of Doppler shift effect is controlled. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Ltd.     

MIMO—OFDM系统基于子空间的盲信道估计技术

MIMO-OFDM系统能在宽带无线信道中达到很高的速率。文章建立了MIMO-OFDM信道识别的条件并实现了基于子空间方法的盲信道估计技术。该方法将现存的在SISO-OFDM系统中的基于子空间的盲信道估计进行统一，并且推广到MIMO-OFDM系统中。特别是该方法可以获得信道的精确估计，且能快速收敛。仿真实验的结果显示了该方法的均方误差性能。     

基于免疫机制的RBF网络在OFDM信道估计中的应用

针对OFDM系统的信道估计问题，提出了一种新型的基于免疫机制的RBF网络信道估计方法。该算法能够有效提高网络训练精度，改善进化训练算法的未成熟收敛问题。在低信噪比，快衰落的恶劣信道情况下，文中采用的RBF网络相对传统算法表现出了优异性的性能，设计出的信道估计器可以达到很高的测量精度。     

PIP—OFDM系统中的时间和频率同步算法

同步是OFDM技术必须解决的问题之一,且传统的同步算法只有当信噪比很大时才能达到很好的效果。该文研究了一种新的PIP—OFDM系统,它是将一种特殊的带内预编码导频信号加入到一般的OFDM系统中,保证系统在低信噪比情况下也能获得很好的同步。对小数倍载波频率粗同步和时间同步估计算法进行了改进,并应用于新的系统。仿真结果表明,改进的算法能够更好的对频率和时间进行估计,从而使得系统能够获得很好的同步性能。