一种用于实际OFDM系统的RLS自适应信道估计算法

对OFDM信道估计中的信道冲激响应(CIR)泄漏问题进行了分析,提出了一种新的时域一维递归最小二乘(RLS)自适应信道估计算法。RLS滤波器的输入和参考信号被一个独立于信道统计特性的矩阵加权,降低了CIR泄漏的影响。该算法保持了一维RLS算法低复杂度的特点,运算量远小于二维RLS算法。仿真结果证明,在非整数采样多径衰落信道下该算法极大提高了一维RLS信道估计的MSE性能,使其逼近于二维RLS算法。     

OFDM-UWB系统中基于不同插值方法的信道估计

为得到适于OFDM-UWB系统的信道估计方法,通过分析线性插值、高斯插值和DFT时域补零插值法来获得完整信道响应的估计,得到最小的均方误差。仿真结果表明,对于UWB室内信道中的CM1和CM4两种信道模型,在低信噪比时可以采用复杂度较低的线性插值算法,在高信噪比时可以采用DFT时域补零插值算法。     

STBC发射分集OFDM系统的一种低复杂度的信道估计

针对空时分组编码(STBC)发射分集的多天线正交频分复用(OFDM)系统，文章提出一种新的、低复杂度的信道估计方法——正交一线性估计。该方法利用空时分组编码的复正交特性，将多个收发天线对的信道分离与估计问题简化为一线性变换问题，然后基于最小二乘准则(Least—Square)，完成信道估计器的设计。理论分析和仿真结果表明，和已有的LS信道估计方法相比，该方法能提供3dB性能改善。     

一种快变信道下OFDM系统的Kalman信道估计算法

针对频率选择性快速时变信道的多径干扰和较大的多普勒频谱扩展,提出了一种改进的Kalman滤波算法。用于正交频分复用（OFDM）系统信道估计．该算法采用复杂度大大降低的低维Kalman滤波来跟踪快速时变信道,迭代联合信道估计与检测算法来获得测量矩阵,并对滤波结果利用一种新的简单的最小均方误差（MMSE）估计器进行优化。有效地降低了传统基于Kalman滤波算法的复杂度．仿真结果表明,该方法能够跟踪信道的快速变化,具有良好的估计性能．     

稀疏水声OFDM系统迭代LS自适应信道估计

为了消除水声OFDM系统中噪声对稀疏多径信道估计的影响,提出了基于阈值探测的迭代最小二乘自适应信道估计方法.该方法根据最小方差准则引入加权因子对误差平方进行加权求和,由此导出一个迭代方程进行自适应信道估计.该迭代方程具有计算复杂度低的优点,不会带来大的矩阵运算.在该方法基础上,提出基于阈值探测的稀疏信道估计方法,探测最...     

OFDM时域信道估计的MMSE简化算法

鉴于传统MMSE信道估计器性能与实现复杂度的矛盾，提出了一种简化的易于实现的时域MMSE信道估计器，并对其性能进行了仿真。结果表明，该算法有较好的性能，且算法复杂度较低。在系统的实现中有较好的参考价值。     

上行MC-CDMA系统中基于DFT变换的信道估计

提出了一种新颖的适用于多载波码分多址接入(MC-CDMA)系统上行链路的信道估计算法。在合理约束条件以及为每个用户特殊设计的导频序列辅助下,基于离散傅里叶变换(DFT)的上行信道估计算法能够获得较好的估计精度,同时无需牺牲过多的系统容量。仿真结果表明了该算法具有优良的最小均方误差性能。     

一种基于PCC训练符号的OFDM信道估计算法

分析了正交频分复用(OFDM)信道估计中的信道冲激响应(CIR)泄漏问题,提出了一种新的时域信道估计算法. 使用多项式相消编码(PCC)训练符号进行信道估计,利用其频谱陡降的特点减少保护边带宽度,进而降低CIR泄漏. 与已有的OFDM信道估计算法进行了比较,仿真结果证明,该算法极大降低了信道估计均方误差(MSE)值,改善了系统误码率(BER)性能.     

基于MMSE的无线OFDM系统信道估计算法

OFDM作为一种多载波调制技术具有很强的抗衰落能力,广泛用于无线通信领域。同时提出一种基于最小均方误差（MMSE）的无线OFDM系统信道估计方法。实验表明,在相同信噪比（SNR）下,采用最小均方误差MMSE算法的误码率比传统的最小平方LS算法的误码率小1个数量级,采用MMSE算法有效地提高了无线OFDM系统信道估计性能。     

一种用于低压电力线通信的信道估计算法仿真

针对低压电力线通信中的信道估计问题,应用正交频分复用(OFDM)技术,在现有的OFDM通信信道估计算法的基础上,提出一种基于小波滤波器判决反馈的信道估计算法.该算法无需额外发送参考消息,提高了信道的利用率,而且小波滤波器能够达到去噪声的目的,具有良好的估计性能.对该算法进行了理论分析和初步的仿真实验,给出了仿真方法及结果.     

一种基于神经网络的低压电力线通信盲信道估计算法

主要研究采用OFDM技术的低压电力线通信的信道估计问题。通过分析低压电力线信道特性,提出了一种基于Kohonen神经网络的盲信道估计算法。该算法基于Kohonen竞争神经网络,利用接收机接收到的频域信息进行非线性的直接判决,因而无需辅助的导频信息。仿真结果表明该算法具有很好的误码性能。     

基于离散椭球基-基扩展模型的OFDM信道估计

为准确掌握信道特性,提出了基于离散椭球基—基扩展模型(Discrete Prolate Spheroidal Sequences-Basis Expansion Model,DPSS-BEM)的OFDM信道估计方法。采用二维DPSS-BEM对信道进行建模,将信道视为二维正交分量的线性加权,并利用导频位置的训练信息估计权值。仿真表明,该方法与基于极值BEM算法、卡尔曼估计法比较,能有效跟踪OFDM信道变化,改善信道的归一化均方误差和误码率性能。     

LTE上行接收分集中一种新的判决反馈检测算法

针对快速时变信道,提出了一种新的联合信道估计和符号判决反馈检测算法应用于LTE上行接收分集.新算法对OFDM数据符号进行硬判决,并利用硬判决结果对该符号上的信道进行估计,估计结果用于相邻数据符号的均衡和解调.分析和仿真结果表明：在高信噪比、快速移动环境下,新算法相对线性插值算法具有较好的性能,而且具有较高的实用性.     

基于OFDM信号的自适应水声信道估计算法

建立适用于OFDM水声通信信号的信道估计模型, 对MP算法进行改进, 引入路径门限调整机制克服虚假路径造成的不良影响, 通过重要路径权系数的迭代修正降低非正交性引入的估计误差, 以较小计算量取得了与OMP算法相当的估计精度; 针对传统信道估计算法对信道长度信息的依赖问题, 提出了一种信道长度自适应信道估计算法, 该算法能够对信道估计质量进行实时评价, 并根据评价结果实现信道估计算法预估信道长度的自适应调整, 满足未知水声信道精确估计及通信应用的需要; 基于OFDM导频元素个数与信道估计效果的关系研究, 提出了OFDM导频序列自调整的通信方案, 以较小的带宽损失保证了可靠的水声通信. 通过仿真和实地试验, 验证了该文研究内容的有效性.     

一种基于小波变换的运动估计方法

提出了一种基于运动边缘检测与连续小波变换相结合的运动目标检测与跟踪方法。通过多尺度运动目标边缘检测．提取出运动目标图像能量集中的边缘，得到抗噪性好、边缘连续清晰的运动目标。利用连续小波变换把目标边缘图像序列映射到运动状态参数空间进行分析。实验表明，该算法是对有噪、旋转和遮挡等复杂运动目标进行运动估计的有效方法。     

FSO—OFDM系统的SVD—MMSE信道估计算法

针对基于MMSE的FSO—OFDM系统信道估计算法计算量复杂、对信道矩阵具有奇异性要求等弊端,设计了基于SVD-MMSE算法的FSO—OFDM系统信道估计流程,并通过MonteCarlo方法对SVD—MMSE算法进行了仿真验证,将MMSE算法与SVD—MMSE算法进行了对比分析,结果表明SVD-MMSE算法相对于MMSE算法既能降低系统计算复杂度又能保证系统可靠性,即在系统复杂度与性能之间可以得到很好的折衷．     

短波宽带OFDM系统的信道估计新方法

提出了一种新的适用于短波宽带OFDM系统的信道估计方法。此方法基于对导频时域序列的循环相关与循环自相关的处理得到导频处的信道冲击响应，再利用高斯内插方法得到其他位置的信道冲击响应。通过采用这种方法可以有效地消除各径对其他径的影响，使系统的性能有较大提高，且相对运算量不大，利于工程实现。     

Image Edge Detection Based on Wavelet Transform

ＩｍａｇｅＥｄｇｅＤｅｔｅｃｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｌｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＺＨＡＮＧＹｅ；ＳＨＩＭｅｎｇ；ＲＥＮＧｕａｎｇｈｕｉ（张晔）（时萌）（任广辉）（Ｄｅｐｔ．ｏｆＲａｄｉｏＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ．ＨａｒｂｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＴｅ...