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。     

基于小波去噪与变换域的信道估计方法

针对长期演进(LTE)下行正交频分复用(OFDM)系统的最小二乘(LS)信道估计算法对噪声比较敏感的问题,提出了一种基于小波变换去噪与变换域插值相结合的信道估计方法.该方法通过在最小二乘(LS)估计之后加入小波阈值去噪过程,再通过变换域低通滤波插值估计进行双重去噪处理.计算机仿真结果表明,该估计方法能够有效地去除加性高斯白噪声,比一般的LS估计算法性能要好,在一定程度上弥补了LS估计算法对噪声敏感的缺陷.     

基于DFT算法的OFDM信道估计研究

本文研究了DFT信道估计算法并对该算法进行了改进,首先将信号在频域转换到时域,然后将时域中循环前缀长度之外的信道估计值置零.同时对循环前缀之内,也就是n≤LG-1的信道估计值做进一步的处理,以便进一步消除噪声的干扰.通过计算机仿真验证了改进的DFT算法优于原算法.     

基于DFT算法的OFDM信道估计研究

本文研究了DFT信道估计算法并对该算法进行了改进,首先将信号在频域转换到时域,然后将时域中循环前缀长度之外的信道估计值置零。同时对循环前缀之内,也就是1GnL的信道估计值做进一步的处理,以便进一步消除噪声的干扰。通过计算机仿真验证了改进的DFT算法优于原算法。     

基于EMD-SVD差分谱的DWT域LMMSE自适应信道估计算法

针对当前基于奇异值分解的线性最小均方误差（SVD-LMMSE）法信道估计误差相对较大的问题,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解（EMD-SVD）差分谱的离散小波变换（DWT）域线性最小均方误差（LMMSE）自适应信道估计算法。在对信号进行最小二乘（LS）信道估计及预滤波处理后,运用DWT对信号的高频系数进行阈值量化去噪处理;然后结合基于EMD-SVD差分谱的自适应算法,将强噪声小波系数中微弱的有效信号提取出来,并进行信号的重构;最后根据循环前缀（CP）内、外噪声方差的均值设置相应门限,对循环前缀以内的噪声进行再次处理,从而进一步降低噪声的影响。对算法的误码率（BER）和均方误差（MSE）性能进行实验仿真,实验结果表明：所提算法的整体性能明显优于经典的LS算法、传统的LMMSE算法和目前较为流行的SVD-LMMSE算法,能够较好地降低噪声的影响,并可有效提升信道估计的精确度。     

MIMO-OFDM系统中基于小波包的信道估计方法

对多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中基于导频辅助的最小二乘(LS)信道估计算法进行研究,针对LS算法对噪声影响比较敏感的缺点,提出了一种基于小波包去噪的信道估计方法,对导频符号的信道响应进行去噪处理后,再做内插估计.根据该方法的思想,基于长期演进(LTE)协议进行计算机仿真与分析,结果表明该方法比传统的LS估计算法具有更好的性能,能够有效减小信道噪声的影响,提高信道估计精度.     

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。     

防干扰DFT信道估计算法

传统的DFT的信道估计算法只是把循环前缀以外的噪声忽略为0,其余都认为是有用的加性噪声,但是在循环前缀以内仍含有由于码间干扰(ICI)和信道干扰(ISI)带来的噪声以及其他的一些噪声干扰,严重影响了信道的估计值,本文在DFT算法之前首先消除了由ICI和ISI带来的干扰,再进行DFT的信道估计,最后在分别由禁忌算法和求导两种方法进一步消除循环前缀以内由于其他因素带来的噪声,这样大大增强了估计值的准确性,最后由matalb仿真结果可以看出,由于迭代算法和禁忌算法、求导方法的使用尽可能地消除了噪声的干扰,大大提高了信道的估计值,信道的误比特率和均方误差随着信噪比的增大越来越小,仿真结果证明改进的算法的性能优于传统的DFT算法,求导法性能略微优于禁忌算法。     

基于小波和奇异值低阶近似的OFDM信道估计方法

为了提高信道估计算法的准确性和简化计算量,提出了结合小波去噪和奇异值分解的MMSE低阶近似的信道估计方法,先将LS信道估计的结果进行小波去噪,然后将其运用在基于奇异值分解的MMSE低阶近似方法中,最后通过插值算法实现所有子信道的估计.理论分析及仿真证明了本算法的有效性及优越性.     

基于独立分量分析的低压电力线信号去噪

针对低压电力线中的噪声,提出了一种运用独立分量分析原理对低压电力线信号进行消噪的方法,详细研究了低压电力线信道噪声特性以及独立分量分析原理,应用基于负熵的FASTICA算法对低压电力线信道载波进行去噪,并与小波去噪的效果进行了比较。实验结果表明,该去噪方法的去噪效果与小波去噪效果接近,其特色是通过电力线信号与噪声信号的盲源分离实现噪声去除,与小波去噪方法相比,该方法更简单容易、去噪效果好、自适应能力强。     

基于最大能量匹配与样本熵的小波降噪方法

为提高自适应小波阈值降噪方法的效果,提出一种结合最大能量匹配的小波包分解和快速样本熵的小波阈值降噪方法。根据各层小波系数特点并以最大能量匹配准则自适应选择小波包基对含噪信号进行分解,对最大尺度下的小波系数阈值化后重构得到噪声信号,采用快速样本熵算法计算噪声信号样本熵,动态调整阈值使噪声信号样本熵最大而获得最佳的降噪效果。应用实例表明：该方法相比传统的小波阈值降噪方法具有更好的降噪效果。     

基于最大信息熵的小波包阈值去噪语音增强算法

去噪算法在语音增强中占有极为重要的地位.而传统的小波阈值去噪算法会不可避免地造成部分有用语音信号的损失.为了更好地对含噪语音信号进行去噪,选用小波包分析法进行语音分解,采用一种新的阈值函数,同时基于最大信息熵的原理确定了阈值和加权阈值函数中的权因子.仿真结果表明,该算法能够很好地抑制噪声,保证重建信号质量.无论在听觉效...     

基于阈值的小波域语音降噪新算法

提出了一种新的基于阈值的小波域语音降噪算法。采用小波包对含噪语音进行分解，克服了传统的正交小波变换的缺陷。采用自适应阈值的方法，对每一尺度上的噪声最大量进行去噪，保留有用信号，可以进一步提高信噪比，仿真实验表明，该方法有更好的去噪效果。     

一种含噪压缩感知的语音消噪方法

针对含白噪声语音信号采用压缩感知时重构效果差的问题,提出了一种对CS投影矩阵为行阶梯矩阵下的观测序列进行小波阈消噪的方法。针对该方法在噪声较小时,由于对某些帧的观测序列的噪声标准差估计误差过大,从而导致的重构性能衰减严重的问题,提出了一阶平滑的噪声估计的改进方案,改善了高信噪比时的重构效果。仿真显示,该方法通过压缩感知降低采样率的同时,实现了语音增强,并且性能也优于传统语音消噪方法。