大规模MIMO系统上行链路时间-空间结构信道估计算法

针对大规模多入多出(MIMO)系统上行链路非平稳空间相关信道的估计问题,该文利用信道的时间-空间2维稀疏结构信息,应用狄利克雷过程(DP)和变分贝叶斯推理(VBI),设计了一种低导频开销和计算复杂度的信道估计迭代算法,提高了信道估计精度。由于平稳空间相关信道难以适用于大规模MIMO系统,该文借助于狄利克雷过程构建了非平稳空间相关信道先验模型,可将具有空间关联的多个物理信道映射为具有相同时延结构的概率信道,并应用变分贝叶斯推理设计了低导频开销和计算复杂度的信道估计迭代算法。实验结果验证了所提算法的有效性,且具有对系统关键参数鲁棒性的优点。

     

MIMO-OFDM系统中基于变分贝叶斯EM算法的联合符号检测与信道估计

基于变分贝叶斯期望最大化(VBEM, variational Bayes expectation maximization)算法和Turbo原理,提出了时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法.设计的软入软出空时检测器在采用列表球形译码避免穷尽搜索的同时,考虑了信道估计误差方差矩阵的影响;利用空时检测获得的发送信号后验概率分布估计,推出了新的Kalman前向后向递归信道估计器.仿真结果表明,在时变多径信道条件下,提出的算法比传统EM算法和面向判决算法更加具有顽健性.     

平坦衰落信道下基于变分贝叶斯的多天线信号联合符号检测算法

该文针对平坦衰落信道下存在信道参数差异的多天线接收信号联合参数估计和符号检测问题,提出一种基于变分贝叶斯的联合处理算法。算法直接利用多个接收数据流进行信息符号的估计,抑制传统信号合成与解调解耦处理带来的性能损失。将问题建模为已知多组观测数据条件下发送符号、信道传输时延、信道增益和噪声功率的联合最大后验估计问题。基于变分贝叶斯理论对该最大后验进行近似求解,在相对熵最小化的准则下,推导得到了各个待估参数解析形式的近似后验分布——变分分布。所提算法无需计算各参数精确的点估计值,而是采用信道参数和信息符号变分分布迭代处理的方式进行联合求解。仿真结果表明,所提算法通过多信号、多参数的联合处理能够获得优于经典解耦处理和部分联合处理技术的系统误码率性能,且在接收天线数目较多和观测数据长度较短时性能优势体现更加明显。     

基于快速贝叶斯匹配追踪的激光大气信道估计

信道估计是指接收机获知信道状态信息的方法和过程。信道估计的准确度决定了接收机的工作性能,所以均衡之前,必须先进行信道估计。目前,激光光学传输信道估计成为多输入多输出正交频分复用的自由空间光通信系统的关键技术。传统的压缩感知方法作为一种信道估计的有效方法,具有恢复和重构原始信号的能力,但在计算复杂度上付出了一定的代价。快速贝叶斯匹配追踪算法克服了现有方法重构精度低和复杂度高缺点。通过先验模型选择和近似的最小均方误差的参数向量的估计,快速贝叶斯匹配追踪算法提供了估计信道冲激响应的一种有效方式。仿真结果表明,与传统的基于压缩感知的方法相比,该方法能显著提高系统的性能。     

无人飞行器通信中联合信道估计和Turbo均衡

Turbo均衡技术能有效克服信道多径、消除符号间干扰(ISI),从而提高接收机整体性能。针对无人飞行器地空视距链路信道这种快时变多径信道,提出了一种联合信道估计和Turbo均衡的迭代接收算法。该算法采用单载波调制体制,通过信道估计和Turbo均衡之间相互反馈软信息来消除ISI。Matlab仿真结果表明,经过2次以上的迭代后,相比较于传统的单载波频域Turbo均衡算法,新算法的误码率性能得到了显著改善。     

基于参数解耦的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波

针对噪声协方差矩阵失配情况下的状态估计问题,本文基于变分贝叶斯框架,提出了一种适用于过程噪声协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵均未知条件下的参数解耦的变分贝叶斯自适应卡尔曼滤波算法。所提算法选取预测误差协方差矩阵作为变分优化变量,并引入了其马尔可夫演化模型,构造了参数解耦的变分推断模型。同时,采用固定点迭代优化实现状态、预测误差协方差矩阵和测量噪声协方差矩阵的联合后验概率分布求解,并设计了算法的收敛性判断准则。仿真结果验证了算法的有效性。     

一种低复杂度的基于多径时延跟踪的OFDM信道估计算法

本文针对宽带正交频分复用（OFDM）系统，提出了一种低复杂度的基于对多径时延跟踪的信道估计算法，并分析了信道估计的均方误差性能和计算复杂度。分析和仿真结果表明，这种算法通过对多径的跟踪降低了需要估计问题的维数，从而提高了信道估计器的性能，并且降低了运算的复杂度。     

角闪烁下基于变分贝叶斯-交互式多模型的目标跟踪

开展角闪烁噪声下的目标跟踪研究对提升传感器的探测性能具有重要意义,其中角闪烁噪声具有的分布未知和非平稳特性是长期困扰研究者的难点。针对该问题,该文首先给出角闪烁下基于变分贝叶斯参数学习的跟踪滤波理论框架。其次,提出一种联合估计运动状态和闪烁噪声分布的变分贝叶斯-交互式多模型(VB-IMM)算法,该算法通过设计多个并行的跟踪模型处理角闪烁的跟踪问题,同时利用变分贝叶斯方法实现闪烁噪声分布参数的在线学习,并反馈给跟踪模型,实时调整跟踪模型参数。最后,设计了仿真实验对算法在闪烁噪声分布未知和非平稳条件下的跟踪性能进行了验证,同时对算法的计算复杂度进行了仿真分析。仿真结果表明,在量测噪声分布未知和非平稳条件下,VB-IMM具有较高的跟踪精度,且算法复杂度较小,易于实现。     

无线正交频分复用系统信道序惯盲检测

针对正交频分复用(OFDM)系统信道的时变特性,提出若干新型算法,依序对OFDM信道进行盲检测.结合OFDM系统的结构特点,给出了一种基于期望最大化(EM)方法的迭代算法(OEM),该算法可用来计算OFDM系统信道参数的最大似然(ML)估计值.在此基础上,为了降低计算复杂度,避免由于矩阵求逆而带来的风险,提出了一种新颖的递归计算方法(ROEM).仿真结果显示,所提出的算法,其误码率低于其他类型的盲检测估计算法.     

时变有色观测噪声下基于变分贝叶斯学习的自适应卡尔曼滤波

针对卡尔曼滤波中观测噪声是有色的且随时间变化这一情形,该文提出基于变分贝叶斯学习的自适应卡尔曼滤波算法。该算法先利用差分法,将时变噪声模型当中的有色观测噪声进行白化处理,从而使模型转换成了过程噪声与观测噪声相关的白噪声模型。考虑噪声相关条件下的卡尔曼滤波,并使之与变分贝叶斯学习结合,将白噪声方差与系统状态变量一起作为参数进行联合的递推估计。仿真结果表明,该自适应算法对时变的噪声具有较好的跟踪效果,相对经典卡尔曼滤波有着较高的滤波精度,最终得到时变有色观测噪声下的状态估计。     

Iterative Estimation and Equalization for SCCP Over Doubly Selective Channels

In time varying channels, symbol recovery for single carrier cyclic prefix (SCCP) systems becomes complicated, because the orthogonality of channel frequency response (CFR) matrix is destroyed. In response, we propose a block turbo equalization algorithm in the time domain for SCCP to cope with channel time variations. In particular, the band structure of the channel time response (CTR) matrix is exploited to reduce the computational complexity of matrix inversion. In order to use this equalization scheme, accurate channel state information (CSI) must be available. Accordingly, we present a doubly selective channel estimation method for SCCP block transmissions with the aid of a Karhunen-Loeve basis expansion model (KL-BEM). In this method, the channel estimates are firstly obtained by using the cyclic prefix (CP) of each block, and then further refined by employing an expectation maximization (EM) based iterative algorithm. Combining the iterative estimator with the proposed equalizer naturally results in a doubly iterative receiver, the performance of which is shown to come close to the performance with perfect CSI.     

5G系统中基于解调参考信号的信道估计方法

5G系统使用解调参考信号(Demodulation Reference Signal,DMRS)用于下行信道估计,工程中通常采用插值法得到数据位置信道响应,考虑实际信道中噪声的影响,频域采用线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Squared Error,LMMSE)插值算法.针对LMMSE需要获取...     

基于PSP均衡技术的CPM检测算法

针对时变频率选择性衰落信道,研究了连续相位调制（CPM）信号的逐幸存检测算法。该算法在未知信道状态的条件下,利用训练序列对信道参数进行初始估计。在对CPM信号进行Viterbi解调过程中,采用PSP技术实现信道的无延时跟踪。基于频域均衡的CPM检测算法虽然可以有效抗多径干扰且计算复杂度较低,但不能对时变信道进行跟踪。仿真结果表明,在时变多径信道下,基于PSP均衡的CPM检测算法能有效地进行信道参数估计,比频域均衡算法具有更好的误码性能。     

长码CDMA系统上行链路多用户接收机设计

提出一种适用于长码CDMA移动通信系统上行链路的多用户接收机设计方案，包括多用户信道估计、多用户检测以及信道跟踪等算法。通过把用户传播时延的影响放入信道响应矩阵中，由信道估计间接得出各用户的传播时延。使用迭代运算的方式使得运算量分散，降低了对硬件平台的要求，使算法更为适用。增大观察窗的长度达到了更准确的用户信息比特判决，提高了接收机的性能。仿真结果表明文章提出的接收机设计方案具有很好的远近效应抑制能力，性能远高于传统的单用户Rake接收机。     

基于子载波间干扰深度估计的MIMO-OFDM水声通信接收机

多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)水声通信系统中,由于子载波间干扰(ICI)对信号的影响程度未知,导致接收处理时干扰消除不完全或计算复杂度高。针对这一问题,该文提出一种迭代的基于子载波间干扰深度估计的MIMO-OFDM接收机。该接收机使用导频频域相关对每个发射信号的子载波间干扰深度进行估计,信道估计时利用估计出的干扰深度重建各个信道的频域矩阵,避免对不同信道选择相同的干扰深度,在自适应信道变化的同时降低了计算复杂度。此外,将判决反馈均衡引入MIMO-OFDM水声通信系统,利用已均衡出的符号信息消除子载波间干扰。仿真结果表明,该接收机相比于干扰深度渐进的接收机,译码成功所需的时间更短。     

MIMO Receiver Using Reduced Complexity Sequence Estimation With Channel Estimation and Tracking

A sequence-based multiple-input–multiple-output receiver incorporating channel estimation and tracking for a frequency selective fading environment is developed. It employs near-maximum likelihood sequence estimation using the partitioned Viterbi algorithm and offers linearly increasing complexity with the number of transmit antennas. The receiver implements channel estimation and tracking using a vector-polynomial-based generalized recursive least squares algorithm. The resulting integrated receiver can operate in a continuously time-varying Rayleigh or Rician fading environment. Simulation results show that it offers a good tradeoff between complexity and performance. Further complexity reduction can be achieved using tentative decisions as reference signals to the estimator and a reduced complexity form of the estimator.      

时频双选信道OFDM系统的低复杂度MMSE-SD算法

在时频双选信道OFDM系统中,针对最小均方误差连续检测(MMSE-SD)算法求逆运算导致计算复杂度过高的问题,该文提出一种改进的低复杂度MMSE-SD算法。该算法首先对信道矩阵和检测矩阵进行扩展处理,然后建立扩展矩阵和原矩阵之间的关系,每次检测用扩展矩阵的迭代求逆代替原矩阵的直接求逆。理论分析和仿真结果表明：和原MMSE-SD算法相比,该改进算法在保持原算法性能的基础上,大幅度降低其计算复杂度;与其它算法相比,该改进算法兼顾了系统性能与计算复杂度,当归一化多普勒频移增大时,其计算复杂度保持不变而性能更优。     

一种重叠Alamouti码的最大似然检测优化算法

针对准正交重叠Alamouti码(Overlapped Alamouti Code,OAC)采用最大似然(maximum likelihood,ML)接收机检测时译码复杂度高的缺点,提出了一种ML译码优化算法。利用等价信道矩阵具有部分正交性的特点,将等价信道矩阵拆分成2个相互正交的子等价信道矩阵,使得在检测每个符号分组时可分别检测2个较短分组,从而降低了ML接收机的译码复杂度。改进算法保持了与ML译码相近的误码率性能,而运算量大幅度降低,从而克服了ML译码复杂度高的缺点。     

Adaptive MIMO decision feedback equalization for receivers with time-varying channels

In an attempt to reduce the computational complexity of vertical Bell Labs layered space time (V-BLAST) processing with time-varying channels, an efficient adaptive receiver is developed based on the generalized decision feedback equalizer (GDFE) architecture. The proposed receiver updates the filter weight vectors and detection order using a recursive least squares (RLS)-based time- and order-update algorithm. The convergence of the algorithm is examined by analysis and simulation, and it is shown that the proposed adaptive technique is considerably simpler to implement than a V-BLAST processor with channel tracking, yet the performances are almost comparable.     

Regularized Zero‐Forcing Beam Design under Time‐Varying Channels

In this paper, an efficient beam tracking algorithm for a regularized zero‐forcing (RZF) approach in slowly fading multiple‐input and single‐output (MISO) broadcast channels is considered. By modifying an RZF equation, an RZF beam tracking algorithm is proposed using matrix perturbation theory. The proposed algorithm utilizes both beams from the previous time step and channel difference (between the previous and current time steps) to calculate the RZF beams. The tracking performance of the proposed algorithm is analyzed in terms of the mean square error (MSE) between a tracking approach and an exact recomputing approach, and in terms of the additional MSE caused by the beam tracking error at the receiver. Numerical results show that the proposed algorithm has almost the same performance as the exact recomputing approach in terms of the sum rate.