OFDM低压电力线通信中信道估计算法的研究

本文对现有的OFDM低压电力线信道估计算法进行了分析和比较,并基于低压电力线信道特性指出,LMS算法是一种更适合于电力线通信的信道估计方法。     

半盲信道估计在OFDM低压电力线通信中的应用

概述了低压电力线统计AR模型的建立方法,并用这种方法得到了实测数据统计结果下的低压电力线信道特性;对LMS和Decision-feedback两种半盲信道估计算法在低压电力线OFDM系统中的性能进行了仿真和分析,二者的性能比较结果表明,LMS算法更适用于低压电力线OFDM通信系统。     

正交频分复用系统中基于迭代插值的低压电力线信道估计

<正>交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)技术以其多种优势成为低压电力线通信的最佳选择,信道估计是OFDM系统的关键问题之一。分析低压电力线信道特性,针对信道慢时变特性及噪声复杂的特点,提出一种适用于低压电力线通信的采用迭代插值的信道估计算法。该算法对导频符号的频率响应进行迭代插值,求出整个信道的频率响应,并利用信道响应的自相关矩阵,对信道频率响应进行优化,从而得到更加精确的信道估计。仿真结果表明,该信道估计算法能有效地跟踪低压电力线信道特性,降低了系统的误比特率和均方误差。     

OFDM系统信道估计算法研究及其在低压电力线通信上的应用

低压电力线通信以其特有的优势将在未来高速数据通信业务中发挥重要的作用，OFDM(正交频分复用)技术具有很强的抗多径能力，非常适合低压电力线通信的多径信道传输。采用相干解调的OFDM系统需要对信道进行估计，以获得信道状态信息(CSI)。文中分析比较了OFDM系统信道估计算法，并根据低压电力线信道的特点，选择了适合于电力线通信的信道估计方法。     

OFDM低压电力线通信信道估计研究

正交频分复用(OFDM)技术以其多种优势成为低压电力线宽带通信的最佳选择,而信道估计是正交频分复用系统的关键问题之一。文章首先讨论了低压电力线的几种通信信道模型,对现有的OFDM通信信道估计算法进行了分析,最终选择了能够反映低压电力线统计变化规律的低压电力线统计自回归模型和LMS自适应信道估计算法,并进行了初步仿真研究。仿真结果表明,LMS信道估计方法能够很好地跟踪低压电力线信道的变化,具有良好的估计性能。     

电力线正交频分复用通信的实时信道估计

信道估计是电力线正交频分复用（OFDM）通信中的重要环节。直接影响OFDM通信的均衡效果和动态数据流分配。文中介绍了利用电力线信道的性质，在OFDM通信中实时获得信道传输特性函数的方法，并通过实验证实了该方法的有效性。估计方法得到的电力线信道传输特性曲线与实际曲线的比较以圈表的形式给出。实验还证实电力线信道可以看成一个线性有限冲激响应（FIR）滤波器系统，为进一步研究电力线信道的性质和高速电力线通信奠定了基础。     

基于电力线信道的OFDM同步算法的仿真

针对OFDM在电力线载波通信中的应用,分析研究了SC的OFDM同步算法,并在此基础上提出了一种针对电力线信道的改进的OFDM同步方案。该方案在保证有效符号定位的情况下,扩大了频率偏移的估计范围,改善了归一化频偏在边界点附近的估计失真问题。通过所建立的电力线信道模型和电力线载波通信仿真平台,文章对提出的同步算法进行了仿真,证明了该方案的可行性。     

低压电力线信道的决策估计算法研究

OFDM技术以其多种优势成为低压电力线载波通信的最佳选择,信道估计是OFDM系统的关键问题之一.分析了低压电力线信道特性,针对信道慢时变特性及噪声复杂的特点,提出一种适用于低压电力线通信信道的直接决策估计算法.该算法基于Kolaonen神经网络,改进了神经元学习率的自适应方法,通过竞争机制实时跟踪信道变化,实现信道估计...     

OFDM中一种改进的SVD信道估计算法

电力线信道高噪声、大衰减等特性使得信道估计在基于OFDM的宽带电力线通信中尤为重要.本文针对OFDM中传统SVD信道估计算法以循环前缀长度为界来截取特征值会引入较大信道噪声的问题,提出了一种改进的SVD算法,该算法通过对信道最大多径时延进行估计并利用该估计值截取特征值,以此来减少噪声影响,仿真表明该算法可有效提高原算法性能,估计效果接近于最小均方误差算法(LMMSE).     

OFDM低压电力线通信中基于小波去噪的盲信道估计

分析了OFDM低压电力线通信中采用盲信道估计的可行性,基于二阶矩盲信道估计算法提出一种小波去噪盲估计,这种算法利用小波变换思想,对盲算法中接收信号自相关矩阵的估计值进行消噪处理,以减小噪声干扰对信道估计的影响。通过仿真试验分析了小波去噪盲估计的性能。仿真结果表明,该方法与盲算法相比信道估计性能得到了明显的提高。     

宽带电力线载波OFDM信道估计

正交频分复用（OFDM）是电力线高速数据传输的有效调制技术.而电力线信道的时频双选择性造成OFDM系统的频率偏移,导致载波间干扰（inter-carrier interference,ICI）.为准确掌握信道特性,提出了基于离散长球序列-基扩展模型（DPSS-BEM）的宽带电力线载波OFDM信道估计方法.采用二维DPSS-BEM对电力线信道进行建模,将电力线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和最小二乘法估计权值.仿真表明,该方法能有效地跟踪电力线信道变化,改善信道的归一化均方误差和误码率性能,以便有针对性地采取措施,减少载波间的相互干扰.     

OFDM系统中基于预编码的时变信道半盲估计方法

讨论了一种适用于时变信道的OFDM系统半盲信道估计方法。该算法以一种基于线性预编码的信道估计技术为基础,利用接收信号的自相关矩阵所包含的信道信息进行信道估计。引入了一个具有单一参数的遗忘多项式,在时变信道下快速获得接收信号的自相关矩阵,使得该算法具有很强的信道跟踪能力。仿真结果表明,在时变多径瑞利衰落信道中,当信道仅在一个OFDM符号时间内保持不变时,该方法仍能够获得较高的信道估计精度和系统误比特率性能。     

OFDM系统中基于导频信道估计插值算法分析

导频辅助信道估计法是OFDM系统中的主要信道估计方法，使用LS方法估计导频点处的信道．使用插值法可以获得信道的全响应。文章详细地介绍了各种插值算法，包括多项式插值算法、时域插值算法、低通插值算法和基于FFT的插值算法，并在不同信道因素影响下，对各种算法进行了对比分析，然后进行了时域滤波改进，达到了对信道估计值进一步去噪的效果。     

利用张量模型的MIMO-OFDM中继系统信道估计

现有MIMO-OFDM中继系统中,大多信道估计采用带有训练序列的监督类信道估计算法,其频谱利用率较低。为此,在对MIMO OFDM中继系统和信号建模基础上,提出了一种基于内嵌PARAFAC模型的MIMO OFDM中继系统信道估计,该算法首先利用Khatri Rao分解算法估计出中继 目的端矩阵,然后利用交替最小二乘算法对源 中继信道矩阵和信源矩阵进行估计,最后对算法的计算复杂度和唯一性问题进行了分析。仿真结果表明,相比三线性的最小二乘算法算法,算法具有较低的单次计算复杂度和较快的收敛速度,性能接近传统带有训练序列的监督类信道估计算法。     

一种改进的低压电力线正交频分复用载波通信的最小均方信道估计算法

研究分析了正交频分复用(OFDM)通信中的最小均方(LMS)自适应信道估计算法,提出了一种改进的变步长LMS信道估计算法。该算法根据εm(k)、εm-1(k)自相关的时间平均估计及其均方误差(MSE),实现了对LMS算法步长的调整。仿真试验结果表明采用改进后的LMS信道估计算法的OFDM系统误码率明显降低,MSE降低了1/10,提高了算法的信道跟踪性能,且运算复杂度小,更适用于低压电力线OFDM通信系统。     

正交频分多路复用技术在电力光纤通信系统中的应用

提出将正交频分多路复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)技术应用到电力光纤通信系统中,以提高系统的可靠性和稳定性。针对光纤信道特性在频域上变化缓慢且相邻的信道特性高度相关的特点,在基于训练序列的信道估计中采用频域滑动平均方法来提高信道估计的准确性。仿真结果表明,相对于原始的信道估计方法,采用频域滑动平均信道估计方法后OFDM信号接收灵敏度提高1.5 dB,且相对背靠背时基本不会引入功率代价。     

扩展OFDM系统的信道估计与符号检测

利用频率分集可以有效地改善符号检测性能,而传统的正交频分复用（OFDM）系统中没有实现频率分集增益。针对频率选择性信道设计块扩展OFDM系统,在发端对信息块进行扩展变换,并给出了基于最小二乘（least squares,LS）收端的信道估计和基于最小均方误差（minimum mean squares error,MMSE）的符号检测方案。仿真结果验证了信道估计与符号检测方案的有效性,表明扩展变换有效地提高OFDM系统的符号检测性能。