基于最大似然算法的OFDM系统设计和应用

介绍了一个基于最大似然同步和频偏以及信道估计的OFDM系统的设计方案,及其在超短波无线通信系统中的应用。计算机仿真表明,最大似然算法进行同步和信道估计,使OFDM系统具有较好的抗符号间干扰的性能,且该算法对系统的设计要求不高,易于工程实现。     

最大似然时偏估计算法对OFDM系统同步性能的改善

文章提出一种新的OFDM系统中的最大似然时偏估计算法，该算法在AWGN信道和多径衰落信道两种环境下与H．Minn的算法基于估计的均方误差进行了性能比较，通过比较，得出该算法不仅在高信噪比的情况下．而且在多径衰落环境下仍能保证较高的估计精度和较低的运算复杂度。     

基于最大似然算法的OFDM频偏估计研究

由于OFDM的高频谱利用率和传输可靠性均是以子载波间的正交性为基础的,因此对OFDM符号的频率偏差进行有效的估计和补偿具有非常重要的意义。由于多载波系统几乎都采用插入循环前缀的方法来消除符号间干扰,引入循环前缀后,每对间隔为N的样值之间具有相关性,因此利用循环前缀所携带的信息,采用最大似然估计方法进行频率偏差的估计,最后通过Monte Carlo方法对其进行了仿真验证,结果显示估计频偏与实际频偏的偏差很小。     

一种改进的OFDM盲同步算法

研究了OFDM系统中的最大似然估计(ML)算法,并使用数据循环移位以及多符号联合估计等技术对ML算法进行了改进,随后提出了一个综合性的新方案。仿真结果显示,在AWGN和瑞利多径衰落信道中,该方案可以有效提高符号定时偏差(STO)和载波频率偏移(CFO)的估计性能。     

一种改进的基于训练序列的OFDM符号同步算法

同步问题是正交频分复用应用中的关键技术。研究了基于训练序列的schmidl＆Cox（sc）算法，针对SC算法误差大的缺点，通过增加计算点数和平滑最大值处理方法来进行算法改进。通过MATLAB进行仿真分析，改进的算法虽然计算量有所增加，但有效减少符号定时的波动，在低信噪比情况下定时同步性能有明显改善。     

基于循环前缀的OFDM符号同步算法改进及其实现

提出一个基于循环前缀的OFDM系统符号同步算法的硬件实现方案,讨论了实现中要考虑的各种问题,同时对现有的算法进行简化及提出了优化同步性能的方法,并能用较简单的硬件结构来实现,同时给出相应的仿真结果与实现结构.     

OFDM系统的最大似然同步算法研究

虽然OFDM技术有很多优势,但相对于单载波系统或者一般的频率复用通信系统来说,它对同步要求更高。假设终端与基站无法实现同步,终端甚至无法接入,同步技术是OFDM系统以及MIMO-OFDM系统的关键技术,是保证系统高稳定和高性能重要技术。最大似然估计算法在OFDM符号定时同步和载波频率同步中得到了广泛的应用,通过基于循环前缀的最大似然估计方法,避免了基于导频符号同步估计带来功率和数据资源浪费。通过仿真可以看到,该算法能够很好地实现OFDM系统的符号同步和载波同步。     

数字通信前馈算法中的最大似然同步算法仿真

快速精确地实现传输时延的估计是突发数字通信中的研究重点和难点。研究了数字通信前馈算法中的最大似然同步算法,对最大似然同步算法的原理进行了分析,根据最大似然函数的不同,推导出4种不同的最大似然估计算法,并以QPSK调制方式为例,在Matlab环境下对4种算法进行了仿真,估计了各种因素对算法的影响。仿真结果表明,最大似然同步算法的估计精度高,估计范围广,满足突发通信的要求。     

一种改进的基于训练序列的OFDM符号同步算法

同步问题是正交频分复用（OFDM）应用中的关键技术。文章研究了基于训练序列的Schmidl＆Cox算法（简称SC算法），并针对SC算法误差大的缺点，采用了增加计算点数和平滑最大值处理方法来进行算法的改进。通过MATLAB进行的仿真分析表明，改进后的算法虽然计算量有所增加。但有效减少了符号定时的波动。在低信噪比情况下定时同步性能有明显改善。     

MIMO-OFDM系统信道最大似然估计研究

在深入分析MIMO-OFDM系统信道模型的基础上,提出了一种新的导频符号设计方案和采用最大似然比估计算法估计MIMO-OFDM信道,并分析了该算法的性能;计算机仿真结果表明在信道统计特性未知的条件下,采用所提出的导频符号设计方案效率高,估计性能优于RRE和LE等其他方法.     

基于迭代ML算法的OFDM同步技术

正交频分复用是一种多载波调制方式,他在对抗频率选择性衰落,提高频谱利用率方面有突出的优点.但是正交频分复用对频率偏移和相位噪声很敏感,因此同步是OFDM系统中的关键技术.最大似然估计算法在OFDM符号定时同步和载波频率同步中得到了广泛的应用,分析了迭代ML算法,并对ML算法在执行步骤上进行了优化,通过仿真比较可以看出,程序的执行速度加快,运行时间缩短.     

MIMO-OFDM系统基于交织前缀的最大似然定时估计方法

MIMO-OFDM系统中,精确的符号定时同步可使接收端解调数据时消除载波频率偏移和符号间干扰。而由于MIMO空间信道复杂度较高,使得单天线OFDM系统的同步方法不能直接应用于MIMO-OFDM系统中。本文从抑制符号定时同步存在偏差时的相关峰角度出发,提出采用交织的方法设计循环前缀,利用最大似然估计获得强相关峰已达到精确的符号定时同步,并分辨多径。该方法相对于传统的循环前缀添加方法只需要产生交织表,实现复杂度略有增加,但估计性能提高明显。     

Joint Synchronization and Channel Estimation for OFDM Systems

1Introduction Orthogonal Frequency Division Multiplexing(OFDM) has become a popular technique for transmis-sion of signals over wireless channels . OFDMhas beenadoptedinseveral wireless standards such as Digital Au-dio Broadcasting ( DAB) , Digital Video Broadcasting(DVB-T) ,the IEEE 802 .11a[1]Local Area Network(LAN) standard and high performance LAN type 2(HIPERLAN/2)[2]standard. OFDMis also being pur-sued for Dedicated Short-Range Communications(DSRC) for road side to …     

基于非圆信号波达方向估计的最大似然算法

现有的非圆信号波达方向(DOA)估计算法基本都是子空间分解类的,如NC-MUSIC、NC-ESPRIT算法等。基于子空间拟合类的非圆信号DOA估计算法研究的不多。文中依据非圆信号的DOA估计数学模型,提出了基于非圆信号的DOA估计最大似然算法。通过计算机仿真,将基于非圆信号的最大似然算法与常规最大似然算法及基于非圆信号的MUSIC算法进行了性能比较。结果表明,该算法提高了方位估计的估计性能,对于估计精度要求很高、用户比较密集的场合,能发挥很大的作用。     

Joint Frequency and Symbol Synchronization Schemes for an OFDM System

This paper proposes two multi-stage joint symbol timing and carrier frequency synchronization schemes for an orthogonal frequency division multiplex (OFDM) system. Simultaneous estimation of symbol timing and frequency offset is derived from the maximum likelihood (ML) principle, assuming a cyclic prefix (guard interval) is inserted in each OFDM symbol. One of the proposed algorithms derives an initial frequency estimate in the first stage that reduces the frequency uncertainty to only two or three sub-carrier spacings. The timing information and a finer frequency estimate that has a resolution of a sub-carrier spacing are obtained in the second stage. The third stage provides an estimation for the residual fractional frequency error. The other algorithm bypasses the first stage for one can use the second stage alone to search for the timing and frequency offsets. However, the computing complexity of the second stage is higher than that of the first stage, thus the three-stage algorithm is a preferred choice unless the frequency uncertainty is small. Simulation results show that both algorithms yield excellent performance not only in white Gaussian channels but also in multipath fading channels.     

一种基于连续蚁群算法的快速最大似然DOA估计

针对传统最大似然估计计算量大的问题,将连续空间蚁群算法与最大似然估计算法相结合,在ACOML算法的基础上,提出了一种用混沌序列初始化状态空间的改进蚁群算法MACOML(Muddleheaded ACO)。该方法使用混沌映射产生的初始状态空间来代替ACOML算法中的随机序列产生的初始状态空间,增加了初始解的遍历性,同时在寻优过程中增加了局部搜索。仿真结果表明:MACOML能保持最大似然估计方法的高分辨性能,而计算复杂度只是最大似然方法的1/20。     

OFDM系统的自适应符号同步算法

本文提出了一种在OFDM系统中基于导频符号的自适应符号同步新算法,它利用FFT的特性,采用频域同步方法,对符号定时进行估计。该算法计算量小,插入的导频数少,并且同步捕获速度、精度高低,可以灵活调节。仿真结果表明,该算法能简单而有效地获取符号同步,自适应性强。     

基于EM算法的G0分布参数最大似然估计

 G0分布是目前合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像数据建模的一个重要模型,建模能力强、实用性好,受到了广泛的关注.G0分布的应用离不开准确有效的参数估计,而由于G0分布表达式复杂,统计意义上最优的最大似然估计法一直没能用在G0分布上.本文首先给出了一种新的方式来推导得出G0分布,在此基础上,采用最大期望(Expectation Maximization,EM)算法为G0分布给出一种有效的最大似然参数估计方法.文中的方法与现有的G0分布参数估计方法通过实验进行了比较,实验结果充分证明了所提方法的有效性.     

一种基于改进PSO的随机最大似然算法

随机最大似然算法(Stochastic Maximum Likelihood,SML)具有优越的波达方位(Direction-of-Arrival,DOA)估计性能,但SML解析过程较高的计算复杂度限制了该算法在实际系统中的应用.针对SML计算复杂度高的问题,提出一种低复杂度的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),解决了传统PSO算法中粒子数多和迭代次数多的双重缺点.首先,根据天线获得的信号,将旋转不变子空间法(Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques,ESPRIT)求得的闭式解作为DOA的预估计值,同时计算系统此时的信噪比以及SML在此信噪比下的克拉-美罗界(Cramer-Rao bound,CRB).然后,根据DOA预估计值和当前CRB值在SML最优解的近邻范围内确定较小的初始化空间,并在该空间初始化少量粒子.最后通过设计合适的惯性因子w,使粒子以合理的速度搜索最优解.实验结果表明,改进PSO算法所需的粒子个数和迭代次数大约是传统PSO算法的1/5,降低了SML的解析复杂度,计算时间是传统PSO算法的1/10,因此在收敛速度上也有显著的优势.