MIMO-OFDM系统中基于子载波分组信道估计的改进算法

针对传统的MIMO—OFDM系统信道估计算法复杂度高、对导频结构有特殊要求的缺点,提出了两种基于子载波分组信道估计改进算法。改进算法通过子载波分组将多天线信道估计转换成单天线信道估计来获取导频子载波信道响应,以避免大矩阵求逆运算,降低算法的复杂度;利用DFT滤波算法或LMS自适应滤波算法得到整个帧所有符号的信道响应,实现在算法复杂度基本不变前提下估计性能的提高。理论分析和仿真结果表明,改进算法与传统的信道估计算法相比较,具有较低的复杂度和更好的估计性能。     

快衰落环境下OFDM子载波间干扰抑制算法

针对高速移动环境下多普勒频偏造成移动信道的快衰落和正交频分复用(OFDM)系统中子载波间干扰(ICI)问题,提出了一种适合快衰落环境的OFDM系统子载波间干扰抑制算法．采用接收符号移位抵消方式消除符号子载波对远处其他子载波的干扰,再运用频域邻道干扰滤波方式消除其对相邻子载波的干扰,而快衰落的时变信道特性采用梳状导频方式跟踪估计．利用移位抵消后特殊的子载波间干扰分布特性,简化了信道传输矩阵以及邻道干扰抵消算法．通过合理设计训练符号,提高了在ICI环境下信道估计的准确性,从而获得带宽效率和复杂度的均衡．仿真结果表明,该算法可有效改善ICI对OFDM系统性能的影响．     

一种频域OFDM系统载波频偏估计方法

针对现有载波频偏估计算法存在复杂度高、频率估计精度差、估计结果均方误差大等缺点,提出了一种低复杂度的多导频频偏联合估计算法。该算法采用恒包络零自相关的CAZAC序列作为导频序列,运用最大似然法,迭代法进行载波频偏估计。仿真结果表明,相比于传统的载波频偏估计算法,文章算法复杂度低,具有更好的载波频偏估计性能。     

OFDM系统中快速频偏估计

提出了正交频分复用(OFDM)系统中一种新的载波频偏估计算法.载波频偏估计过程可分为获取和跟踪,其中,获取过程和时间同步是同时完成的.新算法可实现的最大载波频偏获取范围是整个信号带宽的一半.新的跟踪算法是一个最大似然算法,在加性白噪声高斯信道(AWGN)下,当N(训练序列长度的一半)等于128时,其性能比Schmidl算法提高约7.27 dB;在多经信道下,当信噪比不是很高时,新算法仍具有优势.     

一种新的恒模信号OFDM系统的盲频偏估计算法

载波频偏(CFO)的存在直接影响正交频分复用(OFDM)系统的性能,为了提高CFO的估计精度,提出一种新的适用于恒模信号OFDM系统的盲频偏估计算法。该算法假设连续两个OFDM符号之间的信道变化缓慢,根据相邻OFDM符号各子载波的信号功率差建立代价函数,通过使得代价函数最小化完成CFO的盲估计。通过理论分析获得了该代价函数的闭式解,从而达到有效降低算法复杂度的目的。仿真结果表明:所提算法在高信噪比下与经典算法相比具有较高的估计精度,且对信道阶数变化具有鲁棒性。     

利用沃尔什码扩频的MC-CDMA系统频偏估计算法

针对多载波码分多址(MC-CDMA)系统上行链路存在的多用户载波频偏问题,提出了一种利用沃尔什码进行扩频的载波频偏估计导频算法．该算法使用全1的沃尔什码作为专用扩频码,对频偏待估计用户的两个相同导频符号进行扩频; 在接收端,利用导频的专用扩频码码片与信息符号的扩频码码片不同的均值特性,得到频偏待估计用户的导频接收信号的近似成分,并从中利用辐角值提取方法得到载波频偏估计值．仿真结果表明: 在频率选择性衰落信道下,与基于信号子空间分解的自适应训练序列(ATS)算法相比较,该算法降低了计算复杂度,而且频偏估计的性能也很接近ATS算法,适用于系统在信息数据发送的过程中需跟踪频偏变化的场合．     

MIMO-OFDM系统中一种干扰抑制迭代信道估计算法

为了减小载波间干扰对多输入多输出-正交频分复用系统性能的影响,提出了一种干扰抑制迭代信道估计算法．首先根据频域正交导频估计导频信道频域响应,然后利用DFT内插方法获得信道响应初始估值,进而对其进行迭代消噪滤波处理改善信道估值．由于迭代过程加入了信道预校正以及时域滤波,从而有效地消除了载波间干扰和信道噪声的影响,提高了信道估计的精度．与传统算法相比,该算法避免了复杂的矩阵求逆运算,实现简单．     

一种适用于正交频分复用系统的ICI抑制改进算法

针对高速移动环境下多普勒频偏造成移动信道的快衰落和正交频分复用系统中子载波间干扰(ICI)问题,基于排序串行干扰抵消思想和空间交替广义期望最大化算法,提出了一种改进算法,用于ICI抑制。仿真结果表明,该算法提高了在ICI环境下信道估计的准确性,从而获得带宽效率和复杂度的均衡,对系统性能改善尤为明显,在不增加复杂度的情况下,性能优于现有的算法,性能改善接近2 dB。     

多径衰落信道下OFDM信号盲识别

针对多径衰落信道下正交频分复用(OFDM)信号调制识别难题,提出一种基于循环自相关的OFDM信号调制识别算法.通过对多径衰落信道下具有循环前缀的OFDM信号循环自相关特性的数学推导,验证了在一定延时处,OFDM信号的循环自相关会出现峰值,而单载波信号无此峰值,据此特性可以实现多径衰落信道下OFDM信号和单载波信号的调制识别.该算法消除了如符号时间估计、载波估计、波形恢复、信噪比估计等预处理过程,计算复杂度低,识别率较高.理论分析及仿真结果均验证了该算法的正确性和有效性.     

正交频分复用无线局域网系统的帧信号检测

为了能够在大载波频偏、多径信道下快速可靠地捕获频分复用(OFDM)无线局域网(WLAN)系统帧信号，提出了一 种低复杂性帧检测器.帧检测被等效为一个含未知参数（噪声功率、信道响应和载波频偏）的假设检验模型，对它应用广 义似然比检验原理，导出了最大似然检测统计量，然后根据帧前导字周期性的特点进行简化，得到帧检测器.该检测器具 有恒虚警、与载波频偏无关、结构简单等良好特性.仿真结果显示，该检测器和常规的自相关检测器相比在漏警概率为 10-4时有大于1 dB的性能改善.     

存在大频偏时的时间频率同步方法

传统基于互相关的时间同步方法中的目标函数峰值尖锐,便于捕获准确的时间延迟点,但是其性能易受收发机间频率偏移的影响。将恒模零自相关序列作为训练序列,以互相关方式为基础,提出一种适用于存在大频偏情况下的时间、频率同步方法。在相关峰的搜索过程中,与传统方法相比,该方法不增加额外的算法复杂度。大范围的频偏估计同样是在时域通过滑动互相关搜索完成,其具有良好的估计性能,且性能不受频偏大小的影响。仿真表明,该方法同时适用于AWGN信道和衰落信道。     

MIMO-OFDM系统中高性能同步算法

利用所有发送天线同时发送的移位正交chu序列对已有的定时和频偏估计算法加以改进,提出了一种在多径衰落信道下具有高精度的快速多入多出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统定时和频偏估计新方法．分析表明,新方法具有定时准确检测概率高和小数频偏估计准确的优点,并且利用该算法可以在时域直接估计整数频偏,无需进行FFT运算,从而降低了系统同步的计算量．新算法的有效性在AWGN和第一径不是最强径的多径衰落信道下得到了验证．     

OFDM系统载波频率偏移估计

正交频分复用技术可广泛应用于未来高速多媒体通信，但它对发射机与接收机本振之问存在的载波频率偏移却非常敏感，从而引入了载波问干扰．因此，在正交频分复用通信系统中，接收信号必须进行频率偏移估计和补偿来减小载波间干扰并维持子载波之间的正交性．给出了加入循环前缀和具有虚拟子载波的正交频分复用系统的数学模型，利用DOA—MATRIX方法，提出了一种新的载波频率偏移估计算法．该算法计算量小，容易获得频率偏移量，同时可得到蕴涵信道信息的矩阵估计，有利于接收信号的频率偏移补偿和解调．     

双衰信道下多天线正交频分复用系统最优频域导频设计方案

基于双衰信道的频域响应，提出了一类双衰信道下多天线正交频分复用（MIMO-OFDM）系统的最优化频域导频设计方案。推导了相应的模型，给出了基于导频的最大似然信道估计器的均方误差下界，并以此下界为标准，设计了多天线正交频分复用系统的最优导频。仿真表明，基于设计最优导频的信道估计器可以在低复杂度下取得接近理论界的性能，但是复杂度增加。     

基于无迹卡尔曼滤波的双选信道估计方法

针对高速移动场景中由于信道存在时频域选择性衰落(双选衰落)导致正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)通信系统受到子载波间干扰而使通信质量下降的问题,采用基扩展信道模型,在消除子载波间干扰(inter carrier interference, ICI)影响的同时节约信道估计算法的空间复杂度。针对基扩展模型(basis expansion model, BEM)下的非线性信道状态空间模型,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)方法进一步跟踪信道响应提升信道估计精度。仿真分析表明,本研究所提方法能够有效提升信道估计的精度,相对于传统算法具有更好的误码率性能和鲁棒性。     

基于无迹卡尔曼滤波的双选信道估计方法

针对高速移动场景中由于信道存在时频域选择性衰落(双选衰落)导致正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)通信系统受到子载波间干扰而使通信质量下降的问题,采用基扩展信道模型,在消除子载波间干扰(inter carrier interference, ICI)影响的同时节约信道估计算法的空间复杂度。针对基扩展模型(basis expansion model, BEM)下的非线性信道状态空间模型,采用无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter, UKF)方法进一步跟踪信道响应提升信道估计精度。仿真分析表明,本研究所提方法能够有效提升信道估计的精度,相对于传统算法具有更好的误码率性能和鲁棒性。     

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．     

一种新的基于粒子滤波的OFDM时变信道估计方法

提出了一种基于粒子滤波的OFDM时变信道和模型参数的联合估计方法.该方法将时变信道建成一个动态时变参数AR模型,在传统粒子滤波算法的基础上,引入核平滑收缩技术动态估计模型参数,进而估计信道状态,最终实现了状态方程参数和信道状态的联合估计.仿真结果表明:与传统的采用常系数AR模型的信道估计方法相比,该方法在估计精度和系统性能方面均有明显的改善.