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．     

OFDM系统中的一种低复杂度带状ICI抑制算法

针对时变信道OFDM系统中的子载波间干扰(ICI)抑制问题,基于时变信道频城响应矩阵(CFR)的带状近似,提出一种低复杂度双迭代均衡方案.通过调整CFR矩阵的带宽大小,有效实现了性能和复杂度之间的良好折中.在检测过程中,首先利用线性ICI抵消降低了由于CFR矩阵的带状近似造成的性能恶化,其次通过迭代软干扰抵消检测算法来...     

基于白化残留ICI和噪声的最优线性ICI消除算法

针对传统算法将残留载波间干扰（ICI）当白噪声处理引起系统性能下降的问题,提出一种白化残留ICI和噪声的最优线性ICI消除算法. 首先对残留ICI和噪声进行白化,其次基于最大化系统可达速率,推出了最优线性ICI消除矩阵,并结合连续干扰消除算法,实现了时变信道带来的时间分集. 仿真表明,该算法克服了传统算法带状近似引起系统性能损失的缺点,并适用于当前信道估计精度下的OFDM系统.     

一种新的适用于OFDM系统的时变信道估计与均衡方案

针对高速移动环境中的OFDM接收问题,首先提出一种基于时变信道KL基扩展模型(KL-BEM)的时域信道估计方案．该方案用KL-BEM的一组基函数近似表达若干个OFDM符号时段内信道的时变,并在相邻OFDM符号之间插入短时导频簇来得到时变信道KL-BEM参数的估计．通过合理设计短时导频簇的结构,不仅提高了时变信道估计的精度,而且降低了导频率．其次,为了恢复发送符号,建议一种基于加窗的改进排序串行干扰抵消最小均方误差(MMSE-SIC)均衡算法．通过时域加窗预处理,子载波间干扰(ICI)得以短化,从而在提高均衡性能的同时降低了实现复杂度．仿真结果表明,提出的时变信道估计方案和建议的ICI均衡算法有效地提高了OFDM时变信道的估计和均衡性能．     

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。     

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。     

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．     

OFDM系统中基于时域干扰自消除的载波间干扰抑制技术

为了降低信道时变造成的载波间干扰(ICI)对正交频分复用(OFDM)系统性能的影响,提出了基于时域干扰自消除(TDISC)的ICI抑制方案和基于导频辅助估计的次优合并TDISC算法。仿真与分析表明,该算法能有效对抗信道中的时变衰落,提高OFDM在高速移动环境中的系统性能。     

移动正交频分复用接收机信道估计算法的研究

为了提高移动信道下正交频分复用(OFDM)接收机的性能, 提出了一种适用于地面数字电视广播标准(DVB-T)的信道估计均衡算法.在对多普勒弥散引入的子载波间干扰（ICI）进行研究的基础上,根据OFDM符号间信道频率响应的变化量和内码模块译码输出值的二次卷积编码估计出ICI.给出了算法的实现结构及替代阈值的选取方法.通过分析及计算机定点仿真，确定了实现结构中的最优参数，并给出了典型城市信道6（TU6）下的移动接收性能曲线.结果表明，在信噪比为25dB时,和传统信道估计算法相比，增加了20Hz的多普勒移动性能.该算法提高了ICI估计的准确性，增强了DVB-T 8K系统的移动接收性能.     

循环前缀不足的OFDM信号检测方法

提出了一种适用于正交频分复用（OFDM）系统循环前缀（CP）不足情况下的新型信号检测方法。时变信道以及信道冲激响应超过CP会带来子信道间干扰（ICI）和残留码间干扰（ISI），产生误码率平台。本文方法结合ICI消除，利用判决数据，通过快速傅立叶（FFT）变换和反快速傅立叶（IFFT）变换，估出残留ISI，恢复信号循环性。该方法适用于非采样间隔信道且计算量较低。在静态及缓时变信道条件下的仿真结果表明，应用该方法可使CP不足的OFDM系统性能得到改善。     

OFDM系统高速衰落信道低复杂度估计

高速环境下OFDM系统的快速时变,破坏了信道间的正交性,引起子载波间干扰(ICI),降低了移动应用的性能。因此提出一种低复杂度的二维导频辅助信道估计。首先利用基于线性模型的多项式曲线拟合来逼近实际的快变信道,然后单独在时域和频域插值,最后分别进行两个一维信道估计。实验结果表明,系统在保持高性能的同时降低了计算复杂度。该算法可替代均方误差意义上性能最佳的二维维纳滤波,多项式拟合能有效逼近快变信道,克服ICI的影响,提高移动应用性能。     

基于内插的快衰落MIMO OFDM信道估计

为了解决快衰落条件下多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统的信道估计问题，根据MIMO OFDM的时变信号模型，提出了一种基于内插和导频辅助的快衰弱信道估计方法，讨论了进行有效信道估计的必要条件，得到了对导频矩阵的要求.本算法不约束信道为静态或准静态，能够有效地估计出在一个OFDM符号持续时间中发生变化的信道参数，并且具有良好的均方误差性能.计算机仿真表明了这一信道估计方法的有效性.     

OFDM在高速移动下的载波间干扰消除

针对正交频分复用系统的信道时变会破坏载波间的正交性而导致载波间干扰,提出了一种分段均衡有效的载波间干扰消除方法,其优点是:当采用两段和四段均衡时,在M1225信道模型下,可分别提高接收信噪比6 dB和12 dB,且与标准的均衡方法具有相同的频谱效率。性能分析与仿真验证表明,分段均衡方法能有效地消除频率偏移与信道时变而产生的载波间干扰。     

OFDM中符号串扰和子载波串扰的分析和均衡

正交频分复用 (Orthogonal Frequency Division Multiplexing,简称 OFDM)是一种有效的高速率传输技术 ,在信道时延扩展小于其循环前缀时 ,能有效克服多径信道的影响。但是 ,信道时延扩展大于循环前缀时 ,导致 OFDM符号串扰 (Intersym bol Interference简称 ISI)和子载波串扰 (InterchannelInterence简称 ICI) ,恶化 OFDM系统性能。经详细分析了 ISI和 ICI的影响后 ,采用时频域均衡的方法来改善它们的影响     

Channel estimation for MIMO-OFDM systems in mobile wireless channels

A channel estimation method is proposed for nmltiple-input multiple-output orthogonal frequency division muhiplexing （MIMO-OFDM） systems in time-varying fading channels. In this method, a decision-directed space-alternating generalized expectation-maximization （SAGE） algorithm is introduced to the tracking of time-varying fading. In order to improve the estimation performance of the SAGE algorithm, a low rank approximation method is presented by using the signal subspace of the channel frequency autocorrelation matrix. The study reveals that this method can be incorporated into the SAGE algorithm. Furthermore, a modified fast sub- space tracking algorithm is given to adaptively estimate the signal subspace by utilizing training OFDM blocks sent at regular interval. Simulation results demonstrate the considerable benefits of the proposed channel estimation method.