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基于MIMO天线系统的空时编码技术是改善无线通信性能、提高带限系统数据速率的一种理想选择,目前已经成为通信研究的新热点.本文首先阐述了空时编码技术的发展过程及发展背景,接着从空时编码设计的基本原则出发,系统的介绍了空时编码的分类情况,并对各种空时编码的设计思想、自身的优缺点和需要进一步研究的方向进行了具体的分析,最后对空时编码技术进行了总结,概括出了当前空时编码主要的研究热点,并对空时编码技术的发展进行了展望. 相似文献
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将自适应比特、功率分配(ABPA)应用在基于空时分组编码(STBC)的MIMO-OFDM系统中,能够进一步提高无线链路的性能,而如何在载波间分配比特、功率是个关键问题。文章提出一种基于ABPA-STBC的MIMO-OFDM系统模型,即根据STBC-MI-MO-OFDM系统的特点,在此系统中采用优化目标为最小化误码率的Fischer算法引入自适应调制技术。仿真结果表明,所提出的系统模型和一般的MIMO-OFDM系统相比可获得更好的误码性能。 相似文献
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基于子空间的MIMO-OFDM系统的传统盲信道估计算法是在发射天线数目小于或等于接收天线数目的情况下进行的,对于接收天线的数目小于发射天线的数目的无法实现.提出了一种"虚拟接收天线"技术来解决传统信道估计中无法解决的问题.此外,还采用了空时分组编码,来提高系统的估计性能.由matlab仿真结果看出,采用的"虚拟接收天线技术"解决了天线数目问题,即突破了系统应用的局限性,空时编码技术的应用提高了系统的性能.简单讨论了发射天线数目对系统性能的影响,为进一步研究多输入多输出系统模型提供了有益的参考. 相似文献
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一种结合相移分集技术的空频编码技术 总被引:1,自引:0,他引:1
在第三代移动通信系统中,空频编码技术是抗信道衰落和提高系统容量的一种新的编码方法.但是,随着发射天线数目的增加,存在编码速率不能达到1,且译码比较复杂的问题.为了解决这两个问题,在介绍简单空频分组编码原理的基础上.针对四根发射天线,提出了一种结合一般的空频编码技术与相移分集技术的空频编码方法,编码速率可以达到1.译码采用简单的最大似然译码,算法得到了简化.在瑞利衰落信道条件下对其进行了仿真,仿真结果表明,提高了信号传输的可靠性,性能优于一般的空频编码方法,是适合移动通信的一种可靠的编码技术. 相似文献
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该文针对多载波分层空时方案传统检测存在误层传输效应及复杂度高的问题,提出了一种基于非线性预编码的多载波分层空时检测方法。该方法首先对反馈信道状态信息采用几何均值分解获得各子信道具有相同等效噪声增益的预编码矩阵,再在发射端多载波CDMA子载波信道间进行非线性模代数THP预编码,可以有效地消除传统分层空时检测的误层传输效应,在接收端分别采用迫零与最小均方误差准则,降低了下行接收机的复杂度。文中对该方法的性能进行分析并仿真,仿真结果表明本文所提出的方法比传统方法有效改善了系统的误码性能,并在一定程度上降低了接收机的复杂度。 相似文献
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传统的子空间盲信道估计收敛速度缓慢且需要大量接收信号才能保证估计性能良好,就此问题提出了一种新的基于虚拟载波(VC)的MIMO-OFDM系统的盲信道估计算法。该算法是传统子空间算法与块矩阵思想的结合,在每个OFDM符号中提取一组子矢量来降低维度。而后又在盲信道估计算法中加入导频序列形成新的半盲信道估计算法。通过计算机模拟仿真发现,新提出的盲信道和半盲信道估计算法在信道估计性能和收敛性方面均表现较好。 相似文献
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周敏 《计算机工程与应用》2011,47(27):161-163
信号的最优检测在常规条件下是一NP难解问题,针对RBF(径向基函数)神经网络算法易陷入局部极值和简单遗传算法收敛速度慢的问题,提出一种新型智能算法并将其用于MIMO-OFDM系统信号检测中:该算法将量子计算、遗传算法与神经网络相结合,用量子遗传算法(QGA)优化神经网络初始值。由于QGA给RBF网络提供了较好的初始值,故能够使RBF网络快速收敛到最优解,避免了由初始值的随机选取而带来的检测误码。实验结果表明,该算法能够有效地提高系统的信号检测性能,降低误码率。 相似文献
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提出一种抗干扰信道估计(AICE)算法用于解决MIMO-OFDM系统信道估计问题。该算法在接收端通过对收到的累加信号进行分解,得到来自不同发射天线的信号,通过消除符号间干扰与子载波间干扰及采用期望值最大迭代算法进行信道估计来减小估计误差,提高信道估计的准确性。与ICE算法的性能比较证明了AICE算法在瑞利衰落信道下具有更好的信道估计均方误差及误比特率性能。 相似文献
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宋妍 《计算机工程与应用》2010,46(36):154-157
针对受到噪声干扰及多普勒效应等因素影响的多输入多输出(Multi-Input Multi-Output,MIMO)正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)无线系统信道估计问题,提出了一种有效的空间相关性迭代信道估计算法(SCICE)。SCICE利用同步符号与协议数据单元中的前置训练序列和中置训练序列,对信道的空间相关性进行估计,数据信息根据该信道相关性信息得到初始的信道估计值,接收端根据信道估计值进行数据符号检测,并将这些信息作为已知信息,以迭代的方式逐渐减小因空间相关性导致的信道估计误差,进而提高信道估计的准确性。与现有迭代信道估计算法的性能比较表明了提出的SCICE算法在瑞利衰落信道以及不同调制方式下具有更好的信道估计均方差与误码率性能。 相似文献
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自适应Turbo-OFDM系统性能研究 总被引:1,自引:0,他引:1
分析了多径衰落信道下Turbo编码OFDM系统特性,推导出OFDM系统中Turbo码的译码算法,确定平均信噪比是影响系统性能的重要参数;研究了译码迭代次数对Turbo-OFDM系统的影响,提出一种自适应Turbo-OFDM系统方案,可以兼顾译码性能和译码速度,得到较低的平均误比特率和较高的平均译码速度。仿真结果说明,在平坦慢衰落信道下,采用该文提出的OFDM系统中Turbo码译码算法,不损失性能的同时,降低了对信道估计精度的要求;对于目标误比特率为10时,采用自适应Turbo-OFDM系统方案,与固定迭代4次的方案相比,平均误比特率降低了33%,提高了系统-4性能;而与固定迭代8次的方案相比,迭代次数降低了约1/3,提高了译码速度。 相似文献
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Interference mitigation is one of the main challenges in wireless communication, especially in ad hoc networks. In such context, the Multiple Access Interference (MAI) is known to be of an impulsive nature. Therefore, the conventional Gaussian assumption is inadequate to model this type of interference. Nevertheless, it can be accurately modeled by stable distributions. In fact, it was shown in literature that the α-stable distribution is a useful tool to model impulsive data. In this paper, we tackle the problem of noise compensation in ad hoc networks. More precisely, this issue is addressed within an Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) transmission link assuming a symmetric α-stable model for the signal distortion due to MAI. Based on Bayesian estimation, the proposed approach estimates the transmitted OFDM symbols in the time domain using the Sequential Monte Carlo (SMC) methods. Unlike existing schemes, we consider the more realistic case where the impulsive noise parameters are assumed to be unknown at the receiver. Consequently, our approach deals also with the difficult task of noise parameters estimation which can be very useful for other purposes such as target tracking in wireless sensor networks or channel estimation. Simulations results, provided in terms of Mean Square Error (MSE) and Bit Error Rate (BER), illustrate the efficiency and the robustness of this scheme. 相似文献
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