V-BLAST OFDM信号调制识别算法

提出了基于高阶累积量的V-BLAST OFDM信号识别算法,用以区分频率选择性衰落信道条件下V-BLAST结构的多载波信号(0FDM)和单载波信号(MFSK、MPSK、MQAM).该算法不需要预先知道信号的载波频率、波特率以及信道的先验信息,直接在中频对信号进行识别处理.仿真结果表明该算法具有良好的识别性能.     

一种用于OFDM符号定时跟踪的盲估计算法

利用具有循环前缀和循环后缀的OFDM帧结构,该文提出了一种新的符号定时跟踪盲估计算法。理论分析及仿真表明,无论在AWGN还是多径衰落信道条件下,该定时算法估计的均方差都小于ML算法。     

GLSFBC-OFDM信号调制识别算法

提出了频率选择性衰落信道条件下区分GLSFBC结构的多载波信号(OFDM)和单载波信号(MFSK、MPSK、MQAM)的调制识别算法。该算法基于接收信号的高阶累积量,只需直接对接收的中频信号进行识别处理,不需要发射信号和信道的先验知识。仿真结果表明,在SNR高于7 dB时识别率可以达到90%。     

LTE下行信道估计算法研究

近年来,正交频分复用（OFDM）技术以其在高速数据传输中具有的良好的抗多径衰落的特性以及较高的频谱利用率等优点得到了广泛的应用。在OFDM通信系统中,信号在带宽小于信道相干带宽的多个正交子载波上发射和传输,以克服多径衰落信道所带来的信号频率选择性衰落。为了补偿各个子载波上的多径衰落,这就需要一个性能良好的信道估计方案。对LTE中基于导频的下行信道估计算法进行研究,首先在导频子载波处采用LS（最小二乘法）算法估计出信道参数,然后通过内插的方法在数据子载波处内插得到信道参数。频域内插主要采用拉格朗日内插或是LMMSE（线性最小均方误差）内插;时域内插采用拉格朗日内插。     

叠加训练序列OFDM系统的一种迭代信道估计方法

在瑞利多径衰落信道中，针对叠加训练序列正交频分复用系统的迭代接收机，提出了一种迭代信道估计方法．在迭代译码开始前，利用与数据符号同时发送的训序列得到信道估计初始值，并在每次迭代后利用更新的码字比特先验信息估计接收信号中的数据符号，计算更准确的信道估计值．理论分析给出了每次迭代后的信道估计值的均方误差性能．在多径衰落信道中，通过计算机仿真验证了该迭代信道估计方法的有效性和可靠性。     

基于分形的多径衰落信道估计

该文研究了多径衰落的分形性质,提出了一种利用分形维数和小波重构来改进最小均方误差方法的新型多径衰落信道估计算法。该算法改进了衰落信道参数估计的准确度,并消除了判决方法的错误传递性。仿真结果表明该算法能较准确地估计出多径衰落信道的参数,显著提高快衰落条件下接收机的误码性能。     

适用于慢衰落信道的联合最大似然序列估计

为了克服移动通信中存在的多径衰落效应,基于Viterbi算法的最大似然序列估计需要不断跟踪信道参数的变化.在建立有限带宽信号的多径衰落信道传输模型的基础上,提出了一种适合于慢衰落信道特性的降阶联合信道跟踪与最大似然均衡算法D-PSP.该方法根据信道特性选择不同的降阶维数N,在保证数据正确接收率的条件下,不同程度的有效减小PSP算法的计算时间和存储空间.     

一种DS-CDMA无线反向链路空间分集方案研究

本文利用自适应天线阵列分离出多径信号,利用RAKE消除多径衰落。导频位符号辅助(PSA)信道估计用来对RAKE的输入端进行加权,天线阵列的加权系数的自适应更新是采用RLS算法而得。结果表明,该方案具有很强的抗多径干扰和多址干扰的能力。     

基于正交多相序列的OFDM信道估计算法

提出了一种基于正交多相序列的OFDM信道估计算法。该算法采用相关性能良好的正交多相序列作为发送信号的循环前缀,在接收端,提取循环前缀,进行相关计算,最终得到系统频域响应的估计值。通过仿真,验证了在多径衰落信道中,提出的算法比频域梳状导频插入的时域滤波算法及采用小m序列作为循环前缀的信道估计算法具有更高的信道估计精度。     

基于循环统计量检测的QAM信号多普勒参数盲估计

针对动中通卫星通信系统中QAM信号多普勒参数盲估计难的问题,提出了一种基于循环统计量检测的盲估计算法。算法无需同步和匹配滤波等预处理,通过检测QAM信号四倍频偏处的循环频率来估计多普勒频偏,并利用数据分段求频率的方法计算变化率。仿真结果表明,在低信噪比的高斯噪声信道和多径衰落信道下,算法均可以准确而有效地实现QAM信号多普勒参数的盲估计。     

用于旋转映射信号的多天线联合Turbo均衡算法

旋转映射信号将编码比特旋转移位后映射为符号,同时采用了隐性交织、加扰等技术,具有交织复杂度低、信道效率高等特点,是一种典型且使用较为广泛的短波通信信号.针对第三方接收条件下,频率选择性衰落造成该类信号难以有效接收的问题,推导了该类信号的软符号解映射、映射方法,提出了一种针对该类信号的多天线联合Turbo均衡算法,实现了软信息在均衡与译码之间的迭代交换.典型短波信道下的仿真结果表明,迭代4次后的两天线联合Turbo均衡在10-5误码率时相对两天线硬判决译码提供了约4 dB的增益,相对两天线软判决译码提供了约1 dB的增益,在10-4误码率时相对单天线Turbo均衡提供了约5.5 dB的增益.     

一种CPM信号参数盲估计方法

针对非协作通信下CPM信号参数盲估计问题,提出了一种系统的有序的盲估计方法,实现了对CPM信号的载频、符号速率、调制指数和调制阶数等参数的精确估计。利用CPM信号的循环平稳特性,采用了基于周期谱的符号速率估计方法,构建了代价函数,采用联合估计法对调制指数和频偏实现了三维的精确搜索,最后实现了基于循环平稳性的CPM信号调制阶数的准确识别。理论分析与试验仿真表明,新方法具有较高的正确估计概率,且在低信噪比下也能达到较好的效果。     

基于高阶累积量的OFDM子载波盲识别探讨

正交频分复用（OFDM）技术作为一种特殊的多载波调制技术,以其高效的频谱利用率、较强的抗码间干扰能力等优点成为第四代宽带技术的核心技术之一。同时,OFDM的广泛应用也为信息对抗、无线频谱资源管理等领域带来了一系列新的任务与挑战。因此,对非合作OFDM信号侦收技术的研究,意义深远。 由于OFDM调制方式的特殊性,在完成宽带多载波与单载波信号分类之后,接收系统有必要对OFDM信号的子载波类型进行进一步判断。文中采用基于高阶累积量的子信道调制盲识别算法作为技术路线,通过提取特征向量实现对子信道调制方式的盲识别。 在基带OFDM信号子载波调制类型识别部分,结合OFDM系统的等效标量模型,利用每个子载波上符号序列的统计特性,提取序列的高阶累积量作为识别分类特征构造算法,能够有效地抑制多径衰落所引起的功率衰减以及相位旋转对子载波调制类型识别性能的影响,结合仿真实验,我们分析了所提出算法的高效识别性能。     

SAGE Algorithm for Semi-Blind Channel Estimation and Symbol Detection for STBC MIMO OFDM Systems

In this paper, a novel semi-blind channel estimation and symbol detection based on space-alternating generalized expectation-maximization (SAGE) algorithm are proposed for space time block coded (STBC) multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems. At the receiver, the transmitted signals of all users are added. By utilization of SAGE algorithm, this superimposed received signals are decomposed into their signal components. Then, the channel is estimated at pilot positions. After that, the channel estimation in the other positions are obtained by interpolation and symbol detection is done by utilizing the estimated channel. In SAGE algorithm, selection of initial value is very important for the convergence. We discuss the appropriate range for selection of initial value in this paper. Simulation results show that by increasing the number of users, the slope of bit error rate curve increases with same initial value and the channel estimation becomes worse by increasing the iteration of SAGE algorithm if the initial value is not selected in the proposed rang.     

比特谱相关改进循环谱的单通道混合信号参数估计快速算法

为了应对复杂环境下非合作通信、电磁频谱监管等宽带接收中存在的先验信息缺失,针对单通道混合信号的参数盲估计问题,提出了一种基于比特谱相关算法改进循环谱估计的快速算法。针对信号集{BPSK、QPSK、OQPSK、8PSK、8QAM、16QAM、16APSK、32APSK、CPM},系统给出整套参数估计算法流程,通过高阶累积量以及功率中心方法确定信号个数以及载波频率,然后利用改进循环谱提取符号速率谱线,完成单通道混合信号参数估计。论文对改进算法的统计特性进行了理论推导。理论和实验表明:算法不需要同步码等先验信息,适用于高斯噪声信道和多径平坦衰落信道,同时降低了计算复杂度、存储空间、估计方差以及数据量的需求,当混合信号等功率混合时,且信噪比分别为-4 dB和-1 dB时,算法对载波频率和符号速率的估计正确率可以达到90%,验证了算法的有效性和可行性。      

MPSK信号载波频率盲估计

该文针对调制自动识别中,MPSK信号调制相制和训练序列未知的情况,提出了一种利用定时同步信号的差分相位有效识别MPSK信号相制M,并精确估计其载波频偏的方法。该算法不仅克服了调制制式不明对频偏估计的不利影响,还通过引入线性相位展开和高阶时延相关,大大提高了大频偏、低信噪比下估计的性能,对调制自动识别中MPSK信号的澄清和参数估计起到关键作用。     

基于瞬时频率的数字调制方式自动识别算法

数字通信信号调制方式的自动识别在军用和民用方面都极为重要。为了自动识别FSK2,FSK4,PSK2,PSK4四种数字信号的调制方式,提出一种新的瞬时频率提取方法,该方法不需要对相位进行去卷叠处理,也不需要实现码元同步,与现有方法相比,运算量显著减少,鲁棒性强,可用于实时处理中。在此基础上提出三个特征参数和一种基于判决理论的调制方式自动识别算法,给出识别算法的实现流程。计算机仿真结果表明,在信噪比为-3 dB时,识别算法的平均识别率大于等于99%,证明新的瞬时频率提取方法和调制方式自动识别算法是有效的,有望用于实际的非协作通信系统中信号的检测和快速识别。     

Deep learning-based symbol detection algorithm in IMDD-OOFDM system

In the current research on intensity-modulation and direct-detection optical orthogonal frequency division multiplexing(IMDD-OOFDM) system, effective channel compensation is a key factor to improve system performance. In order to improve the efficiency of channel compensation, a deep learning-based symbol detection algorithm is proposed in this paper for IMDD-OOFDM system. Firstly, a high-speed data streams symbol synchronization algorithm based on a training sequence is used to ensure accurate ...     

高速移动环境下OFDM系统载波同步

在分析OFDM系统载波频偏信号模型的基础上,提出了基于单OFDM前导符号载波同步的高效算法。将基于前导符号相关的方法和基于循环前缀相关的方法融合,应用信道估计和均衡补偿信道中的残留频偏,从链路级研究易于实现的载波同步算法,在高速无线多径Rayleigh信道下,相对频偏ε<±0·5的条件下车速120km/h时获得十分理想的载波同步结果。