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.     

基于超宽带脉冲信号的时/频域信道估计

针对脉冲超宽带(UWB)系统提出两种基于超宽带脉冲信号的信道估计算法-时域最大似然(ML)信道估计和频域子空间信道估计算法.文中从理论上详细推导信道估计算法的基本原理,通过计算机仿真验证相同环境下两种算法的性能.最后,由仿真结果对两者进行了性能比较分析,分析结果对于新型时/频域UWB接收技术的研究具有指导意义.     

基于最大似然匹配的FCCH侦察捕获算法研究

在介绍传统GSM系统频率校正信道（FCCH）侦察捕获算法的基础上，针对在受到强噪声干扰时传统算法的不适用性，提出了基于最大似然匹配的FCCH捕获算法，并进行了计算机仿真验证。结果表明文章提出的算法能够有效克服强噪声干扰，与传统算法相比可以更加准确地捕获FCCH。     

基于最大似然频率精细估计的载波捕获算法

深空通信中,星上对载波的主动捕获主要利用频率估计的方法。在实际载波捕获电路中,精确的频率估计值导入锁相环,使得锁相环捕获带余量充足。在锁相环带宽一定的情况下,估计精度的提高可以减少FFT实现点数。在FFT频率粗估计的基础上,通过频率精细估计算法可提高估计精度。为获得估计精度更高的频率精细估计算法,利用最大似然泛函不变性推导了频率精细估计的最大似然算法。载噪比在5 dB时,估计精度可以提高到FFT分辨率的10-4。仿真结果表明,该算法估计性能优于其他频率精细估计算法。     

基于最大似然估计与卡尔曼滤波的室内目标跟踪

为了解决室内目标跟踪系统中由于定位误差导致目标运动轨迹波动较大的问题,提出一种基于最大似然估计与卡尔曼滤波的融合目标跟踪算法.首先利用最大似然估计算法预测目标的运动轨迹,然后再利用卡尔曼滤波算法对预测结果进行滤波处理,进一步降低定位结果的误差.仿真结果表明,所提算法的定位误差均值为0.64 rn,比通用的最邻近算法性能...     

Rayleigh衰落信道中分组码最大似然译码的性能

摆脱了传统代数译码方法,对分组码进行基于广义阵列码（ＧＡＣ）结构的网格译码（Ｔｒｅｌｌｉｓ ｄｅｃｏｄｉｎｇ）,研究了Ｒａｙｌｅｉｇｈ衰落信道中分组码与这种软判决最大似然译码方法相结合的性能。模拟结果显示。分组码采用网格译码,可为移动衰落信道带来显著的性能改善。     

OFDM中基于CP的最大似然估计同步技术

在OFDM系统中,实现符号定时和载波频率同步是实现OFDM技术的关键。一种盲同步算法是基于CP(循环前缀)的最大似然估计,该算法利用CP与该符号尾部数据的相关关系来实现符号定时和载波同步。然而使用这种算法当信号在时变多径信道中传输时,系统性能会明显降低。提出一种新型的CP结构,把CP分为两部分,其中一部分是复制前一个符号开头,另一部分是复制当前符号的尾部。CP的个数不变,所以CP的两部分个数各占CP的一半。利用这种新型的CP结构,FFT的起始时刻就可以落到有效数据段内(符号定时误差的绝对值应该小于CP/2)。OFDM的系统性能也能得到明显的改善。     

空时网格码的联合迭代最大似然估计和译码

该文提出了一种适合空时网格码的联合迭代最大似然估计和译码的方法,利用较少的导频,能够获得比传统非迭代最大似然译码更好的系统性能,仿真结果显示经过4次迭代,其性能与接收机已知理想信道信息下的最大似然译码比较只有不到1dB的损失,最后根据仿真结果给出一个导频数目和迭代次数的合理选择。     

分布式MIMO中的最大似然频偏估计

在考虑分布式多入多出(MIMO)系统中各收发天线对之间的频偏均可能不同的一般情况下,推导出了平坦衰落MIMO信道模型下的最大似然频偏估计.针对收端是否采用分布式天线的两种不同情况,分别提出了一种只涉及一维最大化问题的较低复杂度频偏估计方法.仿真结果表明,所提频偏估计方法在平坦衰落MIMO信道下可以获得令人满意的估计性能;而在收端仍采用集中式天线这一特殊情况下,利用所有接收天线上的接收信号进行联合估计,可以进一步提高估计性能.     

引入蝙蝠算法的最大似然DOA估计

DOA估计理论的传统算法中,最大似然DOA估计方法能准确地估计出目标方向角度,性能优良,并且具有很好的稳定性。与MUSIC及其他的子空间分解类算法相比,在信噪比较低、小快拍信号时,最大似然DOA估计算法优势更为突出。但是由于其自身算法复杂度较高的缺陷而碍于工程上的应用。针对这一问题,将蝙蝠算法与最大似然算法相结合,应用于信号的DOA估计,利用蝙蝠搜索算法搜索路径优、寻优能力强的优点,快速搜索到似然函数的全局最优值,优化多维非线性的估计谱函数。仿真结果表明,蝙蝠搜索算法有效地克服最大似然DOA估计中存在的运算量大,计算复杂度高等问题,通过与其他经典的仿生智能优化算法相比较,该方法体现出更好的收敛性。     

Clustered ML Channel Estimation for Ultra-Wideband Signals

The multipath capture of ultrawideband (UWB) communications systems can be dependent on the accuracy of channel estimation. Furthermore, inefficient modeling of the channel often leads to over-parametrization and increased channel estimation error. Relying on a channel model based on clusters, this letter proposes a maximum likelihood estimation strategy which exploits the properties of the UWB channel and offers performance improvement of about 2 dB over less parametric schemes. The robustness of the proposed algorithm in the presence of pulse distortion is investigated and the corresponding BER degradation is observed to be small even when experimental data are employed.     

基于导频序列信道缩短的超宽带信道估计

针对多频带超宽带系统,提出一种基于导频序列信道缩短的信道估计方法,解决了循环前缀长度小于信道最大多径延迟时难于估计信道参数的问题。首先在发送信号中插入块状导频,利用最小均方误差准则（MMSE）,在接收机前端设计信道缩短均衡器,然后根据均衡器输出序列估计出复合信道,最后通过反卷积解出原信道参数。仿真实验表明：该算法具有良好性能。     

MB—OFDM UWB系统中基于信道缩短的信道估计

在MB-OFDM超宽带(UWB)系统中,针对循环前缀(CP)长度小于信道最大多径延迟时难于估计信道参数的问题,提出一种基于信道缩短的信道估计方法。首先采用发送信号插入梳状导频的方式,利用无约束最优准则,在接收机前端设计信道缩短均衡器,然后根据均衡器输出序列估计出复合信道,最后通过反卷积解出原信道参数。仿真结果表明,在信道最大多径延迟大于CP长度时,该算法具有更优的性能。     

基于信道缩短的超宽带信道盲估计方法

在基于一阶统计量解圆周卷积的超宽带信道盲估计方法中,存在着要求信道长度必须小于符号周期长度的局限性.使用信道缩短技术,对实际信道的长度进行缩短,估计出缩短信道后再恢复成实际的超宽带信道,有效地解决了这个问题.仿真实验表明,在信道长度大于符号周期长度时,仍然能很好地估计出信道.     

Maximum Likelihood Based Channel Delay Estimation with Limited Number of Samples Using Diagonal Matrix Approximation

To achieve fast and computationally simplified channel estimation, we propose a maximum likelihood estimation (MLE) based “diagonal matrix approximation” (DMA) scheme which provides an effective solution to overcome the conflict between estimation accuracy, acquisition time, and complexity. Together with over sampling, the proposed scheme exhibits a performance approaching the Cramér-Rao Lower Bound (CRLB), while keeping computational complexity linear to the signal dimensions. The DMA scheme can still perform well even when the sample estimate of the covariance matrix, due to insufficient number of observation samples, is singular. Therefore, the proposed scheme is a viable solution for fast channel estimation. This revised version was published online in July 2006 with corrections to the Cover Date.     

MB—OFDM超宽带系统信道估计研究

MB-OFDM（多带正交频分复用）超宽带技术正越来越受到人们的关注,而信道估计是通信领域的一个研究热点,是进行相关检测,解调,均衡的基础。文章介绍了基于导频信道估计的基本方法,主要研究了LS（最小平方误差）估计、和MMSE（线性最小均方误差）估计,并提出应用神经网络进行信道估计。通过对几种方法的仿真分析给出了适用于MB-OFDM的信道估计方法。     

一种用于分群OFDM超宽带网络的功率分配新算法

提出了一种用于分群OFDM超宽带网络的功率分配新算法。该算法在保证总通信容量最大的同时,为每个群分配一个特定的功率,使当前子频带的通信容量最大。理论分析和仿真结果表明,该功率分配算法具有良好的性能和相对较低的复杂度,在高速率数据传输中有着良好的应用前景。     

OFDM-UWB系统的自适应联合信道估计算法

提出了一种新的MB-OFDM-UWB自适应联合信道估计算法,该算法首先对基于DFT的信道估计算法进行改进,使其能自适应的调整滤波窗口的大小。然后利用改进后的算法与梳状导频估计相结合。算法的优点在于能根据不同的信道的统计特征,自适应调整滤波器窗口的大小,从而减少了噪声对信道估计的影响,并保留了梳状导频估计能快速跟踪信道变化的特性。仿真结果表明,该算法能很好地适用于UWB室内信道。     

压缩感知在稀疏信道估计中的应用

压缩感知( CS,Compressive Sensing)理论指出可以用低于奈奎斯特抽样定理的速率对稀疏信号进行采样并在收端以很高的概率重建信号,它是目前信号处理领域的研究热点.基于CS理论的信道估计会降低导频辅助信道估计的导频数量且估计性能好,介绍了CS的基本原理和信道估计相关内容,以及正交频分复用(OFDM,Ort...     

脉冲超宽带(UWB)跳时系统的频域信道估计

提出一种基于序列和的最大似然(ML)频域信道估计算法,该算法可适用于对跳时UWB通信系统进行基于训练序列的信道估计和盲信道估计,大大简化了运算的复杂性。在仿真中比较了基于理想信道估计、基于一般的频域信道估计以及基于序列和的ML频域信道估计的性能。结果显示,在频域的估计过程中,对发射信号的频谱设定适当的可信门限后,可以获得与直接进行频域信道估计相似的性能。