Particle filtering based channel estimation in OFDM power line communication

Particle filtering （PF） algorithm has the powerful potential for coping with difficult non-linear and non-Gaussian problems. Aiming at non-linear, non-Gaussian and time-varying characteristics of power line channel, a time-varying channel estimation scheme combined PF algorithm with decision feedback method is proposed. In the proposed scheme, firstly the indoor power line channel is measured using the pseudo-noise （PN） correlation method, and a first-order dynamic autoregressive （AR） model is set up to describe the measured channel, then, the channel states are estimated dynamically from the received signals by exploiting the proposed scheme. Meanwhile, due to the complex noise distribution of power line channel, the performance of channel estimation based on the proposed scheme under the Middleton class A impulsive noise environment is analyzed. Comparisons are made with the channel estimation scheme respectively based on least square （LS）, Kalman filtering （KF） and the proposed algorithm. Simulation indicates that PF algorithm dealing with this power line channel estimation difficult non-linear and non-Gaussian problems performance is superior to those of LS and KF respectively, so the proposed scheme achieves higher estimation accuracy. Therefore, it is confirmed that PF algorithm has its own unique advantage for power line channel estimation.     

基于小波阈值去噪的UFMC信道估计算法

通用滤波多载波(Universal Filtered Multi-Carrier,UFMC)技术是一种新型多载波技术,是5G备选波形技术之一.对UFMC系统进行了介绍,再针对该系统的信道估计问题,提出一种基于小波阈值去噪的最小二乘(Least Square,LS)信道估计算法.首先利用LS算法获得导频处的信道响应,再用...     

可重构智能表面中低复杂度毫米波信道估计算法

针对可重构智能表面(RIS)辅助的大规模多输入多输出(MIMO)毫米波系统中信道估计复杂度高的问题,该文提出一种低复杂度的信道估计算法。在该方案中,将RIS部分元素连接射频(RF)链,分离估计基站/用户和RIS之间的信道,分开获取信道有助于提升用户移动性场景下信道估计的灵活性。在所考虑系统中,首次使用低复杂度的2维快速傅里叶变换(2D-FFT)算法对角度进行估计,并考虑信号补零以获得更加精准的角度估计值,最后利用信号2维空间谱的谱峰和其对应的辐角得到路径增益估计。仿真结果表明,该算法达到了优良的信道估计性能,且在确保信道估计性能的系统参数设置下,该算法具有压倒性的复杂度优势。     

基于EM的联合信道参数估计和数据检测算法

为提高OFDM系统的传输效率,考虑正交频分复用(OFDM)系统的特殊结构,该文提出一种使用少量导频的EM(Expectation Maximization)迭代信道参数估计算法。在每次迭代中不但更新信道冲激响应而且更新噪声方差的估计值。为进一步提高算法的收敛速度,提出联合信道参数估计和数据检测算法。仿真结果表明,在插入较少导频时,基于EM的信道估计算法仍能收敛到给定参数的信道,联合信道参数估计和数据检测算法迭代次数明显减少,并且保持系统的误码率性能不变。     

NGB-W广播信道估计实现算法设计

针对下一代广播电视网无线系统(NGB-W)广播接收信道估计,提出了一种基于二次一维维纳滤波的信道估计实用算法.该算法实时估计信道多普勒频偏、时延扩展和噪声方差等参数,并根据参数估计值分别从离线获得的预选集中选择时域和频域的一维维纳滤波系数.通过Cocentric System Studio(CCSS)平台仿真,给出了参数估计对算法性能的影响,以及所提信道估计算法的均方误差和误块率性能.仿真结果表明该算法在不同移动速度下,与采用理想插值系数信道估计相比性能损失不超过0.4 dB,与理想信道估计相比性能损失在1 dB以内.     

采用残差变化控制的自适应稀疏信道估计

针对传统压缩感知信道估计对稀疏度信息依赖和稀疏度自适应信道估计在低信噪比时抗噪能力较差的问题,提出了一种采用残差变化控制的稀疏度自适应的压缩感知信道估计算法。该算法在传统的压缩感知信道估计的基础上引入残差变化控制,通过比较每次迭代下的残差变化的幅度来控制信道估计的迭代次数,提高信道估计的自适应性和鲁棒性。同时,为解决传统稀疏度自适应压缩感知信道估计抗噪能力较差的问题,利用正交匹配追踪提高算法的抗噪声性能。相比于传统的稀疏度自适应匹配追踪(Sparsity Adaptive Matching Pursuit, SAMP)算法,所提算法约有4 dB的性能优势,且算法复杂度更低。     

短波SC-FDE系统中改进的LS信道估计算法

针对短波单载波频域均衡( SC-FDE)系统中最小二乘( LS)信道估计算法受噪声影响大而导致的估计精度低的问题,提出了一种改进的基于小波去噪的LS信道估计算法。改进算法采用基于分块导频的帧结构,首先用LS算法对信道进行初步估计,然后根据小波多分辨率分析( Mallat)理论将LS估计的结果分解,并设置一个合理阈值对分解得到的小波系数处理,从而消除LS估计的残留噪声,提高估计精度。仿真结果表明,在短波信道下,改进算法不仅减小了系统开销,而且提高了LS估计的性能。     

一种基于最小均方误差准则的联合多小区信道估计算法

信道估计的准确程度直接影响到联合检测算法的性能。传统的信道估计算法将其他小区用户的信号均作为白噪声来处理,因此影响了信道估计的准确性。该文提出基于最小均方误差准则的联合多小区信道估计算法,由于改变了信道估计矩阵的结构,将邻小区强干扰用户也作为可以检测的用户信号来处理,降低了信道估计中噪声功率。该算法不仅适用于多小区联合检测,也可用于单小区联合检测。与传统的Steiner信道估计算法相比,新算法在存在邻小区同频干扰的情况下,能够很大程度提高信道估计的精度,进而大幅提升TD-SCDMA系统的性能。     

一种基于频域加窗的OFDM信道估计算法

该文分析了实际OFDM系统时域信道估计中的信道冲激响应(CIR)泄漏问题。提出了一种新的OFDM时域信道估计算法,利用频域加窗降低CIR泄漏,对CIR进行过门限判决,最大限度删除CIR中的噪声。在非整数采样多径衰落信道下与已有的OFDM时域信道估计算法进行了仿真对比,证明该算法有效降低了信道估计MSE值,改善了系统BER性能。     

一种用于实际OFDM系统的次优信道估计算法

基于对实际系统中信道冲激响应(CIR)泄漏问题的详细分析,提出了一种次优的时域信道估计算法。该算法克服了CIR泄漏的影响,因此能够很好地适应实际系统中的非整数采样多径衰落信道。该算法不需要预先知道信道统计特性,还具有低复杂度的特点。与已有信道估计算法进行了仿真比较,结果证明该算法极大地降低了信道估计MSE值,同时也不存在“地板效应”。     

一种自适应稀疏度的混合场信道估计算法

针对6G超大规模多输入多输出(Extremely Large-scale Multiple-Input Multiple-Output,XL-MIMO)系统信道特性变化造成现有的近场和远场信道估计方案不能准确估计XL-MIMO混合场信道的问题,同时考虑到实际系统中稀疏度难以获取,提出了一种基于分段弱正交匹配追踪的混合场信道估计(Hybrid-field Stagewise Weak Orthogonal Matching Pursuit,HF-SWOMP)算法。该算法利用XL-MIMO混合场中近场和远场区域不同的信道特性,分别对近场和远场信道分量进行估计,从而得到混合场信道。仿真结果表明,所提XL-MIMO混合场信道估计算法性能相对于仅考虑近场和远场信道估计方案分别提高了约3.5 dB和3 dB,更符合实际信道场景。     

Channel Estimation for Cyclic Postfixed OFDM

A novel channel estimation algorithm is presented in this paper for the recently proposed cyclic postfix based on orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） systems. Phase equalization with the erasure decision is used to reduce both the channel estimation error and the computational complexity. Simulation results show that the proposed channel estimation algorithm can effectively estimate the channel impulse response （CIR） and the performance of the proposed phase equalization with erasure decision is comparable with the minimal mean square error （MMSE） equalization, but it offers less computational complexity.     

Robust and Improved Channel Estimation Algorithm for MIMO-OFDM Systems

Multiple-input multiple-output (MIMO) system using orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) technique has become a promising method for reliable high data-rate wireless transmission system in which the channel is dispersive in both time and frequency domains. Due to multiple cochannel interferences in a MIMO system, the accuracy of channel estimation is a vital factor for proper receiver design in order to realize the full potential performance of the MIMO-OFDM system. A robust and improved channel estimation algorithm is proposed in this paper for MIMO-OFDM systems based on the least squares (LS) algorithm. The proposed algorithm, called improved LS (ILS), employs the noise correlation in order to reduce the variance of the LS estimation error by estimating and suppressing the noise in signal subspace. The performance of the ILS channel estimation algorithm is robust to the number of antennas in transmit and receive sides. The new algorithm attains a significant improvement in performance in comparison with that of the regular LS estimator. Also, with respect to mean square error criterion and without using channel statistics, the ILS algorithm achieves a performance very close to that of the minimum mean square error (MMSE) estimator in terms of the parameters used in practical MIMO-OFDM systems. A modification of the ILS algorithm, called modified ILS (MILS), is proposed based on using the second order statistical parameters of channel. Analytically, it is shown that the MILS estimator achieves the exact performance of the MMSE estimator. Due to no specific data sequences being required to perform the estimation, in addition to the training mode, the proposed channel estimation algorithms can also be extended and used in the tracking mode with decision-aided method.     

一种基于强径选择的联合信道估计算法

用于TD-SCDMA系统的高精度联合多小区信道估计算法,存在运算复杂度高、可联合估计的干扰用户少等缺点。该文针对信道估计结果有强、弱径之分的特点,变选择强干扰用户为选择强径,提出基于强径选择的联合信道估计算法。从算法复杂度和误码率性能的分析可以看出:新算法不仅将复杂度降低了一半,而且在误码率性能上还略有提升。     

基于LTE的导频信道估计研究

正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术是长期演进(LTE,Long Term Evolution)的核心技术之一.目前,基于导频的信道估计是OFDM系统中信道估计的常用方式.在基于导频的信道估计方式下,结合LS估计算法提出了一种下向插值算法(DWI).在LTE信道模型及导频结构下,通过MATLAB仿真工具,将该算法和现有各种算法的性能进行了比较和分析.仿真结果表明,使用结合LS估计算法和DWI算法的OFDM系统信道估计机制,具有复杂度低、易于实现的优点.     

一种水声通信Turbo均衡中的软迭代信道估计算法

Turbo均衡技术是水声相干通信克服信道多径、消除码间干扰(ISI)的有效工具。Turbo均衡实际使用时需要对时变、多径信道进行良好的估计。为了提高信道估计的效果,该文基于时变横向滤波和相位旋转信道模型,提出一种水声通信Turbo均衡中的软迭代信道估计算法。该算法采用快速自优化最小均方算法得到各数据符号处的横向滤波器系数矢量并与二阶锁相环联合优化计算。通过仿真比较,该算法明显优于硬迭代信道估计算法,且相位估计性能优于其他文献中的软迭代信道估计算法。在海上试验中,水声通信距离5 km,方向近似垂直,接收阵起伏周期10 s,起伏幅度5 m左右,在此情况下进行数据采集。将该算法用于对海试数据的单通道Turbo均衡处理,实现无误码输出,验证了所提算法在软迭代信道相位估计方面的优势。     

基于多中继导频频分复用的协同通信系统信道估计算法

本文针对频率选择性衰落环境下结合正交频分复用技术的放大转发多中继协同通信系统,提出了基于导频频分复用的频域信道估计算法,包括最小二乘（LS）估计算法和线性最小均方误差（LMMSE）估计算法。理论分析和仿真结果表明,该算法不仅成功分辨了多中继协同通信系统的所有频域信道衰落系数,避免了各中继节点转发的导频符号在目的节点上的混叠干扰,而且减少了频域信道估计所需的导频符号数量和时隙周期长度,提高了协同通信系统的传输效率和频谱利用率,同时显著提高了信道估计的精度,降低了算法的复杂度,具有较高的实用价值。      

基于压缩感知的大规模MIMO信道估计与反馈

针对大规模 MIMO系统信道估计精度低及反馈方案较为复杂的问题,在差分信道估计及反馈方案上提出了一种基于系数相关性的压缩采样匹配追踪（BCC-CoSAMP）算法。该算法将CoSAMP算法中衡量两个向量之间关系的内积替换为基于相关系数的向量关系判定,从而较快地选出与原始信号相关性强的原子,达到提高信道估计精度的目的。仿真结果表明,与CoSAMP算法相比,所提出的BCC-CoSAMP算法在低信噪比情况下,信道估计精度平均有5 dB的提高,同时能平均提高系统总速率1.25 bit/(s.Hz)。     

WRAN系统中基于自适应内插的信道估计算法

提出了一种基于自适应复系数内插的信道估计算法,改善了无线区域网络（WRAN）系统对抗动态多径时延的能力。WRAN是第一个采用认知无线电技术改善频谱效率的宽带接入标准,系统在下行链路中采用了正交频分复用（OFDM）调制技术,而信道估计技术对于采用相干解调的OFDM系统十分重要。传统的OFDM信道频域响应（CFR）估计算法通常采用实系数频域内插的方式,在对抗WRAN系统长多径时延信道时,不能有效地工作。该文在研究实系数FIR内插变换域响应的基础上,提出了一种复系数内插算法。为了同时适用于短时延信道,提出了一种低复杂度、自适应匹配信道最大多径时延的算法。通过仿真,验证了该算法能够对抗更大的多径时延,提高信道估计的精度,改善系统误码性能。      

基于LS的STBC导频信道估计方法

结合IEEE 802.16d(e)协议的相关内容,针对多天线载波分配和导频的排列方式,提出了一种简单的性能和复杂度折衷的导频信道估计算法,该算法是通过利用LS算法求得导频位置的信道估计,然后对导频信道估计进行滤波、插值来得到数据位置的信道估计.性能仿真显示,这种复杂度很低的算法BER性能损失是可以接受的,而且802.16标准规定系统导频只能用1个symbol,因此这种方法有其实用价值.