宽带MIMO-OFDM系统信道估计算法研究

本文提出了MIMO-OFDM系统中基于LS准则的参数化信道估计方法(LSPCE),推导出其MSE性能的下界并给出一种最优导频序列.为了降低复杂度,本文还提出了一种迭代的算法,它利用有限冲击响应信道的抽头之间的相关性从噪声中提取出信道信息并同时估计出多径时延.仿真和分析表明,相比传统的LS信道估计算法,这种基于参数化的信道估计算法可以大大提高信道估计的精度,接收端的检测性能接近理想信道估计的性能.     

MIMO-OFDM中一种新的信道估计算法

根据不同发射天线发射的导频移位后应相互正交的原则,运用最小二乘推导出了基于MIMO-OFDM信道估计模型的时域信道估计解。针对该时域信道估计解需要矩阵求逆,运算量大的缺点,研究了基于空时频三维导频符号的设计方法,该方法使得时域信道估计解不需要矩阵求逆,可大大降低信道估计的复杂度,并且可以使信道估计误差最小。仿真结果表明,提出的基于空时频导频的信道估计方法相比传统LS算法和文献算法,MSE和BER性能均有较大的提高。     

基于重要路径捕捉的MIMO-OFDM信道估计方法

基于重要路径捕捉,本文对MIMO-OFDM系统的信道估计方法进行了研究.采用重要路径捕捉,传统的训练序列信道估计方法求逆的运算量和FFT的次数均较大.采用一种改进方法后,可使运算复杂度降低一半,达到了快速性要求.对如何确定信道径数进行了一定分析,并介绍了一种门限值方法以调整路径数.仿真结果表明,改进后的方法降低了运算复杂度,但性能有所下降,即加大了信噪比.     

MIMO-OFDM系统中的信道估计方法分析

信道估计是对无线信道频率响应的估算，目的是识别每组发送天线和接收天线之间的信道冲击响应。本探讨了MIMO-OFDM系统的多种信道估计方法。重点对MMS、LS导频辅助估计、盲＼半盲方法及它们之间的特点进行分析和比较。     

MIMO-OFDM最优导频设置与优化的信道估计方法

从系统设计的角度，根据最小化MSE原则，推导出一种基于MIMO—OFDM多发射天线优化的导频值插入方法，并提出一种健壮性的FDTC的信道估计处理方法。与已有的导频交替传输方法相比，这种优化的导频值能均布于各发射天线所有发射时段，尤其在时变信道中，具有更小的估计误差；在信道估计方法中，提出的频域分集时域合并的方法，通过仿真，表明这种方法能够更进一步的提高估计的精度，同时具有较好的健壮性和较低的计算复杂度。     

MIMO-OFDM系统中基于迭代MAP算法的RLS信道估计

该文提出了一种适用于MIMO-OFDM系统的迭代最大后验概率(Iterative-MAP)信道估计算法。接收机利用MAP译码算法中的信息位和校验位软信息,经过非线性映射将信息反馈至信道估计模块,采用递归最小二乘(RLS)自适应滤波算法对信道时变状态参数进行跟踪,提高了信道估计的精度。仿真结果表明,该方法与最小二乘(LS)算法相比,估计的均方误差(MSE)和误帧率(FER)性能都有较大改善。     

压缩采样匹配追踪在水声MIMO-OFDM信道估计的应用

针对水声MIMO-OFDM系统,利用水声多径信道冲激响应的稀疏特性,提出一种基于压缩采样匹配追踪 (Compressive Sampling Matching Pursuit, CoSaMP)的信道估计方法。该算法首先利用观测矩阵构建一个向量代替信道,然后采用匹配追踪思想确定这个向量的非零抽头系数位置,最后利用最小二乘法对非零抽头系数进行估计,通过对该向量的估计实现信道响应的估计。与传统最小二乘法（least square, LS）相比,信道估计性能得到很大的提高,与正交匹配追踪（Orthogonal Matching Pursuit,OMP)相比,提高信道估计性能的同时,降低了计算复杂度。通过仿真分析,不但验证了该算法的有效性,还比较了该算法在不同通信系统中的信道估计性能。      

一种MIMO-OFDM系统信道估计简化方法

提出了一种基于MMSE准则的MIMO-OFDM系统信道估计简化方法。该方法将信道估计问题转化为TBT线性方程求解问题,然后利用快速求解算法避免了复杂的矩阵求逆和矩阵相乘,大大降低了实现复杂度。仿真结果表明,相比于传统MMSE算法,该简化算法在降低复杂度的同时仅带来微弱的性能损失。     

MIMO-OFDM系统信道估计算法研究

文章结合MIMO-OFDM(多输入多输出-正交频分复用)无线通信系统,研究了一种基于变换域插值的二维导频信道估计算法。这种方法利用变换域的低通滤波器来减小ICI和AWGN的影响,并通过高次分解的插值法来实现插值。实验表明,这种基于变换域信道估计插值法比普通的MMSE和LS算法具有更好的性能,使得MIMO-OFDM系统可以在具有时变和频率选择性信道的无线移动通信系统中工作。     

MIMO-OFDM系统中的信道估计方法分析

信道估计是对无线信道频率响应的估算,目的是识别每组发送天线和接收天线之间的信道冲击响应。本文探讨了MIMO-OFDM系统的多种信道估计方法。重点对MMSE、LS、导频辅助估计、盲\ 半盲方法及它们之间的特点进行分析和比较。     

MIMO—OFDM低延迟信道估计改进算法

为了克服多输入多输出正交频分复用（MIMO—OFDM）移动系统中采用空间复用技术的下行链路性能出现衰退现象,提出一种信道估计改进算法。它根据信道状态并通过一个决策指导方案为4×4 MIMO系统提供大约4bit／s／Hz的数据。通过使用LDPC短码,在LDPC译码器输出端采用MIMO—OFDM符号重建方法,达到提高估计精度的目的。在3GPP MIMO空间信道模型下进行了仿真验证,结果表明指定速率下的估计精度得到改善。     

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.     

基于低峰均比最优导频序列的MIMO-OFDM信道估计

信道估计是多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统接收机进行信号相干解调的关键。针对最优导频序列(OPS)在进行信道估计时存在峰均比(PAPR)较高这一问题,设计了一种低PAPR的OPS用于对MIMO-OFDM系统进行信道估计。在建立系统模型基础上,对MIMOOFDM系统的OPS进行了设计,并利用部分传输序列(PTS)思想设计出低峰均比最优导频序列(EOPS);将设计的EOPS用于对MIMO-OFDM系统进行信道估计,并对复杂度较高的步骤进行了算法简化,在此基础上分别对各发射天线上信号PAPR的互补累积分布函数(CCDF)和OPS改进前后的均方误差(MSE)、误码率(BER)性能进行了仿真分析。结果表明,分布在多个OFDM符号上的EOPS能够有效降低系统PAPR;同时,与原来的OPS相比,保持了MSE和BER的最优性能。     

基于重要路径捕捉的MIMO—OFDM信道估计方法

基于重要路径捕捉,本文对MIMO—OFDM系统的信道估计方法进行了研究。采用重要路径捕捉．传统的训练序列信道估计方法求逆的运算量和FFT的次数均较大。采用一种改进方法后．可使运算复杂度降低一半．达到了快速性要求。对如何确定信道径数进行了一定分析．并介绍了一种门限值方法以调整路径数。仿真结果表明．改进后的方法降低了运算复杂度．但性能有所下降．即加大了信噪比。     

基于特殊训练序列的信道估计算法的研究

为降低MIMO—OFDM系统信道估计运算复杂度和提高估计精度，设计了一种特殊的训练序列，并给出了基于该训练序列的低复杂度算法，采用该方法避免了矩阵求逆运算，使运算大大简化，且在系统存在ISI时,采用本文给出的信道估计方法，信道的估计参数不会受到ISI的影响。仿真结果证明在存在ISI时，给出的信道估计与不存在ISI时性能相同，在高SNR时比传统方法其MSE高20dB。     

基于粒子滤波的MIMO-OFDM时变信道半盲估计

提出一种基于粒子滤波的MIMO-OFDM时变信道半盲估计方法。首先，对粒子滤波算法进行改进，通过对采样粒子分布进行局部优化调整，提出一种局部优化粒子滤波算法。然后，将该粒子滤波算法用于MIMO-OFDM时变信道估计。由于该信道估计过程在频域进行，因而无需已知（或估计）多径信道长度。与现有时变信道半盲估计方法相比，本方法具有估计误差低、对非高斯噪声顽健性强等特点，从而有效改善了接收端的符号检测性。计算机仿真结果证明了本方法的有效性。     

时变条件下MIMO-OFDM系统中的信道估计算法

本文设计了时变多径衰落条件下MIMO-OFDM系统中一种新的信道估计算法.该算法结合递归EM算法和Kalman预测对时变信道进行跟踪.借助软球形译码器(List Sphere Decoder,LSD)产生的搜索列表,递归EM算法序贯遍历搜索列表中可能的符号组合来估计各个子载波上的信道频率响应;基于获得的信道频率响应估计,Kalman预测器利用衰落信道的时域二阶统计特性进一步跟踪信道时变.仿真结果表明:本文设计的算法可以有效跟踪信道时变,性能优于传统的软输入Kalman滤波算法.     

Joint channel and carrier frequency offset estimation for multi-user MIMO-OFDM uplink transmissions

This article proposes a new algorithm of joint channel and carrier frequency-offset OCCFO） estimation for multi-user multi-input and multi-output orthogonal frequency division multiplexing （MIMO-OFDM） systems. A least square （LS） channel estimation and a carrier frequency offset （CFO） correlation estimation are combined in this contribution. CFOs are generally estimated using training sequences in a special synchronization timeslot. In this contribution, CFO estimation is further improved by taking advantages of channel estimation based on pilot symbols in traffic timeslots. The CFOs can be first obtained from the primary channel estimation. And then, with the knowledge of the CFOs estimated, channel estimation can be enhanced greatly. Computer simulation results indicate that the proposed JCCFO scheme is of good performance. Besides, the computational complexity is low.