高精度多径时延估计

提出了一种无线信道多径时延估计模型,将时廷估计问题转换为频谱估计问题,再利用具有高频谱分辨力的多重信号分类(MUSIC)算法和root MUSIC算法实现对信道多径时延的超分辨率估计,分析了基于单次测量数据进行时延估计的可行性.仿真并测试了MUSIC算法和root MUSIC算法应用于单次测量数据的性能.仿真结果表明,...     

OFDM系统稀疏信道估计研究

由于许多通信系统的信道具有稀疏多径的特性,因此可以将信道估计问题归结为稀疏信号的恢复问题。提出一种新的基于压缩感知理论的正交频分复用系统信道估计方法,采用稀疏度自适应匹配追踪压缩感知算法对OFDM信道时域脉冲响应进行估计。克服了现有基于压缩感知理论的信道估计方法需要预先知道信道冲激响应稀疏度才能重构信道参数的不足,在信道稀疏度等信道先验知识未知情况下可得到较好的信道估计性能,降低系统复杂度。     

基于GAIC的MIMO-OFDM信道估计

对于多径稀疏的多输入多输出正交频分复用(Multiple-input and muItipIe-output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)信道,提出了基于广义Akaike信息论准则(Generalized Akaike information criterion,GAIC)的MIMO-OFDM系统实用的信道估计算法,该算法能够估计出信道的长度和每径信道的时延,降低加性白噪声对信道估计的影响,提高信道估计的精度.通过仿真,与最小二来(Least squares,LS)算法和离散傅里叶变换(Discrete Fourier transform,DFT)算法相比较,大大地降低了信道的估计误差,提高了系统性能,且信道稀疏性越强,性能改善越好.     

伪码跟踪误差和码片内多径分量的联合估计

对多径环境下的伪码跟踪误差和码片内多径分离作了一些探讨，给出一种联合估计方法。经分析发现，传统伪码跟踪环在多径信道下并不是最佳估计器，接着在不考虑噪声的情况下，通过最小二乘估计多径信道的冲激响应，提出了一种简单的多径分量提取算法，实现了伪码跟踪误差和码片内多径分量的联合估计，给出了仿真结果。最后就噪声问题列出了基于凸集投影算法(POCS)的解决方法。     

基于稀疏信道估计的SC-FDE水声通信

针对水声信道时域冲激响应的稀疏特性,提出基于稀疏信道估计的单载波频域均衡（SC-FDE）水声通信方法。该方法利用匹配跟踪思想,在发射信号矩阵列向量构成的字典中,选择使残余向量投影值最大的列向量去近似拟合接收信号,从而得到水声信道的时域冲激响应,然后通过时-频变换来进行频域均衡。仿真结果表明：该方法可以准确估计出水声信道,其信道估计精度和误码率性能都优于传统的SC-FDE水声通信方法。     

基于改进子空间追踪算法的稀疏信道估计

由于许多通信系统的信道具有稀疏多径的特性,因此可以将信道估计问题归结为稀疏信号的恢复问题,继而应用压缩感知理论(CS)的算法求解。针对CS中现存的信号重构方法——子空间追踪法(SP)需要对稀疏度有先验知识的缺点,提出一种改进的子空间追踪法(MSP)。该方法的反馈和精选过程与SP算法一致,不同之处是MSP算法每次迭代时向备选组合中反馈添加的向量个数是随着迭代次数而逐一增加的,而SP算法中备选组合被添加的向量个数与稀疏度相同。仿真结果表明,基于MSP方法所得到的稀疏多径信道估计结果优于基于传统SP的方法,且无需已知信道的多径个数。     

基于稀疏度自适应算法的MIMO-OFDM稀疏信道估计研究

无线信道在时域上具有稀疏性,为压缩感知理论提供了应用前提。多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计问题就转变为稀疏信号的重建。压缩感知重构算法中的压缩采样匹配追踪(Co Sa MP)算法在MIMO-OFDM的信道估计中表现出较好的抗噪性能和较高的重构精度,但其需要稀疏度作为已知信息,而在实际中很难获得信道的稀疏度。为此提出一种基于稀疏度自适应算法(Co Sa SAMP)的MIMO-OFDM系统信道估计,同时在原算法的基础上使用了矩阵分块的方法,提高了其重构精度。仿真结果表明,与传统算法相比,该算法具有更好的估计性能和更高的频谱利用率,并将矩阵分块前后的估计性能进行了对比,结果表明分块后的估计精度更高。     

基于压缩感知的正交频分复用信道估计方法

传统的信道估计方法未充分利用信道的稀疏性。利用信道冲激响应的稀疏特性,提出了将FOCUSS(Focal Underdetermined System Solver)压缩感知算法应用到信道估计中,从均方误差和正确检测率方面分别与传统最小二乘估计和正交匹配追踪压缩感知信道估计相比较。仿真结果表明,本文算法的均方误差较小,正确检测率较高,能够以较少的导频信号获得好的估计性能。     

一种新的高分辨时延估计算法

多径分量重叠衰落下的精确时延估计对很多系统而言都非常重要,对于定位技术更是如此。近来,MUSIC算法被用来估计信道测量中的多径时间弥散参量,还被用于频域室内几何定位,且性能优于基于IFFT的时域分析。本文首先讨论了MUSIC算法应用于带限脉冲时延估计时存在的问题,针对该问题提出了一种带滑动窗解卷积的、基于MUSIC算法的新的时延估计器,最后将这一算法通过计算机仿真与其它算法作了对比分析。     

基于信道缩短的TH-PPM UWB稀疏信道盲估计算法

针对TH-PPM UWB系统,提出一种基于信道缩短的UWB稀疏信道盲估计算法.该算法通过对接收信号进行信道缩短,有效地克服了信道过长给估计精度带来的影响.同时利用UWB信道的稀疏簇特性,避免了无谓的零值抽头估计,改善了该算法的性能.仿真结果表明:当信道长度大于符号长度时,该算法可以获得较好的估计性能.     

OFDM系统群稀疏信道估计与译码迭代算法

针对OFDM通信中的多径信道估计问题,本文提出了一种群稀疏信道估计和译码迭代算法。在信道估计中,利用了无线多径信道的群稀疏特性,采用群基追踪降噪算法（Group basis pursuit de-noising,Group-BPDN）算法,提高了信道估计的精度。在译码时,采用软输出的维特比算法,从译码输出中提取可信度大的结果,反馈到信道估计的输入部分,与已知的导频信号一起构成新的已知信号集。这样,通过反馈迭代处理,一方面增加了稀疏恢复时的已知信息,提高了恢复的精度;另一方面,新的已知信号集和已估计出的信道响应可以用来估计噪声功率,提高了噪声环境下稀疏恢复算法的精度。仿真实验证明本文算法提升了信道估计性能,降低了误码率。     

基于压缩感知的MIMO-OFDM信道估计中的导频设计方案

多输入多输出-正交频分复用(Multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统作为MIMO系统和OFDM系统的结合,具有很高的频带利用率并能有效地对抗无线信道的多径效应。本文研究了MIMO-OFDM系统稀疏信道估计及其导频优化,将信道估计问题转化为压缩感知(Compressed sensing,CS)理论中的稀疏信号重建问题,将最小化测量矩阵的互相关作为导频优化的目标。结合已有的随机序贯搜索(Stochastic sequential search,SSS)和扩展算法2(Extension scheme 2,ES2)算法以及导频移位机制,提出了一种快速的导频优化算法随机搜索移位算法(Stochastic sequential search-shift mechanism,SSS-SM)。此算法的运算复杂度远低于已有的ES2算法,运算时间不受发射天线数影响。将SSS-SM算法和ES2算法分别获得的导频设计结果应用于MIMO-OFDM系统的信道估计,仿真结果表明,采用SSS-SM算法可以更低的算法复杂度获得与ES2算法相同的信道估计性能;高信噪比情况下,SSS-SM算法对应的均方误差(Mean square error,MSE)比ES2平均低约3~5 dB,因此这种方法在高信噪比下更有优势。     

一种改进的基于压缩感知的稀疏信道估计算法

分析了突发信号的结构特征,提出了一种改进的基于压缩感知的稀疏信道估计方法。在信道初始估计中,利用前导伪随机序列的自相关特性,估计信道的路径时延,以此初始化稀疏重构算法,增加了信道估计的先验信息。在后续处理中,利用前一时刻已估计出的信道信息,跟踪估计当前时刻的信道信息。仿真证明,与最小二乘估计算法、正交匹配追踪算法和分离近似稀疏重构算法相比,本文提出的算法提高了信道估计的精度,降低了接收系统的误码率。     

基于改进块稀疏贝叶斯学习算法的波达方向估计

针对传统的基于稀疏表示的DOA估计算法单纯利用信号的空域稀疏性,导致在低信噪比时稀疏性能变差,影响信号稀疏重构效果的问题,使用分块稀疏理论对信号进行稀疏分解。随着目标增多及作战任务改变,DOA估计往往呈现目标群测向的特点,为了能够更好地利用信号的结构特征和统计特征,提出了基于空时联合的块稀疏DOA估计算法,使用块稀疏理论挖掘信号的内部结构,充分利用了信号的块内稀疏性和块间相关性,提高稀疏重构性能,进而对DOA估计效果有很大的提升。仿真实验表明,相比于经典的DOA方法,本方法有更好的估计效果。     

An eigenstructure-based 2D DOA estimation method using dual-size spatial invariance array

A sparse planar array vertically placed in y-z plane is proposed to improve the angle estimation accuracy of sources in low angle region with reflection multipath.With two sizes of spatial invariances along both dimensions,the array estimates the azimuth and elevation angles using unitary ESPRIT(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques).The first spatial invariance with a displacement of half-wavelength yields unambiguous coarse estimates of high-variance,while the second spatial...     

基于压缩感知的协同OFDM稀疏信道估计方法

针对频率选择性衰落信道下的放大转发协同正交频率复用(OFDM)通信系统,提出一种基于压缩感知理论的稀疏信道估计方法。首先,构造协同OFDM系统模型,利用循环矩阵理论,将该系统模型变换成类似于传统的点对点系统模型,该模型由一个协同卷积信道矢量和等效的观测矩阵组成;然后,通过压缩感知理论证明,该等效矩阵以很高的概率满足严格等距特性(RIP);最后,利用压缩感知算法重构卷积信道脉冲响应。与传统的线性信道估计方法相比较,所提方法能够利用较少的训练序列达到稳健的信道估计,有效地提高频谱资源利用率,且具备计算复杂度低的特点。仿真结果验证了该方法的有效性。