引入加权系数消除ICI的二次快时变信道估计算法

针对高速移动环境下由多普勒频移引起的子载波间干扰（inter-carrier interference,ICI）,提出一种引入加权系数消除ICI的二次快时变信道估计算法。该算法进行两次信道估计,第一次估计用于提供信道状态信息,在保证符号率的前提下消除ICI,第二次估计在ICI消除的情况下进行,可以提高信道估计精度;并对简化的并行干扰消除（parallel interference cancellation,PIC）算法进行改进,基于最小均方误差准则引入加权系数,使得ICI消除后的残余误差最小。仿真结果和理论分析达到很好的一致性,当信道信噪比为0 dB时,归一化均方误差（normalized mean square error,NMSE）性能增益最大约为0.0714,提高了快时变信道估计的精度。     

OFDM系统中子载波间干扰抑制算法的研究

针对频偏引起的正交频分复用（OFDM）系统中载波间干扰（ICI）的问题,为消除间干扰,提出了一种基于SSC—ASIZ方案的子载波间干扰抑制算法。为了更好地在接收端消除子载波干扰,发送端通过相邻子信道插零（ASIZ）算法对子载波进行分配;在接收端,针对发送端的特殊载波结构,通过接收符号移位抵消（SSC）算法来抑制对子载波的干扰。仿真结果表明,使用方案后系统信号干扰功率比（SIR）性能比常规系统提高了至少15dB,误码率（BER）性能也比其它方案优越,明显地改善了系统的性能。     

OFDM系统中联合抑制ICI的算法

针对正交频分复用（OFDM）系统中由频率偏移引起的子载波间干扰（ICI）的问题,提出了一种基于对称子载波的ICI自消除算法。该算法将互为相反数的发送符号映射到对称的子载波上,并在接收端将解调信号进行线性组合。为了进一步降低ICI,将基于对称子载波的ICI自消除算法与时域加窗相结合,即在发送数据符号之前,与升余弦函数相乘。对算法进行仿真实验,相对于相邻符号自消除算法,该算法减小了子载波间的干扰系数;加窗后OFDM符号频谱的边瓣衰减速度快,最大可衰减至－40 dB;对于系统的信号干扰比性能（SIR）,加窗后的算法同相邻符号自消除算法相比可提高8 dB左右;在信噪比较大的情况下,改善了系统的误码率。仿真结果表明,所提算法能够抑制ICI,提高系统抗干扰性能。     

OFDM系统的频偏估计算法

载波频偏会破坏正交频分复用系统(OFDM)各个子载波间的正交性,造成载波间干扰(ICI)和符号间干扰(ISI)。本文结合中国移动多媒体广播(CMMB)[1]信道的帧结构和调制方式,利用不同数据码元间共轭相乘的算法来完成整数倍频偏(IFO)的捕获。最后采用最小二乘估计法捕获采样频偏和残余频偏。计算机仿真验证了算法能准确的完成频偏估计。     

双衰落信道下OFDM信噪比估计算法

基于最小均方误差方法,在双衰落信道下,提出利用周期PN序列作为导频的信噪比(SNR)估计算法。在导频2侧插入保护间隔降低子载波间干扰对导频的影响,在时域进行相关运算消除噪声干扰,从而得到较精确的信道参数。仿真结果表明,该算法能较准确估计SNR,且可通过改变周期PN序列满足不同信道环境下的性能要求。     

时变衰落信道下的正交频分复用通信系统ICI消除

信道的时间变化使得正交频分复用通信系统(OFDM)载波间的正交性遭到破坏,从而产生载波间的相互干扰(ICI),导致系统接收性能明显降低。为解决这个问题,需对接收信号进行ICI消除,以恢复载波间的正交性。传统的ICI分析均在频域进行,在此基础上提出的ICI消除算法存在计算量大或频谱利用率低等缺点。为此,该文对ICI的产生机理和性质进行了时域和频域两方面的分析,在此基础上提出了一种高效ICI消除算法,即时域迭代消除法。理论分析和计算机仿真结果表明:该算法具有消除效果好、计算量小和频谱利用率高等优点。     

地空信道下基于OFDM/OQAM系统的信道估计研究*

针对地空信道时变快,正交频分复用/偏移正交幅度调制(OFDM/OQAM)系统存在固有干扰的问题,提出一种信道估计算法。该信道估计算法包含一种新型的梳状导频结构和一种改进的线性插值算法。提出的新型梳状导频通过将导频周围数据置零来消除系统的固有干扰和减小子载波间干扰对信道估计的影响,且导频分布在整个时间轴上,因而可以较好的跟踪信道状态;改进的线性插值算法通过在时域插零,来减小信道噪声和系统干扰对信道估计的影响。仿真结果表明,提出的梳状导频相比于传统梳状导频具有较好的优势,可有效提高系统的抗误码性能;改进的线性插值算法相比于传统插值算法可有效提高系统的可靠性。     

时变信道和相位噪声联合OFDM信道估计

在正交频分复用系统中,信道的时变特点导致严重的子载波间干扰,同时,由振荡器产生的相位噪声会带来公共相位错误和子载波间干扰,这都使OFDM系统的性能急剧恶化。基于分数倍基扩展模型,利用重叠导频和最小均方准则,对时变信道和相位噪声联合估计。仿真结果表明,所提出的算法可以提高信道估计质量。     

MIMO-OFDM系统中抑制ICI的符号组合自消除算法

MIMO-OFDM系统易受载波频偏影响,产生子载波间干扰(ICI)。传统的ICI自消除算法简单实用,但频谱利用率较低;与传统ICI自消除算法相比,基于差分编码的ICI自消除算法提高了系统的频带利用率,但系统误码率较高。给出了一种基于符号组合的ICI自消除算法,在相邻的三个子载波上分别发送原始符号、相邻符号的组合符号和原始符号,接收端将接收到的信息进行线性组合,来减小相邻子载波间干扰。仿真结果表明,与基于差分编码的ICI自消除算法相比,这种算法既能更有效地抑制ICI,又能降低系统的误码率;与传统的ICI自消除算法相比,提高了系统的频带利用率。本算法在抑制ICI、降低系统误码率和频带利用率方面有较好的均衡。     

基于椭球基扩展模型的OFDM快变信道估计仿真

在无线正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中,快速时变信道带来的子载波间干扰(intercarrier interference,ICI)影响子载波间的正交性,严重恶化系统性能.由于信道在一个OFDM符号期间内就发生变化,导致信道的频域矩阵不再具有对角性,给信道估计带来新的挑战.为解决上述问题,针对快变信道情况下,利用椭球基扩展信道模型,采用频域插入优化的梳状导频的方法,基于改进的线性最小均方误差估计器(LMMSE)对快变信道进行估计,仿真结果表明,方法能够对快变信道进行准确估计,为信道均衡提供了良好的性能.     

MIMO-OFDM系统抗干扰信道估计算法

提出一种抗干扰信道估计(AICE)算法用于解决MIMO-OFDM系统信道估计问题。该算法在接收端通过对收到的累加信号进行分解,得到来自不同发射天线的信号,通过消除符号间干扰与子载波间干扰及采用期望值最大迭代算法进行信道估计来减小估计误差,提高信道估计的准确性。与ICE算法的性能比较证明了AICE算法在瑞利衰落信道下具有更好的信道估计均方误差及误比特率性能。     

正交频分复用通信系统中的快变信道估计

信道的快速变化导致正交频分复用通信系统(OFDM)载波间的正交性遭到破坏,从而产生载波间的相互干扰(ICI),传统的信道估计方法(不可虑ICI影响)不再适用。为此,Choi等人提出了相应的快变信道估计方法,但该方法计算量较大,且需要信道的统计特性知识,而实际信道的统计特性往往无法精确得到。Linartz等人证明:在大多数应用条件下,信道在一个OFDM帧周期内的变化近似满足线性特性。对OFDM系统的ICI特性进行了时域和频域两方面分析,并利用信道变化的线性特性,提出了一种新的快变信道估计方法,该方法具有计算量小、且不需要信道的统计特性信息的优点。文章还得到如下结论:与慢变信道情形不同,在信道快速变化条件下,当OFDM系统中的训练序列应分成许多长度相同的组,且这些组在OFDM帧中等间隔分布时,信道估计误差最小。     

ST OFDM载波间干扰线性均衡技术

分析了频率非选择性衰落信道下STOFDM系统载波间干扰的具体内容,利用连续发射已知ST-OFDM符号来估计ST-OFDM中各个子载波对其他子载波的干扰,然后通过特定的线性均衡方法达到STOFDM载波间干扰的抑制。在莱斯衰落信道下的仿真结果表明,选择6个相邻子载波12个干扰系数的均衡技术ST-OFDM系统可获得至少10dB的信干比增益,可以使STOFDM系统在性能和运算量上获得最佳。     

正交频分复用系统中的判决反馈干扰消除方法

针对正交频分复用系统中Hadamard载波干扰矩阵估计方法估计效果差,提出了基于判决反馈的载波干扰矩阵估计方法.该方法根据载波干扰矩阵可用傅里叶变换矩阵对角化的特性,通过离散傅里叶变换的输出来估计载波干扰系数,再根据符号判决结果更新载波干扰矩阵,可较快地跟踪信道的快速衰落.实验仿真表明,该方法与Hadamard载波干扰矩阵估计方法相比,结合比特交织编码调制技术可进一步提高系统的载波干扰消除能力.     

ST-OFDM系统载波干扰抑制技术研究

分析了ST-OFDM系统中载波间干扰的具体内容，提出了一种ST-OFDM系统中载波间干扰线性抑制技术，利用连续发射已知ST-OFDM符号来估计ST-OFDM中各个子载波对其他子载波的干扰，然后通过特定的线性运算达到ST-OFDM载波间干扰的抑制。仿真结果表明，使用与不使用载波干扰抑制技术ST-OFDM系统可获得至少4dB性能增益，而且选择6～10个相邻子载波干扰系数可以使ST-OFDM系统在性能和运算量上获得最佳。莱斯衰落信道下该线性抑制方法可较有效克服ST-OFDM系统的载波间干扰。     

基于LS算法的OFDM信道估计的研究与改进

OFDM信道估计中,LS算法因其运算简单,得到了广泛应用。但是在实际的系统中,由于有非理想因素的存在,使得该算法受到载波间干扰（ICI）噪声的影响;并且突发传输时,信道响应会受到外界噪声的干扰,使估计的信道响应幅值在一定范围内上下波动,并带有尖峰和毛刺。为了解决此问题,提出了一种基于LS算法的最优化FIR滤波器（切比雪夫滤波器）信道估计算法。切比雪夫滤波器在过渡带衰减很快,和理想滤波器的频率响应曲线之间的误差最小,因此该算法较之传统的加窗算法,能保证局部频率点的性能也是最优的,进而有效地减小均方误差（MSE）。在高斯白信道环境下引入突发噪声,对所提方案进行了仿真,其结果验证了该方法能有效消除通带内因突发传输引起的毛峰和尖刺。     

基于正交频分复用的线性最小均方误差信道估计改进算法

传统的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计要求已知信道的统计特性,而实际应用中无线信道的统计特性往往是不可知的.针对无线信道的不确定性,根据时域信道上能量分布的稀疏性特点,在最小二乘(LS)算法的基础上提出了一种改进的LMMSE信道估计算法.该算法从当前信道置信度较高的频率响应出发,把相邻子载波信道估计误差的比值作为信道响应的加权系数,然后通过加权平均的方法计算出多径信道下的信道响应.该算法避免了繁琐的矩阵求逆与分解运算,能够有效降低算法复杂度.实验结果表明,所提算法总体性能优于LS算法及经过奇异值分解的线性最小均方误差(SVD-LMMSE)估计算法,且其误码率接近于传统的LMMSE算法.