MIMO-OFDM中的一种最优导频设计算法

从系统设计角度研究了MIMO-OFDM系统的信道估计方法,提出一种基于空频域的最优导频设计算法。该算法适用于快速时变和频率选择性衰落信道,在基于LS准则的信道估计算法中无需矩阵求逆运算,大大降低了复杂性。通过计算机仿真证明该算法在空频编码的信道估计中具有最小MSE性能。     

一种基于小数倍多普勒信道的OTFS信道估计方法

针对现有正交时频空(OTFS)调制系统的信道估计中存在的高峰均比和小数倍多普勒信道下估计困难及复杂度高的问题,提出了一种基于序列导频的匹配滤波(SMF)信道估计方法。该算法首先将序列导频与数据联合成帧,依靠序列的自相关性获取路径数、时延和整数倍多普勒;然后通过互相关匹配滤波估计小数倍的多普勒抽头和信道增益,从而得到信道状态信息;最后根据小数倍信道整数采样的特征,更新信道增益和信道初始相位。仿真结果表明,该方法相比基于嵌入式脉冲导频的信道估计,改善了峰均比,并提高了信道估计性能。相比于传统的序列导频,该方法可以估计得到小数倍多普勒抽头,估计的信道状态信息更准确。该信道估计方法更具有普遍性。     

基于MIMO-OFDM系统的低复杂度LS改进算法

本文建立了MIMO-OFDM系统的Matlab仿真模型,在此基础上研究了STBC(Space Time Block Code)空时编码和基于块状导频的信道估计算法.对基于块状导频的LS(Least Square)信道估计算法做了低复杂度的改进,改进后的算法称为LLS(Low complexity LS)算法.经过计算机仿真显示,在传送大量信息时,该算法的运算复杂度及运算时间相较于其他的信道估计算法都大大降低,并且提高了信道估计的误码率性能.     

一种低复杂度的MIMO—OFDM信道估计阈值算法

本文分析了现有的基于导频的MIMO—OFDM信道估计技术，提出了一种低复杂度的信道估计闽值算法，这种算法与采用维纳滤波器的估计技术相比较，具有计算复杂度低，适应性好的特点。在“B3G”系统仿真平台上进行了仿真验证，仿真曲线充分表明该算法具有良好的跟踪信道变化的能力。     

协作多小区正交频分复用系统联合信道估计扩展算法

多小区联合信道估计(MC-JCE)是多小区协作联合处理技术实用化的基础,然而现有MC-JCE算法需满足各小区信道功率延迟谱(PDP)相同且已知的条件。针对这一不足基于协作多小区正交频分复(OFDM)系统框架首先探讨在多小区信道PDP存在差异但已知条件下多小区联合信道估计的扩展算法(MC-eJCE),进而提出未知该信息条件下多小区联合信道估计的修正算法(MC-mJCE),同时为降低算法运算复杂度并获得信道估计最小的均方误差(MSE)。采用梳状导频最优导频设计,推导了以上MC-JCE算法的克拉美罗界(CRB)。仿真显示在多小区信道PDP存在差异条件下所提MC-eJCE和MC-mJCE算法都具有良好MSE性能,而基于以上算法信道估计的空频块码(SFBC)协作联合传输也具有良好误码率(BER)性能。     

基于压缩感知的高阶MIMO系统信道估值算法

针对通信网络中的天线数量巨大，很难完成对信道的有效计算与估值。借助于高阶多输入多输出（MIMO）系统的可靠性，提出了一种基于压缩感知的信道估值高阶MIMO系统。设计了一种简单的导频结构，以降低计算复杂度；利用导频序列长度可以随着信道稀疏度变化情况自适应的调整，从而节省了导频资源的开销。仿真实验表明，与传统的信道估计算法比较，在相同的信道估计精度条件下，HMCE-CS算法可以降低平均导频序列长度；或者在相同的导频序列长度条件下，HMCE-CS算法可以提高信道估计精度，验证了该算法的有效性。     

改进的基于DFT的OFDM系统信道估计算法

在正交频分复用（OFDM）系统中,针对常用的信道估计算法不能有效地抑制信道冲激响应中循环前缀长度内噪声的不足,提出了一种改进的基于离散傅里叶变换（DFT）的信道估计算法。该算法是一个多次迭代的过程,通过最小二乘算法获得导频位置处的信道频域响应,经过逆傅里叶变换后,利用时域内引入的能量增长速率函数来判断信道冲激响应分布情况,以便对其进行消噪处理,最后通过多次迭代进一步抑制子载波间干扰和加性高斯白噪声。仿真结果表明,无论在多普勒频移较小还是较大的情况下,该算法的估计性能均优于最小二乘（LS）信道估计算法、传统基于DFT的信道估计算法和基于阈值的信道估计算法。在系统误比特率为[10-2]时,改进的基于DFT的信道估计算法比其他算法有3~5 dB的性能增益。     

MIMO-OFDM系统中基于小波包的信道估计方法

对多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中基于导频辅助的最小二乘(LS)信道估计算法进行研究,针对LS算法对噪声影响比较敏感的缺点,提出了一种基于小波包去噪的信道估计方法,对导频符号的信道响应进行去噪处理后,再做内插估计.根据该方法的思想,基于长期演进(LTE)协议进行计算机仿真与分析,结果表明该方法比传统的LS估计算法具有更好的性能,能够有效减小信道噪声的影响,提高信道估计精度.     

正交空时分组码系统的一种新的盲信道估计算法

基于QR分解的信道盲估计方法是一种性能优良的新算法。将该算法推广到正交空时分组码的信道估计中,结合正交空时分组码的特性提出了一种新的信道盲估计算法。与经典的信道盲估计算法相比,新算法的计算量大为降低。同时,Monte Carlo仿真表明,当信噪比较低时,该算法比子空间法具有更好的性能。     

FBMC/OQAM系统中基于子空间的信道估计算法

针对滤波器组多载波偏移幅度调制（FBMC/OQAM）系统中基于传统导频结构的信道估计方法估计精确度不高、频谱利用率低的问题,提出一种基于子空间的盲信道估计算法。区别于传统的子空间方法,该算法通过空间上的接收分集技术引入数据冗余进行盲信道估计,不需要发送导频序列,从而提高了频谱利用率。仿真结果表明,该算法可以有效地估计信道且估计性能优于传统导频方法。     

基于前导干扰消除的FBMC系统加权信道估计算法

针对FBMC系统信道估计时存在虚部干扰问题,提出一种新的信道估计算法。首先,该算法采用了基于虚部干扰消除的新导频结构;然后,利用两列导频分别作粗信道估计;最后,对粗信道估计采用加权方式进行精信道估计,进一步提高信道估计性能。仿真结果表明,与传统虚部干扰消除算法（IIE）相比,新导频结构算法在误码率为1%时,可获得1~2 dB的性能提升。     

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。     

分布式MIMO-OFDM信号多频偏多信道联合盲估计

针对多径衰落信道下分布式多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中频偏信道联合盲估计难的问题,提出了一种有效的多频偏多信道联合盲估计方法。该算法利用盲解卷积分离算法接收信号的同时得到有频偏影响的多个信道,对分离后的多个信号进行逐个频偏估计,补偿整体信道并去除信道模糊度,得到有效的信道估计值。仿真结果表明,与基于导频的频偏信道估计方法相比,所提算法可在5 dB获得1e-6的频偏估计精度,在15 dB左右获得1e-2的信道估计精度,实现了分布式MIMO-OFDM信号的多频偏多信道联合盲估计。     

一种基于加窗基扩展模型的OFDM信道估计算法

针对双选择衰落信道下OFDM系统中基于复指数基扩展模型（CE-BEM）的信道估计算法存在的不足,提出了一种基于加窗的基扩展模型信道估计算法。该算法通过时域加窗和去窗处理来减少CE-BEM存在的频谱泄露,并抑制多普勒频移对估计性能的影响;利用设计的导频方案,简化数学模型;再通过正交映射对估计的基扩展模型系数进行转换,从而进一步提高信道估计的精确度。同时采用归一化均方误差和误码率来衡量信道的估计性能,实验仿真表明,提出的算法在高速的移动环境下能有效提高估计性能。     

一种基于二维导频的信道估计改进算法

针对充满噪声干扰和多径效应的无线信道环境,提出一种基于二维导频的信道估计改进算法.该算法采用二维导频设置图案,利用导频点处充分记录的信道信息,提取信道参数的最优初始估计.在此基础上,利用优化的LMMSE算法,修正初始信道估计中的估计误差.理论分析及仿真实验表明,在多径时变衰落信道下,改进后的信道估计方法有效提高了系统的估计性能.     

一种时频结合的中导码信道估计算法

为解决高速移动环境下时变信道的估计问题, 基于改进的COST207 RA信道模型, 提出了一种适用于高铁列车的时频结合的中导码信道估计算法。该算法将中导码和导频在Kalman滤波器中进行有机结合, 充分利用两者在时间和频率上进行信道估计的优势而进行联合估计, 最后得到信道的整合估计值。同时, 由于中导码的插入, 还解决了Kalman滤波信道估计中误差扩散问题。仿真结果表明, 基于中导码的信道估计算法在终端移动速度较高时能显著改善估计性能、提高信道估计的准确度。     

基于DFT的时域LS信道估计算法

基于IEEE 802.16d/e标准的OFDMA系统中存在保护子载波和导频非2n等间隔插入,针对该问题,提出一种基于DFT的时域LS信道估计算法。该算法对相比信道自相关矩阵R容易获得的矩阵T进行奇异值分解(SVD),得到基于DFT的低阶近似。仿真结果表明,该算法的信道估计性能和运算复杂度介于LMMSE-SVD算法、IFFT/FFT算法之间,对导频要求更宽松,应用更广泛。     

基于导频的R-LS和M-MMSE联合估计算法研究

为提高长期演进(LTE)上行链路SC-FDMA系统的信道估计精度,在研究导频在SC-FDMA系统信道估计中应用的基础上,提出了基于导频的信道估计算法.设置一定的误比特率,在正则化最小二乘(R-LS)和失配最小均方误差(M-MMSE)所做初始信道估计之后,提取合适的数据与原来的导频相结合并增加导频数量,再次进行迭代信道估计,在SCME信道模型下仿真获得该算法在LTE上行链路系统的误比特率和均方误差结果.由理论分析和仿真结果可知,该算法有效且可行,可以提高上行链路系统的信道估计精度而且降低系统误比特率.     

一种MIMO-OFDM系统的信道估计算法

导频辅助的最小平方（LS）算法是MIMO—OFDM系统中常用的信道估计方法,特点是易于实现,但精度不高。基于最小均方误差（MMSE）的信道估计算法性能较好,但复杂度高,难以实现。提出了一种基于离散傅里叶变换（DFT）的信道估计算法,首先将LS信道估计循环前缀长度以外的时域响应值置零,然后选择重要路径,再通过计算参考导频的相位偏移量来进行补偿,最终实现信道的估计。算法能够满足一定的估计精度,且便于实现。仿真数据证明了算法的有效性。     

基于迭代的FBMC/OQAM系统IAM前导信道估计算法

FBMC/OQAM系统中传统的基于干扰近似(IAM)的信道估计算法存在导频开销过大,且计算复杂度高等问题。本文研究了一种新的IAM前导信道估计算法,该算法为增加导频功率采用一种新的三列导频结构,同时采用多次迭代方法获得精度更高的信道信息,来重构相邻子载波间和符号间干扰。理论分析和仿真结果表明,在ITU的车载信道环境和步行信道环境下,基于迭代的IAM前导信道估计算法在保持其传统信道估计方法性能即传输速率高且降低干扰的同时,有效地提高了数据传输速率且降低了计算复杂度。