多径衰落信道下OFDM信号盲识别

针对多径衰落信道下正交频分复用(OFDM)信号调制识别难题,提出一种基于循环自相关的OFDM信号调制识别算法.通过对多径衰落信道下具有循环前缀的OFDM信号循环自相关特性的数学推导,验证了在一定延时处,OFDM信号的循环自相关会出现峰值,而单载波信号无此峰值,据此特性可以实现多径衰落信道下OFDM信号和单载波信号的调制识别.该算法消除了如符号时间估计、载波估计、波形恢复、信噪比估计等预处理过程,计算复杂度低,识别率较高.理论分析及仿真结果均验证了该算法的正确性和有效性.     

UWB信道盲估计的频域递归最小二乘实现

为了实现超宽带(UWB)信号高效、稳定接收,提出一种基于信道频域特性的UWB信道盲估计算法.利用跳时脉冲相位调制超宽带信号一维统计平稳特性,结合递归最小二乘算法计算,达到信道参数盲估计的目的.计算机仿真结果与最大似然法信道盲估计算法结果的对比表明,新算法在误码率为10-4时,信噪比增益约为3 dB.新算法可同时对多路信道进行估计,对幅度和相位不存在模糊因子,且具有低复杂度的优点.     

一种基于FFT变换的超宽带信道盲估计算法

提出一种假设同步条件下,适合PPM调制的超宽带信道盲估计算法.算法基于接收信号的一维圆周平稳特性,结合圆周退卷积运算,达到对参数的估计目的.该算法只需简单的傅里叶变换运算和少量操作,具有低复杂度,易工程实现的优点.算法可同时对多路信道进行估计,而且对幅度和相位不存在模糊因子.仿真结果表明,对于传输500个信息符号的信道估计结果,当系统误码率达到1%o时,与理想条件下接收机信噪比相差不到3 dB.     

分布式MIMO-OFDM系统多频偏盲估计

针对多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用系统多载波频偏估计问题和多频偏盲估计难、现有盲估计方法较少的情况,利用多径信道下分布式多输入多输出正交频分复用信号模型与盲源分离领域中信号模型类似的特点,利用卷积混合盲源分离思想,去除接收信号的多径影响及模糊度,得到只含频偏的发送信号,将多维频偏估计问题变成单维估计问题,最后用单个信号频偏盲估计算法得到频偏估计值. 仿真结果表明,提出算法适用于更为复杂的多径信道和正交频分复用信号,具有比导频辅助方法更优的估计性能. 在5dB信噪比下,多频偏盲估计的均方误差可达10^-6.     

两种水声信道模型中信噪比估计算法

文章研究了水声信道模型和深海垂直信道的信噪比估计的理论和算法,提出了浅海多径信道模型下的信噪比估计算法.利用接收信号对两种水声信道模型下常用数字调制信号和水声跳频信号的信噪比进行估计,用湖测信道对算法进行了仿真.仿真结果表明在实际信噪比为-10～10 dB时,两种信噪比估计算法的结果均良好,估计的均值和实际信噪比的误差均小于1 dB,算法适应性强,性能稳定.浅海多径信道中算法的估计性能不受多径数目的影响,其估计结果略差于深海垂直信道中的估计结果.     

认知无线电中OFDM信号联合参数估计

提出了一种基于循环自相关函数实现正交频分复用(OFDM)信号参数联合估计的算法．该算法只需在相应切面上搜索峰值距离就可实现OFDM信号的码片时间、有用符号时间、符号周期参数的联合估计. 并在低信噪比条件下,用频域累积法计算OFDM信号循环自相关函数. 计算机仿真结果验证了新算法的有效性.     

多径信道下调制信号识别新方法

针对多径信道中存在调制信号识别难以实现及识别率低的问题,提出了一种全盲的基于小波变换和高阶循环累积量相结合的算法(W-HOCC).该算法利用小波变换的线性性质和循环累积量的叠加性质构造识别特征,即把接收信号在小波变换前后的四阶累积量的比值作为识别特征参数.从理论上证明了该算法能够消除多径信道参数的影响.仿真结果表明:在信噪比为0dB的多径瑞利衰落信道下,分类2ASK、2PSK和4QAM信号的识别率几乎达到100%;与基于高阶累积量的算法相比,在识别BPSK和QPSK时,W-HOCC算法的性能明显优于基于高级累积量的算法,而且具有更强的抗噪声和抗多径能力.     

多途水声信号盲恢复技术研究

针对盲解卷积只能获取未知源信号的波形,而得不到源的幅度问题,研究了一种平稳信道、多途传播条件下估计信道参数及源分离的算法.该算法引入均值和方差都已知的参考信号,在FIR模型的基础上利用解相关技术估计水声多途信道参数,进行盲信号分离.分析了实际的水声信道参数特点,提出新的信道参数及阶数的估计方法,继而利用改进的自适应逆滤波器恢复源信号,最后在瞬时混合以及不同信噪比情况下与其他算法进行比较,以验证算法的有效性.仿真结果表明,未知源估计结果与信道阶数和信噪比有关;对于卷积混合,该方法对于信道参数的估计具有稳健性,.可以同时恢复源信号的时序结构与幅度信息;对于瞬时混合,该方法的计算量和性能指标优于其他算法.     

一种新的恒模信号OFDM系统的盲频偏估计算法

载波频偏(CFO)的存在直接影响正交频分复用(OFDM)系统的性能,为了提高CFO的估计精度,提出一种新的适用于恒模信号OFDM系统的盲频偏估计算法。该算法假设连续两个OFDM符号之间的信道变化缓慢,根据相邻OFDM符号各子载波的信号功率差建立代价函数,通过使得代价函数最小化完成CFO的盲估计。通过理论分析获得了该代价函数的闭式解,从而达到有效降低算法复杂度的目的。仿真结果表明:所提算法在高信噪比下与经典算法相比具有较高的估计精度,且对信道阶数变化具有鲁棒性。     

基于循环平稳特性的OFDM盲同步算法

正交步分复用系统对同步误差非常敏感．文中提出一种盲同步估计方法,仅利用接收信号具有的二阶循环平稳特性来估计同步信息,不需要导频,具有较高的频谱利用率．通过仿真可以看出这种盲估计算法对信道具有适应性,在多种信道条件下均具有良好的估计性能．     

OFDM系统中基于期望最大化的半盲信道估计

针对传统的盲信道估计算法估计精确度低、算法复杂度高、收敛速度慢的缺点,研究基于期望最大化(EM)的半盲信道估计算法.仿真结果表明,该算法克服了盲信道估计精度低,收敛速度慢的缺点,而且在同等导频数量的情况下的估计性能较之传统的基于导频的信道估计算法提高了2dB.     

含导频的OFDM信号的周期平稳特性分析

基于无线移动衰落信道下的正交频分复用系统传输模型和信号周期平稳特性理论,研究了含有导频的正交频分复用系统接收序列的周期平稳特性,并计算接收序列的周期自相关函数,为基于周期平稳特性的信号处理算法提供理论支持．理论分析和仿真结果显示,在无线衰落信道环境下,当对接收信号进行单倍于系统样点速率采样时,可以获得具有周期平稳特性的接收序列,其循环周期为此时的正交频分复用符号长度．     

基于分散型导频的MB OFDM UWB稀疏信道估计

针对多频带-正交频分复用（MB-OFDM） UWB系统,提出一种基于分散导频的UWB信道估计算法.该算法采用分散型导频,避免了频域内插,可以实时对信道进行估计.然后利用UWB信道的稀疏簇特性和傅立叶变换,在时域和频域连续对信道参数进行修正,有效地改善了低信噪比时的性能.仿真结果表明,在信噪比SNR=12时,新算法的误比特率比经典的内插LS算法约有3.5dB的改善.     

一种基于循环平稳性的 CPM 信号符号速率盲估计算法

根据循环平稳有关理论,通信信号的非线性变换频谱中存在体现各阶循环平稳性的离散谱线,谱线位置对应着信号载波频率和符号速率的线性组合,提取这些谱线可以完成信号的一些基本参数估计。通过分析CPM信号瞬时频率函数的循环平稳性,利用二次方谱与符号周期的关系,提出了一种新的CPM信号符号速率盲估计算法。实验结果证实了理论分析的正确性,并且表明该算法预处理要求低,具有较好的抗噪声性能,能够实现衰落信道下CPM信号符号速率的有效估计。     

频率选择性信道下OFDM帧同步及性能分析

提出了一种正交频分复用(OFDM)帧同步算法,在OFDM帧同步符号时域中使用2个完全相同的序列,考虑到多径信道的分集,提出新的目标函数,使得算法不受频率选择性信道和载波频率偏移的影响．给出了存在帧同步信号和不存在帧同步信号时判决统计量分布的解析形式,理论上得到检测器的漏警概率和虚警概率特性,仿真结果验证了理论分析的正确性．接收端信噪比为20dB时,给定漏警概率为10-10,本文算法对应的虚警概率趋于零．     

低复杂度的OFDM信号信噪比的盲估计

针对非合作通信系统中,多径信道下传统的正交频分复用(OFDM)信号信噪比盲估计方法的估计性能差,计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的OFDM信号信噪比盲估计方法。该方法首先根据接收到的观测信号建立自回归(AR)模型,通过AR模型估计出信号的功率谱,然后基于高阶累积量的2阶和4阶的组合特征量与寻求跳变值的方法相结合估计出信号的带宽,最后通过计算出带宽之内的信号总功率和带宽之外的噪声功率估计出接收信号的信噪比。实验仿真结果表明,作者提出的方法无需任何先验信息,在多径信道下具有良好的估计性能,且计算复杂度低,更适合于实时的非合作通信系统。