OFDM系统中信道有效阶数的估计

信道估计是无线通信的关键技术之一，知道信道长度可以提高信道估计的精度．本文针对基于OFDM调制技术的无线通信系统中LS信道估计算法时域结果的构成特点，结合无线信道冲激响应在时域为有限冲激响应的特点，提出对LS信道估计算法的时域结果进行能量检测，并进行逆向搜索以获得信道有效阶数估计的算法．同时从检测概率角度给出了检测门限．最后给出了计算机仿真结果．理论分析和计算机仿真表明此算法能够很好地得到信道有效阶数估计结果．     

一种降低OFDM移动通信系统中LS信道估计均方误差的算法

在基于OFDM的移动通信系统中,针对LS信道估计时域结果的构成特点,同时结合无线信道冲激响应在时域为有限持续长度的特性,提出一种新的算法估计信道有效阶数,然后利用该估计值对LS信道估计时域结果进行加窗处理以减小LS算法中由噪声和子信道间干扰引起的均方误差:LS算法性能的提高及其对系统误符号性能的改善通过计算机仿真得以验证.     

一种新的多址信道有效阶数估计算法

针对多用户正交频分复用/空分多址(OFDM/SDMA)系统上行链路多址信道,基于噪声信道提出了一种新的信道有效阶数和信道冲激响应联合估计算法。该算法以最大似然为目标函数,构建了基于差分进化并行搜索信道有效阶数并进行信道冲激响应估计的联合框架。算法引入赤池信息量准则作为搜索阶数最优的评判函数,以提高信道有效阶数和信道冲激响应的估计精度。仿真验证了所提算法的有效性和可靠性,结果表明引入赤池信息量准则(AIC)在降低有效信道阶数估计误差的同时提高了时域最大似然信道估计器的性能。特别地,在误码率为10-5时,所提算法能够获得约1.5 dB的性能增益。     

宽带无线接入OFDM系统信道估计技术研究

简要介绍了宽带无线接入IEEE802．16a标准，重点研究并用计算机仿真方法比较了几种基于OFDM的信道估计算法在固定无线信道下的性能。结果表明LS算法比较适合固定宽带无线信道。     

基于隐训练序列的信道阶数估计研究

在无线通信中,由于信道特性而引起的码间干扰（ISI）是影响通信质量的一个主要因素。抵消ISI的基本方法就是对接收到的数据进行均衡,均衡前进行准确的信道估计非常重要。给出一种在此信息传输系统下基于隐训练序列的信道阶数的估计方法,并对其进行了仿真分析。仿真结果显示,通过对原发送信息序列进行了帧实际数据零均值处理,达到了比较准确的信道阶数估计效果。     

基于导频的光OFDM系统信道估计

为了克服光纤色散和模式的传输时延导致ICI设计了一种基于导频的信道估计器．并分析了LS和LMMSE算法估计原理,通过仿真实验比较了两种算法的误比特率和均方误差性能．实验结果表明LS与LMMSE在光OFDM系统中都有较好的作用但LMMSE算法性能要优于LS算法。     

信道估计在OFDM系统中的应用

本文介绍了正交频分复用(OFDM)系统的基本原理,并说明了信道估计的原理及作用。在DRM系统中分别采用Wiener、DFT、LS滤波器等信道估计方法,并比较各种方法的性能。     

数字电视系统中OFDM稀疏信道估计算法

针对采用OFDM调制技术的数字电视传输系统,利用信道的稀疏特性提出一种基于子空间拟合的信道估计算法。该算法首先利用参考矩阵列向量与观测向量的相关性来确定信道的非零抽头位置,然后再采用最小二乘算法完成对非零系数值的二次估计,避免了无谓的零抽头估计,改善了算法性能。在低信噪比和导频数较少的情况下,算法仍具有稳健的性能,仿真结果验证了该算法的有效性。     

相干光OFDM系统中MMSE信道估计研究

信道估计作为相干光正交频分复用(CO-OFDM)的 一种关键技术对系统的性能有着十分重要的影响。本文重点对系统信道估计的实现进行了数 学 分析,搭建起了CO-OFDM系统仿真平台,并在此平台上将提出的最小均方误差(MMSE)及其改进算法应用到CO- OFDM系统中进行信道估计。结果表明,MMSE及其改进算法能够很 好地提高CO-OFDM 系统的传输性能,在误码率(BER)为10－3时,与最小 二乘(LS)算法相比有约2dB的光信噪比(OSNR)增益,且改进型MMSE算 法的复杂度要比MMSE算法低2个数量级。     

OFDM-PNC中继系统的信道估计算法研究

物理层网络编码(PNC)因其在提高网络吞吐量、减少传输时延等方面的优越性,已成为近年的研究热点。为了弥补PNC在频率选择性衰落信道中的性能损失,将OFDM调制技术应用到物理层网络编码中,构成了OFDM-PNC系统。重点研究了OFDM-PNC中继系统的信道估计技术,使用Matlab对最小平方(LS)、最小均方误差(MMSE)及基于奇异值分解(SVD)信道估计算法的性能进行仿真,仿真结果验证了理论分析。     

认知无线电中基于OFDM的频谱分配方法研究

提出了一种基于OFDM的认知无线电系统设计,并从3个方面阐述了OFDM技术在认知无线电中是如何实现频谱资源分配的,研究表明OFDM技术进一步提高了认知无线电系统的频谱利用率。     

一种基于期望最大化的OFDM半盲信道估计算法

提出了一种OFDM半盲信道估计算法。传统的OFDM系统信道估计是依赖于训练序列，但是在无线通信系统中，运用半盲信道估计的性能和灵活性更好。在无线局域网的5GHz频宽的OFDM背景下，利用EM算法仿真，结果表明该算法的SNR与传统训练序列信道估计比较提高了2dB。     

OFDM系统信道估计和自适应分配算法的研究

在多径衰落的信道中,用固定调制方式的分配技术可能会造成OFDM系统资源浪费,考虑如何将自适应分配技术与OFDM相结合成为提高移动通信性能的关键技术。本文中提出一种基于动态信噪比SNR切换门限的自适应算法,该算法在保证通信质量所需BER的前提下,结合OFDM和PSK/QAM调制方式的优势,按照各个子信道的状态分配比特信息量和功率大小,使所需要的发射功率达到最优化。本算法能提高OFDM的频谱利用率,也能使系统获得更优的性能。     

基于PSD估计的OFDM系统多径信道估计方法

本文通过功率谱估计(PSD)估计来估计无线多径信道,然后在系统中进行信道均衡.仿真结果证明,PSD估计信道的均方误差优于最小二乘估计和最小均方误差估计的均方误差;通过信道均衡,系统性能基本接近于信道已知条件下的性能.     

基于在线训练RBF网络的OFDM信道跟踪

提出一种结合了正则化技术及时间加权技术的递归最小二乘算法,用于径向基函数神经网络的在线训练及动态调整,从而解决OFDM系统中信道的动态跟踪问题.该算法能充分利用无线信道的时域相关性及频域相关性,仿真结果显示出了极强的鲁棒性;此外该算法具有的无记忆性,在线训练,递归更新等特点,使其可以低成本硬件实现.     

基于免疫机制的RBF网络在OFDM信道估计中的应用

针对OFDM系统的信道估计问题，提出了一种新型的基于免疫机制的RBF网络信道估计方法。该算法能够有效提高网络训练精度，改善进化训练算法的未成熟收敛问题。在低信噪比，快衰落的恶劣信道情况下，文中采用的RBF网络相对传统算法表现出了优异性的性能，设计出的信道估计器可以达到很高的测量精度。     

OFDM系统中基于导频的低秩信道估计方法

主要研究了正交频分复用(OFDM)系统中基于导频辅助的低秩信道估计方法,提出了一种秩的取值及自适应秩跟踪方法。低秩估计方法利用信道的频域(和/或时域)相关性以及奇异值分解技术。其中关键的秩估计也就是信号子空间的维数判定必须在计算复杂度和估计误差两方面折中考虑。仿真表明给出的秩估计方法能够比较准确地反映出信号子空间的大小,大大降低运算复杂度。在此基础上的低秩方法与线性最小均方误差(LMMSE)估计的性能几乎一样并且对子载波总数的大小和信道环境变化的敏感性相当小,通过分块估计还可以进一步降低运算量。     

基于OFDM的短波电台改进方案设计

短波电台作为远距离传输的重要载体,有着非常重要的作用。然而传统短波电台受短波信道固有缺点的限制,传输速率较低,频带利用率也不高。正交频分复用(OFDM)技术的各子载波之间的正交性使得其频谱可重叠从而提高了频带利用率,同时能有效对抗频率选择性衰落。为了有效提高短波电台的性能,可以采用OFDM技术。分析了OFDM的基本原理,提出了基于OFDM的短波电台性能增强方案。     

基于级联ISFA信道估计的光OFDM系统研究

采用训练序列与级联符号内频域平均(intra-symbol frequency-domain averaging,ISFA)的信道估计方法提高了直接检测光正交频分复用(OFDM)接收机中信道估计的准确性。通过Matlab编程建立了强度调制直接检测系统仿真平台,对不同调制格式的OFDM信号进行了数值仿真分析。结果表明,级联ISFA方法可以提供更为准确的信道估计,有效改善高阶QAM调制的OFDM信号误码性能,提高接收机的灵敏度。     

Progressive iterative channel estimation in fast time-varying OFDM systems

Considering the joint channel estimation and data detection in time-varying orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） and addressing transmission performance degradation induced by the severe inter-carrier interference （ICI） at very high speed, a new progressive iterative channel estimation scheme is proposed. To alleviate the error propagation of the inaccurate data due to ICI, the measurement subcarriers in the Kalman filter is designed to be extended from pilots subcarriers to all the subcarriers progressively through the iterations. Furthermore, in iteration process, the interference of the non-pilot data to the measurement subcarriers is considered to be part of noise in the modified Kalman filter, which improves the estimation accuracy. Simulation indicates that the proposed scheme improves the performance in fast time-varying situation.