接收分集OFDM系统的信道估计研究

研究了天线分集OFDM系统的高速无线数据传输特点,通过计算信道冲击响应与参考信号的相关函数,提出了一种增强型的信道估计方法。理论分析与计算机仿真表明,该方法能够有效地降低加性噪声对信道估计的影响,提高信道估计精度。在采用QPSK调制的一发四收的接收分集OFDM系统中,该增强型的信道估计方法的性能明显好于最小二乘信道估计和基于DFT的信道估计。     

一种基于小波变换的LTE系统下行链路信道估计算法

针对LTE下行正交频分复用（OFDM）系统中噪声对最小二乘信道估计算法影响较大的问题,给出了一种基于小波分解的信道估计方法。该方法通过在最小二乘（LS）估计之后通过小波阈值去噪,再加入改进的时域加窗相结合的方法进行信道估计。仿真结果表明,该方法能够有效消除加性高斯自噪声,可以更好地跟踪信道变化,提高信道估计精度。     

基于变分贝叶斯推断的半盲信道估计

现有MIMO中继通信系统中,基于张量分解的半盲信道估计不能有效地将信道先验信息引入估计过程中,为此提出一种基于变分贝叶斯推断的信道估计算法.该算法首先利用NP(Nested PARAFAC)张量模型,引入有效精度、噪声精度等隐性超参数,建立信道估计概率图模型;由于所求信道参数后验概率分布较为复杂,传统最大似然和最大后验等点估计方法难以实现,算法采用变分贝叶斯推断,推导出信道矩阵、有效精度及噪声精度的递推公式,使具有因子分解形式的q分布逼近所求信道参数的后验分布;并分析了模型证据的下界、模型的初始化及算法复杂度等.该算法能利用信道先验信息以提高信道估计性能,有效精度和噪声精度等参数可自动调节,且计算复杂度与数据的维度呈线性关系.仿真结果表明:在平稳瑞利衰落信道条件下,与基于交替最小二乘(Alternating Least Square,ALS)的半盲估计算法相比,算法的计算复杂度较低,收敛速度较快;与带监督序列的双线性最小二乘(Bilinear Alternating Least Square,BALS)非盲估计算法,基于ALS及非线性最小二乘(Nolinear Least Square,NLS)的半盲估计算法相比,算法具有较高的估计精度.     

脉冲噪声下的高可靠性OFDM信道估计

从信道估计内插误差角度分析了突发脉冲噪声干扰对无线OFDM接收机性能的影响,针对由脉冲噪声所导致的时间方向信道内插估计错误扩散,提出了旨在提高无线OFDM通信系统抵抗脉冲噪声能力的信道估计安全策略,包括:脉冲噪声突发位置检测、防止受损导频内插错误扩散算法、受干扰子载波数据可信度判决。仿真结果表明,在低复杂度条件下,可以显著提高无线OFDM接收机在脉冲噪声环境中的信道估计性能。     

MB-OFDM系统中基于导频的信道估计

联合信道估计算法以LS(最小二乘)信道估计为基础,并利用MB-OFDM的UWB信道的时域长度特性,最大限度地减少噪声的影响,提高信道估计的精度;然后与数据符号中的导频信号联合估计,跟踪信道的变化,进一步提高信道估计的性能。通过性能仿真,比较LS估计和基于DFT(离散傅立叶变换)的信道估计的系统误码率,结果表明,采用本文的信道估计方法的系统性能有一定程度的改善。     

稀疏水声OFDM系统迭代LS自适应信道估计

为了消除水声OFDM系统中噪声对稀疏多径信道估计的影响,提出了基于阈值探测的迭代最小二乘自适应信道估计方法.该方法根据最小方差准则引入加权因子对误差平方进行加权求和,由此导出一个迭代方程进行自适应信道估计.该迭代方程具有计算复杂度低的优点,不会带来大的矩阵运算.在该方法基础上,提出基于阈值探测的稀疏信道估计方法,探测最...     

基于DFT MMSE 的OFDM 16QAM 调制系统信道估计算法

<正>交频分复用(OFDM)技术具有较强的抗多径衰落能力与很高的频谱利用率,被广泛应用于无线通信领域。高效精确的信道估计是OFDM系统的关键技术之一,影响系统传输性能。针对16QAM OFDM无线传输系统,提出基于离散傅里叶变化(DFT)的最小均方误差(MMSE)算法,进行Matlab建模与仿真。结果表明,相对传统信道估计方法,拟合信道频率响应曲线更接近于真实信道;较传统最小平方(LS)算法,系统接收端误码率有很大改善,在恶劣噪声信道中,误码率降低一个数量级,有效提高了无线OFDM系统的传输性能。     

MB—OFDM系统中基于导频的信道估计

联合信道估计算法以LS(最小二乘)信道估计为基础，并利NMB—OFDMNUWB信道的时域长度特性，最大限度地减少噪声的影响，提高信道估计的精度；然后与数据符号中的导频信号联合估计，跟踪信道的变化，进一步提高信道估计的性能。通过性能仿真，比较LS估计和基于DFT(离散傅立叶变换)的信道估计的系统误码率，结果表明，采用本文的信道估计方法的系统性能有一定程度的改善。     

基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计方法

在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中, 信号经过频率选择性衰落的信道后, 在接收端需要进行均衡和相干信号的检测, 故准确的信道估计量必不可少. 传统的信道估计方法均基于信道抽头是密集型的假设, 利用线性重构算法, 如最小二乘(LS)或最小均方误差(MMSE)等, 可以达到Cramer-Rao下界(CRLB). 然而, 通过物理信道测量发现, 在实际通信系统中, 宽带信道抽头分布通常表现出稀疏特性. 通过充分利用信道的稀疏特性, 该文将压缩感知中的CoSaMP重构算法应用于MIMO-OFDM系统的稀疏多径信道估计. 在达到与传统的信道估计方法相同性能的前提下, 基于CoSaMP的信道估计方法以非常小的计算复杂度为代价, 大大减少了导频信号开销, 从而提高了频谱资源利用率.     

易于硬件实现的OFDM系统采样频率同步算法

分析了正交频分复用（OFDM）系统中采样频率偏移对系统性能的影响,提出了一种在频域进行估计和校正的采样频率同步算法.该算法易于硬件实现,与采用最小二乘法（LS）的估计算法相比可以减少20%的硬件资源,提高1倍的工作速度.根据IEEE 802.11a无线局域网（WLAN）标准进行了算法仿真和现场可编程门阵列（FPGA）上的硬件实现研究.仿真结果表明,无论是在高斯白噪声（AWGN）信道还是多径信道下,该算法均可以有效地对采样频率偏移进行校正,使系统性能符合标准要求.通过在FPGA上的硬件实现以及使用Xilinx的Chip scope Pro进行的在线实时验证表明,该算法可以在占用较少硬件资源的条件下,实时、连续地对信号进行处理,可以作为一个完整OFDM基带处理器的子模块.     

多小区下的MIMO OFDM的导频设计和信道估计

为了抑制多入多出正交频分复用（MIMO OFDM）系统小区间信道估计的多址干扰,提出了一种导频设计方案. 该导频可以使干扰能量均匀分布在所有信道延时采样点上,使小区间干扰白化. 根据该导频的特性,提出了一种改进的频域最小二乘信道估计算法. 该算法具有低计算复杂度,在信道多径延时未知的情况下仍可以有效抑制来自邻小区的干扰,使系统性能得到明显改善. 通过仿真证明了导频设计的合理性和信道估计算法的正确性.     

一种改进的LS信道估计算法

LS估计算法不需要了解信道的统计特性,从而对接收机结构要求比较简单,但是噪声的存在使这种信道估计的性能与理想信道差异很大,对系统性能影响较大．在研究分析了最小平方（Least Square LS）信道估计算法的基础上,对该算法进行了改进,降低了噪声对信道估计的影响．仿真试验表明该算法减少了信道估计的均方误差,提高了LS估计算法的正确性．     

带有不准确测量噪声的最小二乘故障估计

针对一类带有事件触发测量传输和不准确测量噪声统计特性的系统,研究了最小二乘故障估计及其性能分析。通常情况下,测量噪声的统计特性不是完全已知的。提出一种事件触发机制,当预先设定的条件被破坏即事件被触发时,测量输出会传到远端估计器。在满足使得滤波误差协方差最小的意义下,设计了滤波器,其参数通过最小二乘的方法在线迭代得到,然后进一步分析了带有不准确测量噪声的滤波器性能。最后,利用具有实际背景的数值仿真例子说明了所提算法的有效性以及带有不准确测量噪声对于估计性能的差异影响。     

多子阵信号相位匹配原理的信号最小二乘解

提出了利用多元阵信号相位匹配原理的信号方向估计及信号估计的最小二乘法的求解方法，该方法不仅可减小接收通道的相幅度一致性对信号估计的影响，同时也可以消除利用三元阵或四元阵的信号相位匹配原理时产生的估计信号奇异值。利用真实舰船噪声的线谱可实现高精度目标定向，然后根据确定方向实现目标宽带信号估计。仿真结果表明，多子阵的信号相位匹配法的噪声抑制性能明显优于阵元域的噪声抑制性能。     

基于叠加训练序列的稀疏信道参数估计

针对稀疏多径的频率选择性块传输信道,提出了基于叠加训练序列的新信道估计方法,在不占用额外信号带宽的情况下估计信道参数.利用叠加训练序列得到时域信道冲激响应的LS解,根据广义Akaike信息论准则得到信道的长度和具体多径的时延值,然后将时域信道冲激响应中非多径点的值置零,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,在稀疏多径信道的条件下,与纯粹的叠加训练序列的信道估计方法相比,该方法较大程度地降低信道的估计误差,提高系统性能.     

基于阈值自适应的小波增强信道估计技术

针对MIMO-OFDM系统导频辅助信道估计算法在低信噪比条件下存在信道估计精度不足或无法收敛等问题,提出了一种基于阈值自适应的小波增强信道估计算法。该算法首先对频域最小二乘估计的结果进行共轭对称处理,然后对IDFT变换之后得到的时域信道采用阈值自适应调整的小波去噪方法,进一步抑制了保留路径的噪声干扰。理论分析和仿真结果表明,文章算法以较小的复杂度代价换取低信噪比条件下信道估计精度的显著提高。     

LTE上行多用户SC-FDMA系统中增强信道估计方法

针对LTE (Long Term Evolution,长期演进)上行多用户单载波-频分多址（SC-FDMA）系统,提出了一种增强的信道估计方法。新算法针对每个用户的导频只占有部分频带的特点和子信道的时频相关性,将最小二乘（LS）算法估计的导频子信道系数进行排序处理,并构造出了一种新的减小噪声影响（降噪）的正交变换矩阵,提出了基于该矩阵的高精度信道估计算法。计算机仿真结果表明：新算法的均方根误差（MSE）约为LS算法的十分之一。     

水声稀疏信道估计与大范围白适应平滑预测研究

研究了对水声稀疏信道的估计与预测．基于水声稀疏信道模型提出了信道重要权系数检测迭代估计算法来对信道的时域冲激响应进行估计,该算法无需预先知道信道多径数,同时可有效利用预估的信道多径数下限减少计算量;基于线性自回归模型提出了大范围自适应平滑预测算法来对水声信道进行预测,无需估计复杂的水声信道二阶统计特性,通过降低信道采样速率和局部平滑以进一步降低预测误差．文中算法比最小二乘（LeastSquares,LS）算法和匹配追踪（MatchingPursuit,MP）算法性能更为优越;当通信距离较短时,信道预测误差在10^2内．本文算法能够对水声稀疏信道进行有效估计和预测,可为水声通信中的自适应技术提供依据．     

基于子空间法的盲信道和半盲信道估计方法

为了降低算法的复杂度,提出采用降秩正交迭代方法估计噪声子空间. 利用色噪声预白化技术对过采样后的自相关矩阵进行变换,再用降秩迭代计算噪声子空间. 在进行预白化时,提出一种利用训练序列估计色噪声协方差矩阵的方法,从而改善了盲信道估计收敛速度慢的缺点. 仿真结果证明,系统的信道冲激响应可以被良好地跟踪.