OFDM系统隐藏导频的信道估计与跟踪

传统插入导频的信道估计方法占用固有的带宽,而基于隐藏导频的信道估计的方法不需要占用额外的带宽.基于隐藏导频信道估计理论提出了一种隐藏导频信道跟踪的方法:在叠加最优PAPR序列进行信道估计之后,增加了一个简单的周期冲激序列作为信道跟踪.该方法在节约有效资源的同时,也简化了算法复杂度.     

基于块状导频的OFDM信道估计

首先对OFDM系统中基于导频辅助的信道估计算法进行研究,为了降低复杂度,利用奇异值分解(SVD)给出一种低阶近似的信道估计器。仿真结果表明LMMSE算法利用信道相关特性增加了运算量,但可以获得较好的估计效果,其简化算法(SVD)的性能略有下降,且随着信噪比增大,会出现"地板效应"。     

OFDM中基于导频的加窗FFT信道估计

正交频分复用（OFDM）是一种正交的多载波复用技术,分析了OFDM系统中基于导频的信道估计模型;基于导频的信道估计需要进行插值,为了降低插值算法的复杂度,研究了基于导频的FFT信道估计算法。由于直接FFT信道估计算法存在能量频谱泄露问题,提出了基于汉明窗函数的优化型加窗FFT信道估计的算法。实验仿真表明：在多径衰落信道下,该算法能够有效地提高OFDM系统的信道估计性能。     

OFDM系统中一种新的导频辅助信道估计算法

无线OFDM系统中基于导频辅助的信道估计必须折衷考虑算法性能与算法复杂度。该文提出了一种新的信道估计算法。新算法利用维纳滤波与内插滤波相结合以降低信道估计的运算复杂度。分析和仿真结果显示,新算法在保持获得良好估计性能情况下,有效地降低了信道估计算法的复杂度。     

宽带MIMO-OFDM系统信道估计算法研究

本文提出了MIMO-OFDM系统中基于LS准则的参数化信道估计方法(LSPCE),推导出其MSE性能的下界并给出一种最优导频序列.为了降低复杂度,本文还提出了一种迭代的算法,它利用有限冲击响应信道的抽头之间的相关性从噪声中提取出信道信息并同时估计出多径时延.仿真和分析表明,相比传统的LS信道估计算法,这种基于参数化的信道估计算法可以大大提高信道估计的精度,接收端的检测性能接近理想信道估计的性能.     

一种改进的迭代接收机及其简化形式

改进了一种采用导频辅助相干接收机的迭代算法。迭代接收机采用 LMMSE 滤波器作 为信道估计器，IMMSE 滤波器的输出即为信道的估计值。对这种基于 LMMSE 滤波器的信道估计器做 了改进和简化，并给出了改进与简化后的仿真结果，仿真结果证明：这种简化后的接收机既具有很高的 精确度，又具有很低的计算复杂度。     

OFDM稀疏信道估计中基于树状随机搜索导频设计新方法

压缩感知（CS,Compressed Sensing）是一种以低速率对稀疏信号进行采样后在接收端重建信号的技术,基于CS的稀疏信道估计具有更小的导频开销且具有更好的信道估计性能。针对基于CS的OFDM稀疏信道估计中的导频设计问题,提出一种基于树状随机搜索算法（TSS,Tree-based Stochastic Search Algorithm）的导频位置设计新方法,该方法结合了树的结构,以分支的方式进行随机搜索从而避免陷入局部最优问题。仿真结果表明,与传统的导频设计方法相比,使用TSS算法获得的导频图案用于信道估计中能够获得更优的信道估计性能,而且TSS算法的复杂度更低。      

基于特殊导频去噪的OFDM信道估计算法

主要研究了正交频分复用(OFDM)系统中基于导频辅助的信道估计算法,分析和比较了2种常用的算法,并提出了一种基于特殊导频序列去噪的信道估计算法。仿真结果表明:提出的基于特殊导频去噪的信道估计算法和LS算法相比,在没有增加LS算法运算复杂度的情况下,有效地抑制噪声的影响,提高了信道估计的准确性;和LMMSE算法相比,信道估计的准确性高于LMMSE算法。     

一种简化的导频设计MIMO-OFDM信道估计算法

针对时域最小二乘信道估计算法误码率性能和实际实现复杂度大之间的矛盾,提出了一种新的最优导频序列的多输入多输出正交频分复用信道估计方法。设计的这种导频序列可以避免对大矩阵求伪逆,极大的降低了计算复杂度。计算机仿真结果表明：提出的方法具有好的误码率性能和低的计算复杂度,易于在实际系统中实现。     

人工智能在移动通信网络中的应用:基于机器学习理论的信道估计与信号检测算法

机器学习是人工智能的重要方向之一,文章介绍两种机器学习理论应用于移动通信网络的案例。首先介绍一种基于期望最大化算法的信道估计器,不需要导频也可实现对信道的盲估计,提高了系统的吞吐率。随后介绍了一种基于深度神经网络的信道估计和信号恢复算法,该算法能够隐性地分析信道的特性,直接将信号恢复出来,当导频数据减少时其性能优于传统算法。神经网络估计器虽然训练模型复杂,但后续可直接将信号恢复,降低了信号处理的复杂度。     

无线传感网OFDM系统中信道估计与均衡技术的算法设计

无线传感网的OFDM系统中,传统的信道估计与均衡算法在精确度和复杂度上不尽如人意。本文改进了LMMSE算法,并利用循环卷积特性与DFT性质化简信道估计算法与插值算法,设计出一种有较低复杂度和较高精度的信道估计与均衡的快速算法,具有良好的实用性,Matlab仿真验证了算法正确性。     

OFDM电力线通信系统的时域信道估计方法

针对G3-PLC协议,提出了两种改进的时域信道估计方法。为达到时域降噪效果,采用了预置电力线信道最大时延的方法,但这使得相关的时频变换矩阵不满秩,无法直接采用最小二乘准则估计其时域特性。因此,文中提出一种基于修正变换矩阵的时域LS算法,解决了矩阵不可逆问题。同时进一步提出了一种无需信道统计特性的时域线性最小均方误差算法,大幅降低了复杂度。仿真结果表明,修正的时域LS算法和简化的时域LMMSE算法均性能良好。     

一种基于LMMSE改进的FBMC信道估计算法

针对滤波器组多载波(Filter Bank Multicarrier,FBMC)系统的信道估计问题,对系统进行了简要介绍并提出一种基于线性最小均方误差(Liner Minimum Mean-Square Error,LMMSE)算法改进的信道估计算法。在原有的LMMSE算法基础上结合离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)算法,并进行迭代估计,同时利用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)算法降低了计算的复杂度。仿真结果表明,改进的LMMSE算法明显提高了系统的性能。     

一种基于SC-FDMA系统改进的LMMSE信道估计算法

对于LTE上行链路来说,寻求性能优良的信道估计算法是十分必要的。传统的最小平方(LS)和线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法存在许多不足。其中,在研究过程中会发现传统线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法具有计算复杂度大的问题。然而,通过借助于雅克比迭代算法解决线性方程的理念,能够对传统的LMMSE算法做进一步的改进。同时,理论分析和仿真结果表明:该算法在低信噪比下表现出良好的性能,它不仅降低了计算复杂度,而且估计结果更精确。     

伪叠加Zadoff-Chu序列的LTE下行信道估计

分析了正交频分复用系统中基于叠加训练序列的最小二乘和线性最小均方误差信道估计算法,在此基础上针对LTE信道的结构特征,提出了一种利用伪叠加Zadoff-Chu序列进行信道估计的最小二乘算法。该方法可以大大降低算法复杂度,并且不需要信道先验信息、不占用带宽资源。仿真结果验证了该方法的有效性,其性能比频域的离散傅里叶变换算法和线性最小均方误差算法性能更优。     

OFDMA系统中基于LMMSE信道估计算法的 改进及其性能分析

 OFDM调制技术用于移动通信领域时,其信道估计技术是一项关键技术.分析了一种基于频域相关的线性MMSE算法,并根据理论模型的假设,给出了最大时延、噪声功率等参数的近似估计方法,确定了一种可实用的LMMSE信道估计表达式.在此基础上,分析了算法复杂度和进一步简化的可能性.最后给出了不同信道条件下,改进的MMSE算法的性能仿真,并对仿真结果进行了分析.     

5G系统中基于解调参考信号的信道估计方法

5G系统使用解调参考信号(Demodulation Reference Signal,DMRS)用于下行信道估计,工程中通常采用插值法得到数据位置信道响应,考虑实际信道中噪声的影响,频域采用线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Squared Error,LMMSE)插值算法.针对LMMSE需要获取...     

加权系数平均法改进的小波域LMMSE信道估计算法

针对传统LMMSE算法需要知道信道特性的问题,提出了一种加权系数平均法改进的小波域LMMSE信道估计算法.运用离散小波变换对LS初始估计和预滤波处理后的信号实行阈值量化去噪处理,然后结合时域信道能量分布的稀疏性特征,利用加权系数平均法求出各子载波的频域响应,从而克服了传统LMMSE算法需要预先知晓信道统计特性的缺陷.对算法的BER和MSE性能进行实验仿真,结果表明:文中所提改进算法的信道估计整体性能显然会更优于LS、SVD-LMMSE以及加权平均改进后的LMMSE算法.另外,在信噪比较低且信道统计特性未可知的状况下,文中算法要优于传统的LMMSE算法,并能够较好地降低噪声的影响,有效提升信道估计的精确度.     

一种低复杂度的LTE信道估计的算法

信道估计是MIMO-OFDM系统中的关键技术,传统信道估计的复杂度因太高而不易实现,针对该问题,提出了一种基于K-L变换(Karhuen-Loeve)的LMMSE信道估计算法,通过对信道冲激响应矩阵进行等价变形,避免了原算法中矩阵求逆的过程。而且对K-L展开后形成的特征值进行处理,使得计算复杂度得到很大程度的改善。仿真结果表明,所提改进算法不仅具有较低复杂度,而且具有良好的信道估计性能。