Turbo编码MIMO-OFDM系统中的EM迭代信道估计

该文对频率选择性衰落信道条件下的Turbo编码多入多出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计进行了研究,提出了一种将Turbo迭代译码与EM迭代信道估计相结合的方法。采用该方法的EM迭代信道估计性能得到了明显提高,且适合于非常恶劣的信道环境。另外,通过仿真可知,利用EM迭代信道估计算法的系统性能优于利用简化的最小二乘(LS)信道估计算法所获得的系统性能。     

一种基于LDPC编码系统的符号同步联合信噪比估计算法

该文分析了符号同步误差和信噪比的初始估计对LDPC编码系统性能的影响,结合迭代译码输出软信息的统计特性,提出了一种由迭代译码软信息辅助的符号同步联合信噪比估计算法,通过两个紧密相关的环路,将符号同步,信噪比估计以及迭代译码三者整合在一起,在信噪比极低的情况下,通过迭代计算,信噪比和符号同步误差的估计值可快速收敛,译码性能接近信噪比已知且符号精确同步的编码系统。     

MC-CDMA系统迭代检测中的一种基于EM的信道估计算法

该文将多用户检测和译码相结合的迭代检测技术应用于MC-CDMA系统。多用户检测器由串行干扰消除和其后的MMSE滤波器组成。信道估计器采用一种基于期望最大(EM)信道估计算法,该算法降低了信道估计的复杂度,仿真表明其具有良好的性能。     

一种适用于BICM-ID系统的迭代载波同步算法

在比特交织编码调制迭代译码(BICM-ID)系统中,针对低信噪比条件下传统的同步算法对频偏和相差估计精度较低的问题,提出了一种码辅助的迭代载波同步算法。该算法基于最大期望(EM)算法,并在此基础上加以改进,利用译码器输出的软信息,迭代的在载波同步和译码之间相互交换信息,实现同步和译码的联合处理。仿真结果表明,在译码器收敛的允许范围之内,提出的算法能够大幅提高同步参数的估计精度,在迭代次数达到8次时,BICM-ID系统的误比特率性能基本接近理想同步条件下的译码性能。     

MC-CDMA系统迭代检测中的一种信道估计算法

在DS—CDMA系统中，联合译码的迭代多用户检测是克服多址干扰增加系统容量的有效方法。本文将多用户检测和译码相结合的迭代检测技术应用于MC—CDMA系统，其中，多用户检测器由串行干扰消除和其后的MMSE滤波器组成。文中提出一种时域信道估计作为迭代初始值的频域信道估计算法，比单纯的频域信道估计方法节约导频符号数量，并且由于信道估计性能的改善，加快了迭代检测的收敛速度。     

载波频率估计的编码辅助算法

本文讨论了载波频率估计的编码辅助(code-aided)算法。因为难以直接计算频率的最大似然估计值,我们转而利用EM算法迭代逼近这一结果,而且将EM迭代与MAP译码器结合起来,在频率估计中利用了译码输出的信息,从而在低信噪比下获得了非常理想的性能。仿真结果表明,文中所给算法的性能远优于传统的NDA算法。     

卷积码差分跳频系统抗部分频带干扰的性能

基于对无编码差分跳频系统抗部分频带干扰性能的研究,将卷积码引入差分跳频系统,研究了在有精确干扰状态信息的情况下,采用无迭代译码和迭代译码时相对于无编码系统的性能改善.同时,在无法得到精确干扰状态信息的情况下,提出了一种迭代干扰状态估计及译码算法.理论分析结果表明:在有精确干扰状态信息的情况下,采用卷积纠错编码和无迭代译码,对可用频率数为8的差分跳频系统,当比特误码率(BER)为10~(-6)时,性能改善约为2.5dB;而采用迭代译码,当BER为10~(-10)时,相对于无迭代译码,性能可进一步改善6dB.仿真结果则验证了迭代估计及译码算法的正确性,采用该算法可使编码系统在无精确干扰状态信息的情况下,仍能保持良好的抗干扰能力.     

分组相关快衰落信道下自适应Turbo码译码算法研究

分析了分组相关快衰落信道的特性，推导出该信道下Turbo码译码算法；研究了迭代次数对Turbo编码系统的影响，在小信噪比弥散度条件下，提出基于平均信噪比的最佳迭代译码次数自适应选择方案，可以兼顾译码性能和译码速度，得到较低的平均误比特率和较高的平均译码速度。仿真结果说明，本文提出的Turbo码译码算法，降低了对信道估计精度要求的同时，得到精确信道估计时的性能；对于目标误比特率为10^-4时，采用自适应Turbo译码算法，与固定迭代4次相比，平均误比特率降低了40％，提高了系统性能；而与固定迭代8次相比，迭代次数降低了约1／4，提高了译码速度。     

BICM-OFDM系统中基于ML算法的迭代频偏估计

正交频分复用(OFDM)联合比特交织编码调制(BICM),是一种能够有效地抗频率选择性衰落的技术.由于载波频偏的存在会引起载波间干扰,导致系统性能的严莺下降.针对BICM-OFDM系统提出了一种基于最大似然(ML)估计的迭代频偏估计算法.该算法充分利用了译码信息,分两步进行.首先,利用最大似然估计进行初始频偏估计,然后再利用BICM译码的硬判决反馈信息进行残留频偏估计.通过BICM迭代译码,更新译码反馈信息,提高频偏估计精度.在短波宽带信道下的仿真结果表明,在频偏为0～0.2的范围内,提出的算法经过3次迭代可有效地进行频偏估计.与传统最大似然估计算法相比,本文提出的算法提高了低信噪比下的频偏估计精度,并且提高了频偏估计范围.     

光通信乘性噪声信道基于LDPC码的SNR估计方法

针对目前现有的信噪比(SNR)估计 方法不适用光通信中乘性噪声信道的问题,分析了乘性噪声信道下,SNR失配 对低密度奇偶校验(LDPC)码性能的影响,并通过仿真表明乘性噪声信道下 SNR精确估计的必要性。提出了一种基于量化的LDPC 码判决反馈的SNR估计方法,首先对接收到的光信号进行量化,利用 简化后的期望最大(EM)算法对量化后的SNR 进行一次粗估计,接着利用基于LDPC迭代译码的判决反馈结果对 SNR进行精估计。仿真结果表明,本方法能够在接收 信号的均值和噪声方差等参数未知情况下,能有效完成LDPC码迭代译码的辅助 工作;在误码率(BER)为10－5时,SNR估计后 ,LDPC码的译码性能距离理想情况下的译码性能,仅有约0.12dB以内损失。     

低轨卫星通信系统下行链路设计

针对低轨卫星通信系统特点,结合当前世界上应用最广泛的数字卫星电视广播( Digital Video Broadcasting,DVB)协议,对卫星通信下行链路进行设计与验证.介绍了协议整体架构的设计和链路模型的搭建,重点描述了同步模块中的预频偏估计过程的设计.频偏预估计实现了在进行精细的频偏估计和补偿之前对大频偏的估计...     

SOQPSK-TG信号的EM半盲载波频偏估计

针对成形偏移四相相移键控-TG(Shaped Offset Quadrature Phase Shift Keying-Telemetry Group version, SOQPSK-TG)信号在训练序列长度受限时频偏估计精度较低的问题,利用双二进制分解(Doubinary Decomposition, DBD)原理提出基于期望最大化(Expectation Maximization, EM)的SOQPSK半盲载波频偏(Carrier Frequency Offset, CFO)估计算法。为了确保EM算法收敛到预期性能范围,使用基于非线性四次方码元定时估计算法的非数据辅助频偏估计方法优化了EM算法初始点选择。仿真实验结果表明,该算法相比于使用训练序列进行数据辅助估计的方法,在不增加辅助数据数量的前提下能够进一步提升CFO估计的精度,并在较高信噪比下拥有接近序列总长度所对应的克拉美罗界(Cramér-Rao Bound, CRB)的优秀性能。     

EM-based iterative receiver design with carrier-frequency offset estimation for MIMO OFDM systems

In this letter, we study the design of expectation-maximization (EM)-based iterative receivers for multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency-division multiplexing systems with the presence of carrier-frequency offset (CFO). Motivated by the spirit of maximum-likelihood estimation in the EM algorithm, we first present a pilot-aided CFO estimation scheme that allows fast Fourier transform-based fast implementation. Then this CFO estimation is incorporated into the initialization step of the iterative receiver. Experimental results show the effectiveness of our receiver design in combating CFO.     

Accelerated iterative reconstruction for positron emission tomography based on the em algorithm for maximum likelihood estimation

The EM method that was originally developed for maximum likelihood estimation in the context of mathematical statistics may be applied to a stochastic model of positron emission tomography (PET). The result is an iterative algorithm for image reconstruction that is finding increasing use in PET, due to its attractive theoretical and practical properties. Its major disadvantage is the large amount of computation that is often required, due to the algorithm's slow rate of convergence. This paper presents an accelerated form of the EM algorithm for PET in which the changes to the image, as calculated by the standard algorithm, are multiplied at each iteration by an overrelaxation parameter. The accelerated algorithm retains two of the important practical properties of the standard algorithm, namely the selfnormalization and nonnegativity of the reconstructed images. Experimental results are presented using measured data obtained from a hexagonal detector system for PET. The likelihood function and the norm of the data residual were monitored during the iterative process. According to both of these measures, the images reconstructed at iterations 7 and 11 of the accelerated algorithm are similar to those at iterations 15 and 30 of the standard algorithm, for two different sets of data. Important theoretical properties remain to be investigated, namely the convergence of the accelerated algorithm and its performance as a maximum likelihood estimator.     

The cascade EM algorithm

The estimate-maximize (EM) algorithm is an iterative method for finding maximum-likelihood parameter estimates from incomplete data. The authors develop an extension of the EM algorithm that may be useful in accelerating the algorithm and in simplifying the computations involved. The extension works with an intermediate complete data specification, and performs intermediate steps at some iterations. The authors consider the problem of parameter identification of a continuous-time linear dynamic system given discrete-time observations, and show that the proposed algorithm accelerates the convergence of the EM algorithm and simplifies the computations involved     

基于精确噪声估计的迭代频谱感知算法

当干扰系统先验信息全盲时,基于最小错误判断概率门限判决的迭代检测算法可以获得较好的检测性能。然而在实际应用中,低信噪比时很难做到对噪声参量的准确估计,从而导致算法最终收敛门限与最小错误判断概率门限差异较大,检测性能恶化。该文针对上述问题,提出一种改进的迭代检测算法,并通过推理给出了噪声功率、信号功率及信号占用率等参量的迭代估计式。另外,该文还讨论了检测性能指标与信噪比之间的约束关系,给出了要满足一定性能指标所需最低信噪比的闭式解。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

一种基于APPA的码辅助载波同步算法

在低信噪比环境下,小的频偏和相偏的存在会使Turbo编码系统的译码性能恶化,所以必须结合迭代译码系统,对信号的残留频偏和相差进行估计。该文提出一种改进的残留频偏载波相位估计算法后验概率辅助(APPA)相位估计,该算法将译码器输出的外信息用于辅助迭代的相位估计。环路滤波器将相位误差信号转换成控制信号,控制数控振荡器的输出,这样可以得到待估计的相位误差。仿真表明,在极低信噪比下(比如,SNR-7.8 dB)该算法在同时存在频偏和相偏的时候能正常工作,其性能非常接近理想同步条件下的性能。     

一种基于稀疏分解的窄带信号频率估计算法

针对窄带多分量信号频率估计问题,该文提出一种基于稀疏分解的频率估计算法,能够同时对多个窄带信号的频率进行估计。首先利用传统方法进行频率预估计,然后根据频率预估计的结果建立冗余字典,对信号进行稀疏表示,最后通过匹配追踪算法得到精确的频率估计。该算法极大地减小了字典的长度和稀疏分解的运算量,而且在迭代过程中利用了全局信息更新残差向量,估计结果更为精确,在低信噪比情况下性能也较为稳健。仿真结果验证该算法的有效性和正确性。     

Diversity combining for DS/SS systems with time-varying, correlated fading branches

Diversity combining of multiple time varying and correlated fading branches is investigated for direct-sequence spread-spectrum systems. The correlated branches are modeled and estimated jointly as a vector autoregressive (VAR) process. The joint estimation is shown to provide performance gain over separate estimation of the fading branches. The parameter matrices of the VAR model are estimated via the method of expectation maximization (EM) with two algorithms. The first algorithm, using results from Kalman smoothing, provides a closed-form solution to the maximization problem in the iterative EM procedure. However, the iterative EM-Kalman algorithm operates repeatedly on a batch of training data and results in large storage requirements and long processing delays. To overcome these disadvantages, a new algorithm with only forward-time recursions is proposed that approximates the iterative EM solution and efficiently adapts to slowly changing Doppler spreads. As a result, the new algorithm significantly reduces memory and training sequence requirements. Through computer simulations, a near ideal bit-error rate performance is found for both algorithms, and the efficacy of the new adaptive algorithm for channels with changing Doppler spreads is demonstrated.     

基于EDGE系统信道估计实现方案的研究

研究了基于ＥＤＧＥ系统接收机中信道估计的实现方案，并对算法的各项性能做出评估。首先论述了算法的采用及其理论依据。接着，说明了信道预估计的原理及方法。最后，针对ＭＡＴ－ＬＡＢ及 ＤＳＰ上的仿真结果，比较了各项系数对于系统性能改善所具有的影响和作用，对系统特性作了较为详细的分析总结。