OFDM移动接收中的迭代干扰消除

针对正交频分复用系统在高速移动接收中存在快变衰落信道难以估计、子载波间干扰(ICI)过大的问题,提出基于迭代结构的信道估计算法和ICI消除算法。利用信道解码器输出判决信息,通过离散傅里叶变换实现信道估计,并对时变信道进行线性近似,以较低的计算复杂度消除子载波间的干扰。仿真结果表明,该方法可以对抗10%~15%的归一化多普勒频移。     

基于FFT和FRFT的非平稳干扰估计和抑制

提出了一个基于快速傅里叶变换(FFT)和分数阶傅里叶变换(FRFT)的线性频率调制(LFM)干扰参数的估计和抑制方法.通过FFT粗略估计和FRFT精确估计,确定LFM干扰在分数阶傅里叶域所处的旋转角度,估计出LFM的相关参数,利用最小二乘法综合出LFM干扰信号;然后从接收的信号中减去,有效地抑制LFM干扰.性能仿真分析表明,该方法较好地改善了误码率性能,降低了计算的复杂度,提高了系统处理的实时性.     

基于局部多项式傅里叶变换的多分量线性调频信号瞬时频率估计*

针对多分量线性调频信号的瞬时频率估计问题,把局部多项式傅里叶变换应用到求多分量线性调频信号瞬时频率估计中,提出了一种不受分量间交叉项干扰的新方法,该方法对多分量线性调频信号进行局部多项式傅里叶变换,把每一个线性调频信号分离出来,根据每一个线性调频信号的局部多项式傅里叶变换谱,通过搜索找到谱的峰值所在的位置,从而找到峰值所对应的频率,准确地估计出了多分量线性调频信号的瞬时频率。仿真实验中与多分量信号的Wigner-Hough变换进行了对比,验证了该方法的有效性。     

基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计

稀疏傅里叶变换时延估计具有较低的运算时间复杂度,但在低信噪比时无法准确估计出时延.针对稀疏傅里叶变换时延估计在噪声干扰下时延估计精度下降的缺点,提出了基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计算法.算法利用小波降噪方法处理接收到的信号,再对降噪后的信号进行稀疏傅里叶变换广义相关,通过检测相关函数的谱峰得到估算的时延值.实验仿真以及对实测数据的验证均表明,在低信噪比条件下,基于小波降噪的稀疏傅里叶变换时延估计算法在保证数据高处理速度的同时,具有较好的抗噪性以及较高的时延估值精确度.     

基于深度卷积神经网络的变换域通信网络抗干扰优化算法

为了有效抑制变换域通信网络干扰信号,改善信噪比,研究了基于深度卷积神经网络的变换域通信网络抗干扰优化算法。应用傅里叶变换方法将信号从时域转换到频域,并以傅里叶变换通信信号获得的参数为依据构建干扰信号模型;嵌入干扰信号模型以形成接收信号,然后对接收信号进行处理并存储在干扰数据库中,利用深度卷积神经网络完成干扰信号的特征学习与干扰估计,并根据干扰估计结果,在接收信号中去除干扰信号,完成变换域通信网络抗干扰优化。实验结果表明：该算法可有效完成变换域通信网络抗干扰优化,优化后通信信号的信噪比改善性能与误码性能均较佳,输出的通信信号几乎无干扰信号存在。     

ST-OFDM系统载波干扰抑制技术研究

分析了ST-OFDM系统中载波间干扰的具体内容，提出了一种ST-OFDM系统中载波间干扰线性抑制技术，利用连续发射已知ST-OFDM符号来估计ST-OFDM中各个子载波对其他子载波的干扰，然后通过特定的线性运算达到ST-OFDM载波间干扰的抑制。仿真结果表明，使用与不使用载波干扰抑制技术ST-OFDM系统可获得至少4dB性能增益，而且选择6～10个相邻子载波干扰系数可以使ST-OFDM系统在性能和运算量上获得最佳。莱斯衰落信道下该线性抑制方法可较有效克服ST-OFDM系统的载波间干扰。     

LTE中一种新的干扰与噪声功率估计方法

在分析长期演进计划及其增强系统的基础上,提出一种利用主同步信号估计干扰与噪声功率的方法。利用该方法估计当前同步子载波的信道系数,根据相邻子载波信道近似相等的特性,计算相邻同步子载波接收数据的估计值,将该估计值与实际接收数据的差值进行自相关,并通过统计平均得到干扰与噪声功率的估计值。仿真结果表明,在多径丰富的衰落信道场景下,与目前常用的循环前缀估计算法相比,该方法能较好地估计干扰和噪声功率。     

Householder干扰阻塞法的弱信号DOA估计

在强干扰来波方向已知或可准确估计的情况下,一维微弱信号的DOA估计通常采用干扰阻塞的方法,当采用二维阵型时,该方法阻塞矩阵构建形式随阵型发生变化,且其阻塞输出信号需进行预白化处理,因此计算复杂度较高。提出一种基于Householder变换的干扰阻塞法,该方法可有效阻塞强干扰获得微弱信号DOA信息,阻塞矩阵构建形式固定,不随阵型发生变化,无需预白化处理,因此具有计算复杂度较低、精度较高的特点。     

超宽带通信中基于TK变换的共存干扰检测算法

本文基于TK能量估计算子,提出了一种适用于超宽带通信的共存干扰检测算法。该算法通过在TK变换检测支路中加入标称频率载波,利用TK变换后的差频分量完成对共存窄带干扰的准确测频。本文对所提算法进行了数学建模和仿真分析。仿真结果显示,该算法可对超宽带通信频段中的共存干扰进行准确的测频,并由于省去了经典测频系统中的模拟混频部分,因此大大降低了测频系统的处理复杂度,为超宽带通信自适应抗干扰技术的实用化提供了一条新的研究途径。     

基于DCT-Winograd快速变换的半盲水印算法

针对目前多数基于傅里叶变换域的方法,其抗几何攻击性能虽很好,嵌入的信息量也很大,但存在抗剪切攻击能力较差的问题,提出了一种基于离散余弦变换与Winograd快速傅里叶变换相结合的半盲水印算法,将Winograd算法分解的对角矩阵与经过DCT变换的图像块相与,产生一个新的对角矩阵,再将数字水印嵌入到该对角矩阵中,最后通过相关逆运算提取水印.实验结果表明,该方法可获得较好的图像视觉效果,对剪切、噪声等攻击皆具有较好的鲁棒性.     

OFDM系统中基于CE-BEM信道建模的低复杂度均衡*

在移动正交频分复用（OFDM）系统中,时变信道引起子载波间干扰（ICI）,从而导致系统性能严重下降。均衡作为消除ICI的主要手段而被广泛采用,但是大多数情况下,由于需要进行高阶矩阵的求逆运算,导致均衡面临着运算复杂度过高的问题。提出采用复指数基扩展模型（CE-BEM）对时变信道进行建模,并利用估计得到的模型系数直接构造判决反馈均衡器（DFE）,从而避免了矩阵求逆运算,大大降低了运算复杂度。同时,该DFE通过理论分析和仿真实践均被证明具有良好的均衡效果,能有效地消除ICI并改善系统性能。     

基于椭球基扩展模型的OFDM快变信道估计仿真

在无线正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中,快速时变信道带来的子载波间干扰(intercarrier interference,ICI)影响子载波间的正交性,严重恶化系统性能.由于信道在一个OFDM符号期间内就发生变化,导致信道的频域矩阵不再具有对角性,给信道估计带来新的挑战.为解决上述问题,针对快变信道情况下,利用椭球基扩展信道模型,采用频域插入优化的梳状导频的方法,基于改进的线性最小均方误差估计器(LMMSE)对快变信道进行估计,仿真结果表明,方法能够对快变信道进行准确估计,为信道均衡提供了良好的性能.     

一种改进抑制STC-OFDM系统同频干扰的方法*

空时编码（STC）与正交频分复用多址(OFDM)结合形成的STC-OFDM系统,虽然有效弥补了正交频分复用多址系统中符号间干扰(ISI)和频率选择性衰落等不足,但依然存在如何有效抑制因多天线传输在接收端产生的相互干扰如同频干扰（CCI）等问题。为此,在充分利用STC-OFDM已有优点基础上,给出了一种结合自适应波束赋形和哈达玛转换（WHT）来抑制CCI的算法。通过理论分析与计算机仿真表明,该算法能进一步改善系统误符号率（SER）而抑制STC-OFDM中的同频干扰。     

正交频分复用通信系统中的快变信道估计

信道的快速变化导致正交频分复用通信系统(OFDM)载波间的正交性遭到破坏,从而产生载波间的相互干扰(ICI),传统的信道估计方法(不可虑ICI影响)不再适用。为此,Choi等人提出了相应的快变信道估计方法,但该方法计算量较大,且需要信道的统计特性知识,而实际信道的统计特性往往无法精确得到。Linartz等人证明:在大多数应用条件下,信道在一个OFDM帧周期内的变化近似满足线性特性。对OFDM系统的ICI特性进行了时域和频域两方面分析,并利用信道变化的线性特性,提出了一种新的快变信道估计方法,该方法具有计算量小、且不需要信道的统计特性信息的优点。文章还得到如下结论:与慢变信道情形不同,在信道快速变化条件下,当OFDM系统中的训练序列应分成许多长度相同的组,且这些组在OFDM帧中等间隔分布时,信道估计误差最小。     

6G可重构智能表面的相移模型设计

为了解决中继通信的耗能高以及5G基站的建设难度高的问题，在6G移动通信中引入对可重构智能表面（RIS）技术的研究。针对截断的哈达玛（Hadamard）矩阵和离散傅里叶变换（DFT）矩阵在构建智能表面时失去特性和不稳定问题，提出一种基于汉克尔（Hankel）矩阵和托普利兹（Toeplitz）矩阵来构建酉矩阵的RIS相移模型设计方案。利用酉矩阵的特性来最小化信道误差，提高通信信道的可靠性。仿真结果表明，在RIS单元数为15时，相较于非RIS辅助通信，RIS辅助通信的用户速率可以获得1 （bit·s^-1）/Hz的增益，而伴随着RIS单元数的增加，RIS辅助通信的用户接收速率的增益将更为显著；并且当RIS单元数为4时，相较于DFT矩阵构建智能反射面的方式，利用得到的两个酉矩阵构建的反射面的可靠性更高，约可获得0.5 dB的性能增益。     

基于DFT判决门限的OFDM信道估计算法

在正交频分复用系统中,为了提高信道估计算法的准确度和降低复杂度,首先对传统的离散傅里叶变换(DFT)信道估计算法进行了改进,通过引入判决门限,进一步消除信道噪声的影响,提高系统性能;然后与LS估计、SVD估计和DFT估计进行对比分析;最后通过Matlab软件进行仿真分析,结果表明了改进算法在基本不增加复杂度的前提下,提高了信道估计的准确度,进而提高整个系统的性能。     

基于DFT寻径的压缩感知信道估计改进算法

正交频分复用系统中的信号在传输过程中受到无线信道环境衰落和延时的影响,容易产生符号间干扰（ISI）,对信道状态信息进行准确估计是降低ISI、提高信号传输准确率的有效方法。针对贪婪迭代类压缩感知信道估计算法存在的估计径错误及漏选问题,提出一种基于离散傅里叶变换（DFT）寻径的压缩感知信道估计算法DFT-OMP。通过DFT寻径的方式抑制由噪声引起的不理想原子,从而对OMP算法重构过程中的原子进行筛选,解决传统方法选取相关因子最大的原子作为重构原子而导致的依赖信号稀疏度问题。在原子预选后的贪婪迭代类压缩感知算法信道估计中引入残差精度控制,以提高信道估计的自适应性与鲁棒性。仿真结果表明,相对OMP算法,该算法能取得4 dB的信道估计性能增益,其适用于较大导频下的无线通信系统。     

基于加窗型DCT-Ⅳ的OFDM系统的信道估计算法

在总结传统的基于离散傅里叶变换（DFT）的正交频分复用（OFDM）系统的信道估计算法的基础上,提出了一种新的基于加窗型的第四类离散余弦变换（DCT-Ⅳ）的OFDM系统的信道估计算法。该算法利用DCT变换的对称特性消除边缘效应,并且使用加窗抑制信道冲激响应的频谱泄露,然后用低通滤波器消除信道高斯白噪声的干扰。仿真结果表明：在多径衰落信道下,该算法优于基于DFT的信道估计算法,是一种可行而且有效的信道估计算法。     

OFDM系统中基于离散余弦变换的信道估计

提出了两种基于离散余弦变换（DCT）的信道估计方法,适用于多径衰落的正交频分复用（OFDM）系统。利用DCT的能量压缩特性,能有效消除传统基于离散傅立叶变换（DFT）估计算法在信道延时不是采样周期整数倍,或系统子栽波数不等于有用于载波数时产生的频谱泄漏。根据DCT与DFT的等效关系,通过构造不同的对称数据序列,推出两种相应的基于DCT信道估计,其中一种具有更好的性能,另一种更利于实现。仿真和分析结果表明：在多径衰落信道下,两种基于DCT的方法能有效降低频谱泄漏造成的信道估计误差,具有比基于DFT方法更好的性能。