OFDM系统中盲、半盲以及非盲信道估计方法的Cramér-Rao界

从OFDM信号系统的矩阵表示出发，推导了OFDM系统中盲、半盲以及非盲信道估计方法的CRB，其中，半盲信道估计的CRB是一般的表达式，经过外推可以得到盲信道估计和非盲信道估计的CRB。在推导盲信道估计的CRB时，证明了线性约束和二次约束两种情况下的CRB是一致的。针对OFDM系统的两种不同方案CP-OFDM和ZP-OFDM，分别进行了信道估计的性能仿真，验证了所推导CRB的正确性，并且利用CRB对一些信道估计方法进行了性能评价。     

频率选择性衰落OFDM的半盲信道估计算法研究

从系统性能分析和设计的角度详细地研究了基于无线HIPERLAN2通信协议的OFDM(orthogonal frequency division multiplexing，正交频分多路复用技术)系统信道估计与均衡的一种半盲算法，提出了结合直接法和Cholesky分解法的切换盲算法。这种半盲算法综合了全盲算法得到的信息与已知导频符号，充分利用了原发信号的统计特性和OFDM帧结构中插入的导频符号，克服了全盲和导频训练序列存在的问题^[6,7]，且不需额外的带宽。仿真结果表明，在误比特率和收敛性方面，该算法比现有的主要三种全盲算法有更好的收敛和抗干扰特性。     

OFDM系统中盲、半盲以及非盲信道估计方法的Cramér-Rao界

从OFDM信号系统的矩阵表示出发,推导了OFDM系统中盲、半盲以及非盲信道估计方法的CRB,其中,半盲信道估计的CRB是一般的表达式,经过外推可以得到盲信道估计和非盲信道估计的CRB。在推导盲信道估计的CRB时,证明了线性约束和二次约束两种情况下的CRB是一致的。针对OFDM系统的两种不同方案CP-OFDM和ZP-OFDM,分别进行了信道估计的性能仿真,验证了所推导CRB的正确性,并且利用CRB对一些信道估计方法进行了性能评价。     

基于信道分布空间的OFDM信道半盲估计方法

信道分布空间的构建将OFDM系统中发送信号的有限符号特性和信道响应的统计相关特性集中到信道分布平面中.算法使用了一个初始OFDM 导频符号在信道分布平面中建立信道频域响应参考曲线,信道的估计是利用相邻OFDM符号对应的信道响应有相关延续特性,通过在更新的信道分布平面上更新参考曲线来实现.计算机仿真表明,算法的性能和基于最小均方误差的信道估计算法相当,由于避免了矩阵求逆运算,该方法在工程实现中有较大的应用价值.     

OFDM系统中的盲信道估计

本文从OFDM信号的矩阵表示出发,分析比较了OFDM系统中现有的各种盲信道估计方法。OFDM盲信道估计方法分为两类,一类是统计型方法,它利用了发送信号和接收信号的统计特性;另一类是确定型方法,它利用了发送调制信号的固有特性。一般而言,统计型方法的计算量较小,但是估计精度不高且估计的实时性不好;而确定型方法的估计精度较高,实时性较好,但是其计算量较大。计算机仿真表明,这些盲信道估计方法的性能受信道参数尤其是多普勒频率影响很大,盲信道估计的实用化有待进一步研究。     

OFDM中基于子空间分解的半盲信道估计

针对OFDM系统中盲信道估计计算量大、收敛速度慢和估计精度低的缺点,以及传统信道估计方法的频带利用率低的缺陷,详细介绍了基于子空间分解的半盲信道估计方法。该方法利用接收信号的相关矩阵特性来估计信道,其是传输速率和收敛速度的折衷,通过Matlab软件仿真表明,此方法能较大地改善信道估计精度和降低系统的误差。仿真结果对信道估计问题的深入研究具有借鉴意义。     

OFDM中基于有限字符集特性的半盲信道估计

由于基于有限字符集特性的盲估计方法最短距离(MD)计算量大、收敛速度慢、消耗时间长,而修正后的MMD方法,计算量下降的同时精度也降低了很多,提出了一种基于有限字符集特性的半盲估计方法。该方法通过导频结合有限字符集特性,利用最小距离准则快速辨识出所有子载波上频率响应的相位。仿真结果表明,该算法的信道估计性能优于修改后的最小距离(MMD)算法,与MD相等,而计算复杂度大大低于MD和MMD算法。     

STTC—OFDM系统中的导频辅助半盲信道估计

在快衰落信道情况下，基于判决指导信道估计（DDCE）法不能够很好的跟踪信道参数的变化，使得系统性能产生很大的恶化。在这篇论文中，为了防止在快衰落信道中由于信道估计误差带来STTC-OFDM系统性能恶化，我们在每帧除训练符号外的OFDM符号引入导频辅助半盲（APSB）信道估计技术。同时，为了简化系统，我们仅在每帧最后一个符号使用APSB信道估计技术。在本文的最后我们给出了一些结论。     

OFDM系统中基于恒模的盲信道估计算法

该文提出了一种适用于采用PSK调制方式的正交频分复用(OFDM)系统的准盲信道估计算法。该算法首先利用系统信号的恒模特性得到有限个可能的信道,然后利用信号的有限字符特性从可能信道中寻找出最佳信道,因而具有较低的计算复杂度。与现有的盲信道估计算法不同,该算法利用二阶统计量而不是高阶统计量估计信道,获得了较好的估计性能。仿真结果表明,该算法的性能优于基于有限字符特性的盲信道估计算法。     

OFDM盲信道估计的子空间方法

介绍了OFDM盲信道估计的各种方法及其研究现状。提出了一种通过二阶统计特性的子空间方法来进行OFDM系统信道的盲辨识,从而得出了不受零点位置影响的信道盲辨识的充分条件。为提高算法性能,该方法还在进行相关运算的过程中引入了信号向量截取及平滑的思想,而且不需要改变OFDM的系统结构。     

使用接收分集的确定性OFDM盲信道估计算法

本文针对无循环前缀的OFDM系统研究了非数据辅助的信道估计方法.借助于2个接收天线实现的信道分集,提出了一个确定性信道盲估计算法,并给出了信道可辨识性条件.该算法使用1个OFDM块便可在一个标量模糊因子的意义上确定信道冲激响应.算法计算量小,而且对输入信号的星座和统计特性没有约束.仿真结果证实了算法的有效性.     

基于DCT的OFDM信道估计

在宽带移动环境下,由于多普勒频移以及多径的影响,信道是时变的。为了消除信道对传输信号的影响,需要对信道进行估计。给出了2种基于离散余弦变换(DCT)的信道估计方法,可以很好的降低频谱泄露造成的混叠失真,适用于非整数倍的抽样信道。其中一种性能较好,另一种实现更加方便。仿真结果表明,这两种算法的性能均优于基于DFT的信道估计算法。     

一种改进的OFDM系统盲信道估计算法

在OFDM通信系统中,信道参数估计一直是个备受关注的问题。本文利用接收端分集,提出了一种改进的盲信道估计算法,它适用于有无虚拟子载波,有无循环前缀的各种情况,在一定的信道精度要求条件下,可以在一个OFDM 符号内进行信道估计。计算机仿真显示,在积累相同的接收符号时,本算法也比同类的盲信道估计算法的性能好。     

OFDM系统中时变信道下信道估计方法的研究

为减少OFDM系统中子信道间干扰(ICI)的影响,分析了分段频域均衡方法、近似分段线性的相邻符号ICI消除方法和卡尔曼滤波方法等几种快衰落环境下的信道估计方法的优劣,在此基础上提出了一种基于梳状导频的卡尔曼滤波信道估计方法.对滤波的结果,利用信道的频域相关函数和估计误差的协方差矩阵,在频域进行最小均方误差意义上的优化.仿真结果表明,该方法具有良好的估计性能.     

OFDM系统信道估计方法研究

分析了现有实用OFDM系统的信道估计方法及其硬件结构,并根据信道的统计特征给出了一种改进的门限滤波方法与其对应的硬件结构.在提高性能的同时,这种方法复杂度并不高,且不需要任何已知的信道统计特性.通过实验验证,这种新方法(尤其是二维的方法)明显优于传统的基于FFT的方法和最小二乘方法.     

一种快速时变自适应信道估计盲方法

提出了一种新的信道估计最小均方(LMS)盲方法--时变步长理想加权判决信道估计盲方法.该方法通过对常规LMS算法进行改进,实现自适应跟踪信道特征变化;同时利用接收机判决误差信息函数作为权系数的理想加权判决,从而解决了常规LMS盲方法收敛速度慢、信道估计性能不高的缺点.仿真证明,对于不同的多普勒频移、时延扩展以及时间,该方法均表现出了比常规LMS方法更优的性能.同时,该方法还可用于航天、雷达等领域估计其他特征参数.     

限幅OFDM的一种信道估计优化方法

在OFDM 系统中,限幅常用于抑制信号的峰平比,而限幅会引入额外的限幅噪声,以致干扰数据和导引符号,恶化传输性能.本文针对限幅OFDM系统,提出一种基于导引符号的限幅噪声消除算法.该算法在插入导引符号之前,滤除位于导引位置的限幅噪声,从而改善信道估计性能.在此基础上,本文还提出了利用迭代算法以进一步提高信道估计精确度.本文对所提出的限幅噪声消除算法及迭代算法进行了仿真验证,结果表明,新算法能够明显改善信道估计,优化传输性能.     

基于SAMP重构算法的OFDM系统稀疏信道估计方法

为了提高OFDM系统稀疏信道估计的精度和减少导频子载波的数目,本文将OFDM系统频率选择衰落信道时域稀疏冲激响应的参数估计问题转化为压缩感知理论中在稀疏度未知及存在噪声干扰情形下复数稀疏信号的重构问题,提出了分别基于基追踪降噪（BPDN）和稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）的两种OFDM系统稀疏信道估计方法。在导频数和信噪比均相同的情形,与传统的最小二乘法（LS）、匹配追踪-最小二乘法（MP-LS）的信道估计方法相比,仿真结果表明所提出的两种方法无须将信道的稀疏度作为先验知识,并具有归一化均方误差小和误比特率低的优点。在所提出的两种方法中,基于SAMP的方法比基于BPDN的方法具有运行速度快、性能更接近Cramer-Rao界的优点,且导频子载波仅为系统子载波的12.5%,信噪比约大于10dB时,采用基于SAMP的方法在信道稀疏度未知的情形也能获得满足实际应用的误比特率。