分布式MIMO-OFDM信号多频偏多信道联合盲估计

针对多径衰落信道下分布式多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中频偏信道联合盲估计难的问题,提出了一种有效的多频偏多信道联合盲估计方法。该算法利用盲解卷积分离算法接收信号的同时得到有频偏影响的多个信道,对分离后的多个信号进行逐个频偏估计,补偿整体信道并去除信道模糊度,得到有效的信道估计值。仿真结果表明,与基于导频的频偏信道估计方法相比,所提算法可在5 dB获得1e-6的频偏估计精度,在15 dB左右获得1e-2的信道估计精度,实现了分布式MIMO-OFDM信号的多频偏多信道联合盲估计。     

基于循环自相关的NC-OFDM信号参数的盲估计

在认知无线电(CR)环境中,频率资源不足的问题越来越严重,非连续正交频分复用（NC-OFDM）能够工作在非连续的频谱环境,针对NC-OFDM信号的参数估计重要问题,提出用循环自相关的方法。该方法首先分析循环平稳信号特点,然后根据NC-OFDM信号的循环自相关在循环频率α以及时延τ切面图具有离散谱线特征进行参数估计,最后对NC-OFDM信号的循环自相关进行数值仿真。仿真结果表明在低信噪比下,能有效估计NC-OFDM信号的参数及识别零前缀的正交频分复用信号（ZP-OFDM）,且实验证明关闭近90%的子载波数目,都能够实现NC-OFDM信号的参数的盲估计。     

一种新的基于训练序列的时域MIMO-OFDM信道估计方法

提出了一种适合于MIMO-OFDM系统的信道估计方法。详细说明了使用的估计准则和训练序列的构造方法,利用训练序列良好的时域相关特性可以简便、精确地估计出信道的冲击响应,并对算法的性能进行了理论分析和计算机仿真。从分析结果可以看出,该算法与使用最佳训练序列的LS时域估计方法具有相当的估计精度。同时该算法不需要进行时域变换,只需要一定数量的相关运算,其计算复杂度进一步降低。     

MIMO-OFDM系统的信道估计方法

在第三代移动通信组织给出的空间无线信道模型（3GPP-SCM）下,基于多输入多输出天线频分复用系统（MIMO-OFDM）,设计了基于最小均方误差准则的信道估计器。由于最小均方误差信道估计器是在最大似然信道估计器的基础上基于统计信息的去噪处理,在3GPP-SCM中利用蒙特卡罗方法对不同种典型信道环境做自相关系数统计,得到信道的先验统计信息,进而设计并实现了基于MIMO-OFDM系统的最小均方误差信道估计器。通过仿真,验证了最小均方误差信道估计器相对于最大似然信道估计的准确性,并在误码率方面,带来更好的系统性能。     

MIMO-OFDM系统中一种有效的信道估计方法

在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,采用梳型训练符号的传统信道估计技术在子载波边缘会产生相当大的均方误差(MSEs)。为了减少这些子载波上的MSEs,提出了一种循环的梳型训练结构。在这种结构中,所有类型的训练符号都在每个天线上循环地发送。在接受端,用每个训练符号来估计信道频域响应,并采用与MSEs相对应的权重因子来平均这些响应。计算机仿真结果表明,这种循环的训练结构能够提供比传统的结构更高的信噪比(SNR)。     

MIMO-OFDM系统空间相关性迭代信道估计算法

针对受到噪声干扰及多普勒效应等因素影响的多输入多输出（Multi-Input Multi-Output,MIMO）正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM）无线系统信道估计问题,提出了一种有效的空间相关性迭代信道估计算法（SCICE）。SCICE利用同步符号与协议数据单元中的前置训练序列和中置训练序列,对信道的空间相关性进行估计,数据信息根据该信道相关性信息得到初始的信道估计值,接收端根据信道估计值进行数据符号检测,并将这些信息作为已知信息,以迭代的方式逐渐减小因空间相关性导致的信道估计误差,进而提高信道估计的准确性。与现有迭代信道估计算法的性能比较表明了提出的SCICE算法在瑞利衰落信道以及不同调制方式下具有更好的信道估计均方差与误码率性能。     

MIMO-OFDM系统信道估计器的导频间隔优化设计

研究了导频子载波方式下,信道相干带宽、多普勒频移和信噪比对信道估计器的最优导频间隔设计的影响,以确定最优导频间隔。实验结果表明,要达到相同误码率性能,相干带宽越小的信道对应的信道估计器所需的最小导频间隔越小,而且在信道信噪比较低时,误码率不随导频间隔增加而线性增加,因此存在不为最小值的最优导频间隔。导频子载波方式适用于高速移动通信的最佳导频位置方式。     

PN码准正交原则下的MIMO-OFDM系统信道估计

研究了多输入多输出-正交频分复用 (multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统的信道估计问题.在分析正交导频估计的基础上,设计多天线上的PN导频分布,提出了准正交原则下的PN码导频信道估计方法,给出了该方法实现信道估计的数学推导过程,分PN码长度大于、等于发射天线数目两种不同情况进行了讨论.仿真实验表明,当PN码长度等于发射天线数目时,所得的信道估计和正交导频信道估计的性能相当;当伪随机序列码(pseudo-noise code,PN)码长度大于发射天线数目时,其信道估计的性能优于正交导频信道估计方法.这为MIMO-OFDM技术在4G通信中应用所要解决的核心问题提供了一种思路.     

MIMO-OFDM的信道估计算法研究

关于无线通信问题,为提高容量和传输效率,提出了一种基于变步长的LMS的自适应信道估计跟踪算法,用于快时变衰落的MIMO-OFDM系统无线信道估计中.采用LMS分别跟踪信道经QR分解后的两个矩阵,迫使非上三角的元素为零,抑制了部分干扰与噪声.再通过将抽头输入向量的平方欧氏范数进行归一化,用来调整LMS自适应算法的步长,以达到有效跟踪的目的,同时避免了矩阵的求逆运算,降低了实现的复杂度.通过计算机仿真验证了改进的基于变步长的LMS自适应算法在精度和性能上优于原有的算法.     

新的基于训练序列的MIMO-OFDM时域信道估计方法

为了实现多输入多输出—正交频分复用系统的相干检测,提出一种新的基于训练序列的信道估计方法。将使用的训练序列在时间上呈现正交性,同时利用训练序列本身良好的相关特性简便、精确估计出信道的冲激响应。通过理论分析和计算机仿真证明,新的算法对比最佳训练序列的LS(最小二乘法)时域估计方法,在具有同样估计精度的同时,避免了复杂的矩阵求逆运算,使计算复杂度进一步降低。     

基于CMOR的跳频信号参数盲估计算法

针对传统算法在复杂的电磁环境中不能准确有效地检测跳频信号的不足,提出一种基于Morlet复小波变换(complex-Morlet wavelet transform,CMOR)的跳频信号参数估计算法,挖掘CMOR的尺度序列与跳频信号频率之间的内在联系。MATLAB仿真与真实信号验证结果表明,该算法无需任何先验条件,能够准确地估计跳频信号的跳变点、跳周期、跳速及跳频频率等性能参数,算法流程清晰度与估计精度均优于其它算法。     

基于有限域分圆陪集的BCH码参数盲估计

BCH码作为一种循环码在通信领域有很广泛的应用,提出一种基于有限域分圆陪集的BCH码参数估计方法。由于该方法利用了BCH码的汉明码特性,实现了码组同步时刻和码长的快速估计,利用分圆陪集原理,准确估计出BCH码的生成多项式。仿真实验结果表明,该方法具有所需数据量少、识别速度快、抗误码性能好的特点。     

OFDM信号循环谱分析及参数估计*

针对在无线电监测和认知无线电系统中,信号参数估计这一重要问题,证明了OFDM信号具有循环平稳性的必要条件是加循环前缀或有非矩形脉冲成型,并以线性周期时变变换(LPTV)模型为基础,推导了OFDM信号的循环谱表达式。通过对连续信号和离散信号进行计算机仿真,都得到了相同的OFDM信号循环谱图,实现了OFDM信号符号周期的估计,结果与理论分析相吻合。     

低信噪比下跳频信号参数盲估计

针对通信对抗的实际应用,提出了一种在低信噪比下估计跳频信号跳速的方法。首先利用谱图的无交叉干扰项和修正平滑伪Wigner-Vile分布（MSPWD）的强时频聚集性,将谱图和MSPWD进行组合得到了清晰稳健的时频分布;然后基于此分布,利用二次差分法沿着频率轴搜寻每个时间的峰值显示来校正时频矩阵;根据此时频矩阵,分别利用FFT方法、自适应门限法、代价函数法来进行跳频周期估计,仿真结果显示,时频分布经过二次差分处理后,在更低信噪比下提高了估计精度,在跳速较低时,FFT方法在低信噪比时性能较好,在跳速较高时,代价函数法性能较好。     

无线移动通信系统中提高信道估计精度盲方法

基于多载波正交频分复用（OFDM）系统,提出了一种新的时变步长修正软加权判决递归二乘信道估计盲方法。该法通过对常规算法步长进行自适应的科学设计以便跟踪信道特征变化,同时利用接收机判决信息函数修正权系数,克服了常规递归最小二乘（RLS）盲方法收敛速度慢、信道估计性能不高的缺点。仿真证明：对于不同的时延扩展、时间以及信噪比,该法均表现出比常规方法更优的性能。 同时,该法亦可用于估计通信、雷达、航天等领域的其他特征参数。     

一种低信噪比下DSSS的载频估计方法

直接序列扩频信号具有较低的功率谱密度,信号淹没在背景噪声中,侦查难度较大。四阶累计量2-D切片理论上可以有效地抑制高斯白噪声,但是当信噪比较低时,抑制效果不是很明显。对低信噪比下直接序列扩频信号的检测和估计提出了一种改进思路：在常规四阶累积量2-D切片前加设自适应干扰消噪器。此方法能改善白噪声背景下信号的信噪比。在此思想上基于System View平台构建了仿真模型,实现了低信噪比下DSSS信号载波频率的准确检测。仿真结果验证了其有效性。     

A new method of micro-motion parameters estimation based on cyclic autocorrelation function

Abstract Signals with sinusoidal frequency modulation （FM） are the general form of micro-Doppler signals in radar echoes from targets with micro-motions. This paper derives the cyclic autocorrelation function of a sinusoidal FM signal using its cyclostationary characteristics, and estimates the parameters of amplitude, modulation index, micro-motion period and noise power based on cyclic autocorrelation function. The estimation method is robust in noise environment when compared with conventional time-frequency analysis methods. Finally, the performances of estimation by utilizing the simulation data and darkroom measurement are shown in tables. The Monte-Carlo simulation results show that the estimator is asymptotically optimal at SNR above -6 dB.     

基于全数字锁相环的MFSK信号盲解调算法*

针对非协作通信下MFSK信号解调的问题,提出一种基于全数字锁相环的无须任何先验信息的盲解调算法。该算法首先应用较少的码元提取出码元速率,随后通过对锁相环输出的频率跟踪信号进行处理,实现符号同步、符号门限和进制估计,最后依据前面的估计结果对MFSK信号进行实时解调。该算法实用性强,易于在FPGA中实现。仿真实验表明,该算法具有较好的解调性能,当输入信噪比大于4 dB时,对2FSK、4FSK和8FSK的解调正确率都可以达到95%以上。