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OFDM系统中基于降维PARAFAC模型的信道估计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对采用正交频分复用(OFDM)技术的阵列天线系统,提出了一种基于降维平行因子(PARAFAC)模型的多径信道估计方法.该方案对单输入多输出(SIMO)场景下的接收信号进行建模,构造出具有空-时-频3个维度的PARAFAC信号模型,利用截尾奇异值分解(SVD)法对该模型进行降维,并采用三线性交替最小二乘(TALS)算法对降维后的信号模型进行拟合,实现了信号到达角(AOA)和传播时延的联合估计.与传统PARAFAC分解方法相比,所提方法在拟合过程中占用的存储空间更少,收敛速度更快.仿真结果验证了所提方法的有效性. 相似文献
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多目标LFMCW车载前向防撞雷达的实现 总被引:1,自引:0,他引:1
为主动减少高速公路上碰撞事故的发生,提出一种基于FPGA和DSP芯片的车载前向防撞雷达系统的实时处理方案。分别介绍了LFMCW雷达的基本原理、系统硬件架构、信号处理流程,给出了实测数据的结果分析。系统采用MTD-频域配对法来实现对目标参数的估计,实测数据结果不仅验证了算法的有效性,而且表明系统能够准确实时地检测出前面目标车辆的距离与速度信息。该方法可以应用到LFMCW防撞雷达系统当中,从而给驾驶员提供前方道路行驶参考,以达到减少交通事故的目的。 相似文献
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针对多输入多输出(MIMO)系统,提出了一种基于Tucker-2模型的联合信号检测与信道估计方法.所提方法在信源端对每个发送信息符号进行三维编码,该编码方式不仅能获得空间和时间分集,并且使得信源发送信号具备盲检测特性.在信宿端,所提方法通过对接收信号构造Tucker-2模型,并设计2种接收算法拟合该模型,从而实现了信息符号和信道的联合估计.理论分析与仿真结果表明,在未知信道状态信息的条件下,所提方法能有效地检测信号,并同时估计出信道状态信息;与传统的导频辅助信道估计方法相比,所提方法具有更好的信道估计精度. 相似文献
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核磁共振成像系统强噪声的环境,使得语音通信系统无法正常工作,患者只有在系统停机的前提下才能与医生交流。针对强噪声环境,为了解决医生与患者交流的技术问题,采用最小均方误差自适应对消算法,设计基于TMS320VC5509的DSP语音信号处理硬件系统,针对实际环境和硬件进行编程,同时,分析了核磁共振噪声特性,对系统实时性进行优化,在保证系统信号流畅的前提下尽力提高消噪效果。实验环境信噪比接近0dB,通过实际场景测试,采集原始噪声与消噪后对比、分析,此设计能将信噪比提高到30dB以上。 相似文献
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对于双向多输入多输出(MIMO)中继系统,如何在减少中继负担的情况下获得精确的信道状态信息(CSI)成为信道估计的一个难点。该文针对双向MIMO中继系统,提出一种低复杂度的联合信道估计方法。所提方法在两个用户端同时发送正交信道训练信号至中继,中继采用所设计的放大因子放大所接收的信号并转发至两个用户。每个用户对所接收的信号构造平行因子(PARAFAC)模型,并根据实际系统要求,分别设计了迭代和非迭代的两种拟合算法对PARAFAC模型进行拟合,从而联合估计出所有信道的CSI。所提信道估计方法无需在中继处进行信道估计,减轻了中继的负担。与已有信道估计方法相比,所提方法设计灵活,采用的拟合算法具有较低的复杂度,而且在使用较少信道训练信号的情况下具有较高的信道估计精度。 相似文献
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