一种利用叠加训练序列降低OFDM系统PAR的方法

峰均比（PAR）过高是正交频分复用（OFDM）技术亟待解决的关键问题之一。在基 于判决指导信道估计的叠加训练序列OFDM系统中,提出一种选择性叠加训练序列降低系统PA R的方法。该方法使用多个相互独立的训练序列分别与数据序列叠加,选择其中PAR性能最好 的用于传输,接收端完成信道估计的同时消除了训练序列对数据序列的影响,因此没有增加 接收端的复杂度。计算机仿真结果表明：该 方法在不增加接收端复杂度的前提下,有效降低了系统PAR,且对信道估计性能不造成任 何影响,因此该方法可用于实际系统中。     

短波SC-FDE系统中改进的LS信道估计算法

针对短波单载波频域均衡(SC-FDE)系统中最小二乘(LS)信道估计算法受噪声影响大而导致的估计精度低的问题,提出了一种改进的基于小波去噪的LS信道估计算法。改进算法采用基于分块导频的帧结构,首先用LS算法对信道进行初步估计,然后根据小波多分辨率分析(Mallat)理论将LS估计的结果分解,并设置一个合理阈值对分解得到的小波系数处理,从而消除LS估计的残留噪声,提高估计精度。仿真结果表明,在短波信道下,改进算法不仅减小了系统开销,而且提高了LS估计的性能。     

MB-OFDM系统中采用梳状导频的信道估计

针对采用梳状导频的多频带正交频分复用(MB-OFDM)系统,提出一种新的基于频域插值定理的信道估计算法,即FD-INTERP.与传统的插值信道估计算法不同.FD-INTERP算法首先计算出导频点处的信道值,再根据DFT频域插值定理计算出时域信道.算法仅需较少的导频符号,提高了频带利用率,并且避免了插值计算,提高估计精度的同时降低了运算量.仿真结果表明该算法具有良好的可靠性和稳定性.     

移动WiMAX下行系统SVD-FFT内插信道估计

针对移动WiMAX下行系统中导频个数少且分配不均匀导致的边缘效应问题,提出了一种 基于奇异值分解（SVD）的快速傅里叶变换（FFT）内插信道估计方法。该方法首先得到每个 符号实 际分配导频处的最小二乘信道频响估计,当前符号在相邻符号实际分配导频处的信道频响由 相邻符号信道频响线性内插得到;然后,将上述信道估计值合并且按子载波索引值升序排列 后进行奇异值FFT内插,以减少边缘效应和噪声的影响;最后再经线性内插得到数据子载波 处的信道频响估计值。仿真结果表明,和传统估计方法相比,所提出的方法估计精度更高, 复杂度较低,而且避免了使用信道统计特性信息。     

DFT-S-GMC系统中均匀导频信道估计方法性能分析

针对我国提出的离散傅里叶（DFT）扩频广义多载波（DFT-S-GMC）系统,给出了使用均匀分 布导频的信道估计方 法。该方法首先采用最小二乘算法估计导频音的信道频响,然后内插或外推非导频音的信道 频 响,再利用信道频响DFT过采样特性,数据块特定用户数据子带信道频响可由与之对应的导 频块内子载波处信道频响线性内插获得,并在时间维上线性内插出数据子带处的信道频响。 最后,通过仿真比较分析了高低阶插值、内插外推方法以及导频密度对信道估计方法性能的 影响。     

采用数据辅助的大规模MIMO信道半盲迭代估计

由于大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信道衰落参数的维度较高,导致最优估计算法计算量大且需要的导频数较多而影响到频谱效率。为降低计算复杂度并减少导频开销,提出了两种基于期望最大化(Expectation Maximization,EM)估计的半盲迭代改进算法。利用少量正交导频序列估计出信道初值,通过用户与基站间信道的大尺度衰落系数把用户分簇,根据这些系数按比例地分配接收噪声,再利用数据的统计特性推导出信道衰落参数的均值和方差。仿真结果表明,当导频数远少于待估计参数的个数时,半盲估计算法的均方误差(Mean Square Error,MSE)优于导频估计的极大似然(Maximum likelihood,ML)算法。     

MIMO-OFDM系统中一种改进的信道估计方法

信道的准确估计是提高MIMO-OFDM系统性能的关键.在最优导频时域信道估计的基础上,提出了一种较低复杂度的改进算法,利用时变信道的自回归(AR)模型构造卡尔曼滤波器对估计出的时域信道响应进行滤波,提高信道时域响应的估计精度.仿真结果表明,在慢时变信道环境下,改进方法可以进一步提高信道估计的精度,同时保持了较低的复杂度.     

基于梳状导频的OFDM分组自适应比特装载与功率控制

无线通信环境中信道信息(ChannelStateInformation,CSI)随时间变化明显,需要不断地更新自适应比特装载和功率控制的策略。现有的OFDM自适应比特装载方法需要大量的信令来传递当前比特装载的策略,不适用于无线通信的应用环境。为此,本文针对OFDM系统的特征提出了一种利用插入梳状导频的信道估计得到的带有误差的信道信息,来完成自适应比特装载的算法。首先把OFDM子载波进行分组,然后利用基于梳状导频的信道估计对信道时变进行跟踪,使用即时获得的CS完成自适应比特装载算法。仿真实验证明,在保证算法简单、实用及保证要求的误码率(BER)性能的情况下,信道信令的开销低于传统算法的10%。     

CDMA系统频偏相偏补偿算法的改进与实现

鉴于CDMA2000系统下行同步过程中频偏估计的重要性,针对传统的时频二维联合估计算法存在计算复杂度高且不能快速跟踪频偏状态的缺点,提出了一种基于前向导频信号的频偏校正算法,即提取导频信号作参考,在系统能够容忍的最大频偏范围内对前向信道进行频偏相偏补偿。实验结果表明,该算法在CDMA2000高速移动环境下,能够连续快速对频偏相偏进行校正。     

MISO窃听系统中的恶意导频干扰检测

在一??个三节点多输入单输出(Multi-Input Single-Output,MISO)窃听系统中,当窃听方在信道估计阶段发送恶意导频信号来干扰信道估计时,合法通信的保密性受到严重威胁。针对该安全问题,提出了基于估计信道协方差和基于接收信干比两种恶意导频干扰检测方案。首先概述基于估计信道协方差的恶意导频干扰检测方案原理,推导该方案下检测概率和虚警概率的解析表达式;其次给出基于接收信干比的恶意导频干扰检测方案机制及其检测概率和虚警概率的具体表达式,并通过理论分析对比得出基于估计信道协方差的检测方案性能较优;最后通过数值仿真对比分析了两种方案的干扰检测性能。     

基于梳状导频分布的OFDM信道估计改进算法

提出了基于梳状导频分布的OFDM信道估计的改进算法,分别在基于频域（DFT）和时 域（IDFT）的迫零内插算法的基础上运用了数据翻转的思想。该算法可以大大地减少DFT/ID FT变换时所产生的边缘效应,并且通过优化边缘位置的估计性能来提升整个OFDM信道估计的 精确度。仿真结果表明,该算法相比经典算法在性能上有较大提升。     

基于平行因子分解的大规模MIMO盲信道估计

针对单小区大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）系统上行链路,提出了一种基于平行因子（Parallel Factor,PARAFAC）模型的信道估计方法。在基站端,将接收信号构造成PARAFAC模型,利用大规模MIMO系统中信道的渐近正交的性质,提出了一种基于约束二线性迭代最小二乘算法(Constrained Blinear Alternating Least Squares,CBALS),从而实现了盲信道估计。理论分析及仿真结果表明,所提方法与传统最小二乘方法相比,不仅提高了频带利用率而且具有更高的估计精度;与已有的二线性交替最小二乘方法(BALS)相比,所提算法有更快的收敛速度。     

一种基于LMS滤波的OFDM系统信道估计方法

提出了一种适用于OFDM系统的最小均方(LMS)滤波的信道估计算法,对发送序列中导频位置的信道响应进行LMS滤波,进一步得出所有子载波上的信道响应。仿真结果表明,该方法同基于离散傅里叶变换(DFT)的信道估计算法相比,改善了估计的均方误差(MSE)和误码率(BER)性能。     

修正Kalman滤波多带UWB信道估计改进方法

针对多带超宽带(UWB)系统中修正Kalman滤波算法复杂度高的缺陷,提出一种低复杂度的修正Kalman滤波改进方法。该方法中UWB信道采用自回归模型(AR)建模,利用导频跟踪时变信道衰减因子,通过Kalman滤波和频域分段最小均方误差(MMSE)算法同时跟踪信道的时域相关性和频域相关性,提高了系统性能,降低了计算复杂度。仿真结果表明,和修正的Kalman滤波方法相比,在估计精度损失很小的情况下,所提方法极大降低了计算复杂度,提高了系统整体的估计性能。     

高速铁路场景下环境反向散射辅助的无线传输方案

将反向散射技术引入到高铁场景的无线通信系统中，提出一种反向散射辅助无线传输方案（Backscatter Aided Wireless Transmission,BAWT），并针对BAWT和传统无线传输方案（Direct Wireless Transmission,DWT）进行了收发信机设计，包括信道估计以及信号检测。与传统无线传输方案相比，证明了在固定的火车天线和不变的轨道情况下，BAWT可以获得信道统计信息为信道估计提供助力。通过仿真对比两种方案的信道估计均方误差，BAWT方案相较DWT方案的信道估计准确性明显提高；对比BAWT、传统中继技术以及DWT方案，当信噪比为20 dB时，对应的BAWT方案和中继技术、DWT方案的误码率分别为1%和2%和12%，BAWT方案误码检测性能获得明显提升。此外，针对广域环境下的环境反向散射通信，推导了高铁场景下使用蜂窝移动通信信号作为RF信源的无线链路预算，反向散射信号在车厢内的覆盖范围内可以满足接收机的灵敏度要求，从链路预算角度论证了BAWT方案实现的可行性。     

宽带信号数字信道化及跨信道重构侦测技术

针对在无源探测大带宽信号的过程中会产生跨信道失真问题,提出了一种跨信道可重构的信道化方法。首先经过均匀滤波器组粗滤波,再引入检测时间自适应的双门限能量检测机制,对粗滤波信号进行跨信道判决,之后对各个跨信道信号分别进行可重构信道化设计,从而恢复出原始信号。与传统的数字信道化方法相比,该算法能够更新能量检测门限对跨信道信号进行实时判决,对跨信道信号的重构准确率高于98.3%,实现了对跨子信道带宽信号的近似无失真重构。Matlab仿真结果验证了算法的有效性。     

超宽带室内定位算法

为了解决室内密集多径环境下人员定位精度差这一问题，设计并实现了一种基于脉冲超宽带与能量检测接收机的信号到达时间估计算法。根据在IEEE802.12.4a标准室内家居环境下得到的超宽带信号，深入分析了信号的偏度、翘度与均方差特性。根据信号特性与信噪比之间的关系，算法能够实现高精度的信号传播时间估计。该算法充分考虑了积分周期与信号传播环境如视距与非视距对信号传播时间造成的影响。通过实验分析对比，该算法对信号传播时间估计具有更好的鲁棒性，目标运动速度和形变具有很好的鲁棒性，能够提供更高的精度。相较于阈值估计算法，该算法在低信噪比环境下最优能够提高10 ns的估计精度。     

DFT-S-OFDM系统中基于DFT的软迭代信道估计

在基于傅里叶变换扩展的正交频分复用（DFT-S-OFDM）系统中,为了消除由多径传播和多普勒效应导致的信道间干扰（ICI）,提出了一种基于离散傅里叶变换（DFT）的软迭代信道估计算法。该算法将传统DFT信道估计技术与Turbo均衡技术相结合,利用Turbo均衡器反馈的软信息来更新初始信道估计响应,进而消除噪声和ICI。Matlab仿真结果表明,在多径信道下,经过2次以上的迭代后,该算法的误码率（BER）性能得到了显著的改善。     

TD-LTE-A上行信道估计中基于加权的插值算法

TD-LTE-A上行信道估计中的线性插值算法只利用数据两端的两个导频位置的信道响应进行插值,不能很好拟合信道响应。针对此问题,提出了基于加权平均的插值算法。该算法以线性插值算法为基础,首先利用连续3个导频位置的信道响应进行线性插值得到数据位置的两个初步插值结果,再在此基础上引入权值α,最后对初步插值结果进行加权得到数据位置的信道响应。在EPA环境下的MATLAB仿真结果表明,相对于线性插值算法,基于加权的插值算法在不过度增加计算复杂度的情况下能降低系统的误比特率。     

非正交多址技术中利用对称矩阵的用户分组

现有非正交多址接入技术中，用户分组算法的实现首先对信道相似度门限值进行判断，选出候选成组用户；进而对候选成组用户的信道增益差进行比较，选出最优的成组用户。然而，上述分步求解算法中信道相似度门限值的设置存在一定的随机性，导致候选成组用户的选取不准确，从而影响分组结果，限制系统性能的提升。针对上述问题，提出利用对称矩阵的用户分组算法，对用户信道相似度进行非线性变换，而后将用户信道相似度和增益差线性求和构建成新的信道信息矩阵，进一步利用该矩阵的对称性进行求解。仿真分析表明该方法分组结果比设置门限的传统方法更优，在不同用户数目时系统容量均得到提升。在传统方法门限值为0.95时，所提算法系统容量在用户数为16时提升了13.4 Mb/s。