MIMO-OFDM系统的一种改进型LS信道估计算法

基于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,研究了LS信道估计算法,提出了一种训练序列和块状导频联合LS信道估计算法,给出了权值的计算公式.理论推导和计算机仿真表明,这种改进型的LS信道估计方法提高了LS信道估计的误码率性能,并具有较高的灵活性和较低的复杂度增长.     

一种非线性信道MIMO-OFDM系统性能改进算法

多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)可以提高系统在频率选择性衰落信道的传输性能.与OFDM系统一样,MIMO-OFDM系统也存在高峰值平均功率比(PAPR)的问题.为此,提出了一种降低空时分组编码MIMO-OFDM系统PAPR的正交部分传输序列算法,运用这种算法,利用傅里叶变换的性质,通过调整空时编码与基带正交调制的顺序,对两天线发射端,可以降低算法近一半的复杂度,且可以减少一半的边信息.利用高功率放大器的非线性模型,得到了瑞利衰落信道下PAPR降低后系统的误码率性能.仿真结果证明了该方法的有效性.     

一种结合自适应信道估计的差分TC-OFDM系统

本文结合正交频分复用(OFDM)、格形编码调制(TCM)与差分编码，提出一种使用子信道交织技术的差分TC—OFDM系统，并在此基础上将信道估计引入系统接收机，提出了与解码相联合的SEWRLS自适应信道估计方法。计算机仿真结果表明，本文提出的联合系统能有效地克服宽带无线通信中的多径衰落，并在快衰落环境中具有很强的抗信道干扰能力。     

MB—OFDM UWB系统中基于信道缩短的信道估计

在MB-OFDM超宽带(UWB)系统中,针对循环前缀(CP)长度小于信道最大多径延迟时难于估计信道参数的问题,提出一种基于信道缩短的信道估计方法。首先采用发送信号插入梳状导频的方式,利用无约束最优准则,在接收机前端设计信道缩短均衡器,然后根据均衡器输出序列估计出复合信道,最后通过反卷积解出原信道参数。仿真结果表明,在信道最大多径延迟大于CP长度时,该算法具有更优的性能。     

多用户MIMO-OFDM系统中一种子载波分配算法

介绍了多用户MIMO-OFDM系统中的Hungarian子载波分配算法，然后针对其计算复杂度过高的缺陷，提出一种局部最优的子载波分配算法，并与Hungarian子载波分配算法进行仿真比较。结果表明，该算法使系统总数据速率仅下降1．7％，而其计算复杂度却大幅减小，提高了资源分配的效率，符合高速无线系统资源实时分配的要求。     

一种基于RAMP算法的OFDM稀疏信道估计方法

针对OFDM稀疏信道估计需要信道稀疏度作先验条件的不足,将正则化自适应匹配追踪（RAMP ） 用于信道重建,可在信道稀疏度未知的情况下,自适应地调整候选集原子的个数,并利用正 则化过程实现支撑集的二次筛选,逐步扩大支撑集,准确地估计出信道的冲激响应。仿真结 果表明,该方法收敛速度快,估计效果好,有较好的应用价值。     

一种有效降低复杂度的2×1D维纳滤波信道估计方法

在应用于正交频分复用(OFDM)系统的信道估计方法中,维纳滤波是一种估计性能较好的算法,但该方法实现时,需估计噪声方差和多普勒频率,并根据估计的这两个关键参量进行实时相关矩阵的计算,复杂度较高。为此,提出了一种基于关键参量固定值的离线产生相关矩阵来简化维纳滤波信道估计方法。仿真结果表明本方法在性能损失不大的情况下,大大地降低了实现复杂度。     

一种新的低复杂度信道估计算法

提出了一种低复杂度的最小线性均方误差（LMMSE）估计算法,该算法依据重叠和非重叠技 术将相关矩阵进行分块。由于该算法采用小的子矩阵而不是整个相关矩阵,尽管性能稍微恶 化但复杂度大大降低。以指数衰落信道模型为例,评价了该算法的均方误差性能,证实了该 算法的有效性。     

一种MB-OFDM系统中改进的盲自适应信道缩短算法

针对MB-OFDM(多频带正交频分复用)系统中Merry算法收敛速度慢的问题,提出一种改进的盲自适应信道缩短算法.利用RLS算法实现均衡器抽头的迭代计算,改善了算法的收敛性和鲁棒性.同时提出一种最优初始化算法,提高了算法的收敛速率.仿真结果表明对于具有很强时变性的超宽带信道,该算法在收敛性和稳健性方面都具有良好的性能.     

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.     

用于直接序列扩频系统的信道估计算法及改良

对于无线通信接收机设计说，信道估计单元一直是一个关键的模块。在WLAN（无线局域网）接收机的设计中，室内环境下无线信道的复杂性和不可预测性成为系统研究和分析的焦点。如何获得精确的信道估计，从而计算出准确的Rake接收机和均衡器的抽头系数，是关系着整个系统性能的重要因素。介绍了传统信道估计的方法和过程，并针对其缺点展开讨论，并提出了两种改良的信道估计算法。该算法能够大大地缩小估计误差，提高系统性能。     

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。     

5G毫米波信道估计研究综述

信道估计是大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）毫米波（Millimeter Wave,mmWave）系统关键技术之一。梳理了近几年大规模MIMO毫米波的信道估计策略,重点从压缩感知（Compressive Sensing,CS）、参数估计和深度学习三个方面进行了描述与分析。通过算法性能的对比,总结了毫米波信道估计目前存在的问题以及未来发展的趋势。     

SC-FDE系统隐形训练序列信道估计算法

实现低误码率无保护间隔的数据传输可有效降低信息冗余度,对节省系统带宽和 提高数据率意义重大。将隐形训练序列直接加入传输数据中消 除保护间隔,推导循环相关信道估计算法后再进行剪贴式的干扰消 除,仿真分析了不同信道估计方法的性能,结果表明本算法可兼顾系统性能和计算复杂度。     

一种改进的低复杂度OFDM峰均比抑制PTS算法

针对正交频分复用系统中的信号峰值平均功率比问题,提出了一种基于时域采样点幅度筛选的低复杂度部分传输序列算法。算法通过设置信号经过逆向傅里叶变换后时域采样点的幅度之和为判别函数,并设置适当的幅度门限,筛选出幅度大于门限的信号采样点集合,利用该集合来搜索信号峰均比抑制相位因子,从而降低算法复杂度。仿真表明,与传统峰均比抑制算法相比,改进算法在保持峰均比抑制性能的同时降低了算法复杂度。     

一种基于FPGA的任意锁相倍频算法

提出了一种基于FPGA的任意锁相倍频算法。通过对倍频系统总体结构的分析，提出了实现该算法的原理及其具体的设计方法，同时提供了一个基于FPGA器件完成的设计实例。仿真和实测结果表明了该算法的正确性及可实现性，并在实际的项目中验证了该算法的良好性能。     

基于扇区化的OFDM小区选择算法

首先给出了一种基于扇区化（Sectorizing）技术的OFDM蜂窝模型。该蜂窝模型利用定向天线的方向性特点，通过在小区内合理地分配频谱资源，减轻小区间的同频干扰，提高基站和移动终端间传输信号的载干比，从而提高网络总容量。然后将两种应用于全向天线蜂窝网络中的基于下行链路的小区选择模型应用在了该模型上，并通过仿真给出了性能分析结果。