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。     

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.     

一种基于EM算法的MIMO-OFDM系统信道估计技术

从提高多输入多输出正交频分复用（MIMO—OFDM）系统频谱利用率的目的出发，提出了一种改进型的基于EM（Expectation Maximization）算法的信道估计技术。仿真结果表明，改进后的算法可以显著提高频谱利用率，同时保持原算法的精度。     

MB-OFDM超宽带系统中基于噪声消除的信道估计

在MB-OFDM超宽带系统中,针对采用时域滤波器算法估计出信道后内部噪声残留的问题,提出一种改进的信道估计算法.首先采用时域滤波器算法对信道进行估计,然后利用最大后验概率准则估计滤波器内部噪声,最后通过消除该噪声得到最终的信道估计.仿真结果表明,该算法相比时域滤波器算法具有更优的性能.     

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。     

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.     

OFDM系统的多符号改进算法

针对OFDM训练符号同步算法中存在的大采样数据而导致捕获时间过长的问题。提出了一种多符号改进算法。该算法应用对多个符号等间隔取样并共轭相乘累加的方法，在采用小数目的采样数据时就可以取得较好的性能，同时缩短了定时捕获时间，克服了原来算法中存在的问题。最后，仿真表明该算法的有效性。     

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。     

一种改进的基于DFT算法的MIMO-OFDS信道估计算法

本文提出了一种改进的DFT信道估计算法,首先将频域信道估计转换到时域,然后将时域中循环前缀长度之外的信道估计值置零。在此基础上,改进的算法要求对循环前缀之内,也就是n≤LG-1的信道估计值做进一步的处理,以便进一步消除噪声的干扰。通过计算机仿真验证了改进的DFT算法优于原算法。     

对流层散射通信中基于改进SVD的信道估计算法

针对基于OFDM的对流层散射通信中传统奇异值分解(SVD)信道估计算法以循环前缀长度为界来截取特征值会引入较大信道噪声问题,提出了一种SVD改进算法.该算法先对散射信道的最大多径时延进行估计,再利用该估计值来截取特征值,从而减少了噪声影响.仿真表明,该算法的均方误差以及误码率性能都优于传统SVD算法,信道估计效果接近于最小均方误差(MMSE)算法.     

改进的Loran-C同步干扰抑制高效自适应算法

针对目前Loran-C系统抑制同步干扰所采用的自适应算法存在运算量大、定位时间长 的缺点,提出了一种改进算法,即BMMax-NLMS算法,并对运算量进行了比较。通过建立Lora n-C信 号模型,运用改进算法对干扰信号进行自适应滤波。仿真结果表明,该算法能够在抑制同步 干扰的同时有效减少运算量。最后,利用实测数据进一步验证了这些结论。     

一种基于帧结构的MIMO-OPDA盲均衡改进算法

提出了一种新的改进外积分解法(OPDA),克服了单输入多输出(SIMO)系统中的OPDA盲均衡算法扩展到多输入多输出(MIMO)系统中计算复杂度增加的缺点。在MATALB中构建了基于帧结构的MIMO-OPDA盲均衡算法模型,并将改进算法和原算法进行了仿真比较.仿真表明系统运算速度提高了,而且随着接收信息的累积,改进的OPDA和原OPDA算法性能相当,证明算法改进十分有效。     

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.     

一种基于"当前"统计模型的自适应滤波算法

针对机动目标跟踪问题 ,在“当前”统计模型的基础上 ,利用机动加速度与方差的自适应关系 ,提出了一种新的自适应滤波算法。大量仿真结果表明 ,该算法在跟踪机动目标时 ,具有良好的跟踪性能。     

COFDM系统的信道估计算法

本文通过对欧洲数字视频地面广播调制方案的分析，结合计算机仿真和工程应用，深入研究了基于DVB－T标准、适用于编码正交频分复用（COFDM）系统的信道估计算法，Matlab仿真及FPGA电路实现表明该算法具有可靠性高、复杂度低及易于实现的良好性能。     

基于DD-LLMS算法的盲自适应判决反馈均衡器

本文把用于自适应线性滤波器的LLMS算法推广到盲判决反馈均衡器,并应用于短波信道的盲均衡。仿真结果表明这种DD—LLMS盲判决反馈均衡算法具有很好的稳定性、较快的收敛速度和较好的跟踪性能。     

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。