OFDM系统中载波间干扰抑制方法

在高速移动通信环境下,OFDM系统在传输过程中出现的多普勒频移和收发两端本地振荡器之间的频率偏差,形成子载波间干扰(ICI)并造成系统性能降低。在分析子载波间干扰机制的基础上,讨论了自消除方法和分段均衡方法,并提出一种利用加窗技术改进的分段均衡方法。仿真结果表明,采用该改进的分段均衡方法能更好地改善系统的性能,有约2 dB的信道估计增益。     

抑制OFDM系统载波间干扰的sinc功率脉冲优化

针对由多普勒扩展和收发机本振频率漂移引起的OFDM系统载波频率偏移从而导致子载波间干扰的问题,提出了一个抑制OFDM系统载波间干扰的sinc功率脉冲优化方法。该方法以sinc功率脉冲为基础,通过优化参数对旁瓣电平进行优化,以降低OFDM系统载波间干扰的强度。仿真结果表明,与sinc功率脉冲相比,采用优化的sinc功率脉冲的OFDM系统更能适应高速移动环境,当归一化频偏为0.3、误比特率等于10-5时,采用新方法的OFDM系统可获得约3 dB性能的提升。     

异构网中载波聚合系统的成员载波选择和干扰协同

为了解决下一代演进移动通信系统在异构网场景由于低功率基站在高功率基站覆盖区 域的随意分布而导致的小区间干扰问题及容量速率限制,提出了一种载波聚合系统的成员载 波选择和干扰协同方法。该方法基于修正的载波公平比例准则,动态地在小区间协同选择成 员载波。为了进一步提高低功率节点的系统容量,设计了新的基于调和平均数的用户小区选择 准则及算法。仿真结果表明,与频率复用因子为1的系统相比,设计的方法由于静默了部分 高功率节点用户成员载波,从而使低功率节点用户获得更多的选择机会,可提高低功率节点 小区的容量。     

UFMC系统在多径衰落信道中的干扰消除

通用滤波多载波(UFMC)是5G通信系统中的关键技术,能够降低带外泄露。但是在多径衰落信道下UFMC系统会受到符号间干扰（ISI）和多普勒效应产生的载波频率偏差的影响,从而使系统的性能下降。为了消除系统中的干扰,提出了一种迭代最大似然算法。该方法主要通过迭代最大似然算法（ML）计算出载波频率偏差,把估计出的结果作为初始值并运用迭代的方法得到最终的载波频率偏差,当达到收敛区间时,迭代结束;最后利用相位旋转的概念补偿载波频率偏差并运用最小二乘算法更新信道响应信息,减少该系统干扰。仿真结果表明,在信噪比大于10 dB时,随着信噪比的增大,算法能够有效地抑制系统中的干扰,提高UFMC系统的性能。     

时域相关噪声下的载波同步

载波同步对通信系统起到重要作用。实际的通信系统中可能存在时域相关噪声,其影响常规载波同步的性能。对此,利用噪声的时域相关统计特性,并在噪声相关矩阵特征分解的基础上,进行分析推导,得到一种改进的载波同步方法。仿真结果验证了所提改进方法是有效的。     

恒包络MIMO-OFDM系统中的盲载波同步

盲频偏估计不占频谱资源，但性能欠佳。为了提高性能，在盲估计算法中引入多天线，推导出恒包络MIMO-OFDM系统中盲估计的代价函数，充分利用多天线的分集增益来改善性能，仿真表明性能确有明显提高。当子载波满载时，该算法的约束条件之一保护边带将不复存在，估计的频偏只能局限于小数范围内。运用在频域插入少量导频的半盲估计算法，并利用一种导频方案——空载导频，在频率利用率不损失的情况下，扩大了频偏的搜索范围。仿真发现该半盲算法即使在低信噪比下也能很好地估计频偏。     

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。     

IEEE 802.16单载波调制系统的信道均衡技术

简要介绍了固定宽带无线接入标准IEEE 802.16以及一种用于信道均衡的自适应算法——指数加权RLS，对判决导引信道均衡技术的原理进行了具体描述。最后分别就两种自适应的均衡算法（LMS、RLS），结合一种具体IEEE 802.16单载波调制系统推荐测试信道进行了仿真，得出RLS算法优于LMS的结论。     

DMT系统时域均衡算法及实现研究

本文在分析离散多音频系统最小均方误差时域均衡算法的实现结构、运算等基础上，详细介绍了用TMS320C6X实现该算法的软硬件方案，并给出了实验结果。结果表明，该算法正确，所设计的软硬件实现方案使离散多音频系统的性能达到了较理想的水平。     

基于容量最大化的多用户MIMO-OFDM子载波分配算法

针对多用户MIMO-OFDM通信网络,提出了一种基于系统和容量最大化的子载波分配算法。 通过对MIMO-OFDM系统和容量公式进行分析,提取出子载波分配的判决参数,再利用匈牙利 算法对子载波进行分配,同时分析了分配后系统平均容量的统计特性。为了兼顾公平,又提 出了传输速率最小的用户传输速率最大化的子载波分配算法。仿真结果表明,所提容量最大 化算法能使系统和容量达到全局最大值,且具有较低的复杂度。     

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.     

一种低复杂度的MIMO-OFDM下行链路子载波分配改进算法

针对多入多出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统的下行链路,提出一种基于信道状态信息（CSI）反馈的次优子载波分配算法。算法从寻求容量和公平性之间的平衡出发,将提高系统容量作为资源分配的优化目标。该算法首先按照比例公平约束进行子载波初始分配,然后将现行分配给任意两个用户的子载波互换之后计算系统容量,如果系统容量增加,则将子载波在用户间进行交换,否则保持初始分配不变。将子载波在用户间进行迭代调整,直到系统总容量不再增加为止。仿真结果表明,该算法能够很好地保证比例公平约束,有效地提高系统容量,提升效率可以达到贪婪算法的40%左右,对MIMO-OFDM系统中的子载波分配具有一定的参考价值。     

基于CP分解的MIMO-OFDM系统接收信号盲检测

多输入多输出-正交频分复用（MIMO-OFDM）无线通信系统中接收信号从空间、时间、频率的维度形成多因素的阵列信号,传统的矢量或者矩阵代数的建模方法在处理多因素信号问题上显得不足,无法利用多因素间的关系,而张量分析在解决多维阵列信号处理的问题上具有优势。针对MIMO无线通信系统,结合OFDM技术,研究了张量信号的建模及分解方法,并充分利用张量信号的分解唯一性提高无线接收信号的检测能力。提出了基于CP（CANDECOMP/PARAFAC）张量分解方法对未知信道状态（CSI）的MIMO-OFDM系统进行接收端的张量信号建模和盲检测,并通过仿真分析验证了模型的可行性。仿真结果表明,在接收天线数目大于发送天线数目且各径信道独立情况下,基于CP分解的接收信号盲检测算法在误码率为10-4时,随着接收天线数目增加,信噪比可获得约5 dB的增益。     

MIMO系统中基于信号可靠性判定的OSIC检测

排序串行干扰消除（Ordered Successive Interference Cancellation,OSIC）是多输入多输出无线通信系统中一种重要的信号检测技术。为了降低该算法的计算复杂度,首先提出了基于信号可靠性判决的排序串行干扰消除算法,根据所设计的信号可靠性判决（Signal Reliability Decision,SRD）结构的判决结果选择不同的方法消除信号间的干扰。为了进一步提升SRD-OSIC算法的检测性能,提出了局部最优（Local Optimized,LO）的LO-SRD-OSIC算法。仿真结果表明,SRD-OSIC算法仅需要传统OSIC算法一半的复杂度就能获得相近的误码率性能。不仅如此,当LO-SRD-OSIC算法与SRD-OSIC算法的计算复杂度相同时,LO-SRD-OSIC算法可以获得额外3 dB的误码率性能增益。     

TD-LTE技术及其优势

本文主要阐述了TD-LTE技术的主要特点及其技术优势,并阐述了该技术的发展现状和未来走向。     

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。     

一种低复杂度的降低MIMO—OFDM峰平比的CARI方法

天线旋转取反算法(CARI)是降低MIMO-OFDM系统峰平功率比(PAPR)的一种性能较优的算法,不足之处是其迭代次数很大。CARI的次最优算法逐次次最优天线旋转取反(SS-CARI)算法虽然可以减小迭代次数,但性能损失又比较大。针对这一问题,提出了一种用滑动窗搜索旋转取反组合的次最优CARI方法,利用滑动窗搜索局部最优的旋转取反组合,既可以避免整体的遍历搜索大大减小CARI算法的计算复杂度,又可以改善SS-CARI的PAPR减小性能。仿真结果表明,该方法能够在系统复杂度与PAPR降低性能上取得很好的折衷。