突发通信中基于叠加训练的信道估计方案

针对无线突发通信中频带利用率低、信道参数获取困难等问题,提出了一种应用于突 发通信的叠加训练信道估计与检测方案。该方案将信息和训练叠加发送,通过预失真发送信 息符号使得训练与信息在频域正交,收端采用一阶统计信道估计和最大似然符号检测,并设 计了抗直流干扰的信道估计方案。仿真表明,新方案在消除训练序列的频带开销的情况下获 得了较好的信道估计和符号检测性能,与采用时分复用训练的方案相比,其有效吞吐率更优 。     

频率选择性慢衰落信道下的快速频率估计

给出了在频率选择性慢衰落信道下适用于突发传输的两种快速频偏估计算法。针对慢衰落选择性信道下的频率估计问题，两种算法均给出了一个简单的闭式解，且算法实现无需任何信道幅度信息。第一种算法要求用于频率估计的训练序列的自相关矩阵具有对角特性，第二种算法使用周期的训练序列，两种算法所需的运算量大大低于最大似然估计算法。仿真结果显示，在较高信噪比下两种算法均具有较好的估计性能。     

一种新的最小均方误差线性合并算法

针对未编码的多输入多输出系统,将基于训练序列的最小均方误差(MMSE)信道估计算法与最优线性无偏估计结构(BLUE)相结合对已估计的信道参数进行估计.仿真结果表明,使用线性合并的MMSE算法比传统的MMSE算法具有较小的参数估计误差,比使用线性合并的LS算法性能更好.     

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.     

几种发射分集OFDM系统信道估计方法性能评估

给出了3种基于发射分集的OFDM系统信道估计方法,分别从训练序列对算法的影响、估计准确度、算法复杂度和算法适用性等方面对各自性能作了分析比较,并进行了仿真.分析比较和仿真结果表明,训练序列对3种算法的影响很大,通过训练序列的正交化设计,LS和EM算法可以得到很大程度的简化;EM算法与LS算法估计精度相当,信噪比较大时,多项式模型算法估计精度要远远高于LS和EM算法;总体上来说,多项式模型算法复杂度最高,EM算法复杂度最低.     

一种3GPP LTE伪随机序列生成优化算法

伪随机序列(Pseudo-random Sequence)被广泛应用在通信系统中信道估计、信号加扰和频率跳转等方面.3GPP LTE标准采用Gold序列作为伪随机序列,针对Gold序列生成公式中存在较大状态偏移量以及常规算法生成序列耗时较多等问题,提出了利用状态转移矩阵快速生成序列的优化算法.实验表明,基于TI公司TMS3206455开发测试平台,在生成相同长度序列时,优化算法比常规算法能减少大约17 000多个系统时钟周期,至少节省49%系统资源,对提高系统整体性能有重要意义.     

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.     

叠加训练序列的判决指导信道估计方法

针对实际应用中信道先验信息未知时无法求解信道相关矩阵的问题,提出了一种改 进的叠加训练序列的判决指导信道估计方法。该方法利用每次迭代的信道估计值求解信道相 关矩阵。推导了该方法中信道相关矩阵的求解公式。仿真结果表明,在未知信道先验信息的 情况下,与利用信道先验信息的叠加训练序列的信道估计方法相比,改进方法取得了与之几 乎一样的性能,因此改进方法更适用于实际应用。     

一种新的基于压缩感知的毫米波信道估计算法

针对传统稀疏重构算法需要信道稀疏度先验信息、复杂度高、不利于实际应用的问题,提出了一种新的基于波束空间分解的稀疏度自适应毫米波信道估计算法。该算法利用毫米波信道稀疏性的特点对信道进行波束空间分解,构造基于码本的感知矩阵,获得l1范数约束问题模型;其次结合分段弱匹配追踪算法,采用弱阈值从感知矩阵筛选原子,再通过分组选择机制对选择的原子进行二次优化;最后根据最小二乘法估计出毫米波信道。仿真结果表明,所提算法的估计精度和复杂度在低信噪比和低训练长度情况下明显优于传统匹配追踪算法。     

基于快速OPAST算法的直扩信号PN码序列估计

在直接序列扩频（DSSS）通信对抗系统中,伪码（PN）序列估计是一个重要的研究课题。针对在某些情况下权值向量不收敛的问题,提出了一种基于快速正交投影逼近子空间跟踪（OPAST）算法和滑动窗技术的直扩信号PN码序列估计算法,对非同步接收DSSS信号按照宽窗口分段,利用快速OPAST算法提取主特征向量,滑动窗技术实现码同步。该算法迭代权值向量具有正交性以及良好的收敛性,同时解决了常见相位模糊问题。算法具有较低复杂度,数据存储量少,易于硬件实现与实时处理。仿真结果表明,在-10 dB的较低信噪比背景环境中,该快速OPAST算法可以正确有效地估计出PN码序列。