高频宽带信道的一种参数化估计方法

为了对信道参数进行实时有效的估计,提高无线通信系统的性能,针对高频宽带信道条件下存在的群时延扩展现象,提出一种基于特定信道模型的参数化估计方法,反映了宽带信道中与信号频率有关的时延散布现象。该方法能较好将此信道模型进行适当简化,即仅使用部分低阶参数,可大幅降低其复杂度,提高了算法的工程实用性。针对简化的信道模型,对算法进行了仿真和实测数据分析。结果表明,采用该方法可以有效地对高频宽带信道的信道参数做出估计。     

基于信号结构重构的UWB稀疏信道盲估计

针对跳时脉冲位置调制的超宽带（ultra wideband based on time hopping pulse position modulation,TH-PPM UWB）通信系统,提出一种新的稀疏信道盲估计算法。该算法首先对信号结构进行重构,把发射信号与信息符号之间的非线性模型转换为线性模型,简化了信号处理难度;然后基于重构后的线性模型,推导出接收信号一阶统计向量与信道向量之间的关系,结合UWB信道的稀疏特性,估计出UWB信道参数,避免了无谓的抽头估计,提高了估计精度。仿真结果表明：新算法的均方误差（mean squared error,MSE）性能优于基于一阶统计量的盲信道估计算法,其BER性能也仅比理想信道差约1 dB。     

高速移动环境下信道估计的性能分析

高速移动中,多普勒频移导致的多普勒扩展会破坏OFDM信道中子信道之间的正交性,引起载波干扰,使得时变信道估计算法变得十分复杂。基函数展开模型通过采用确知的少量基函数来近似时变信道,从而简化了信道估计复杂度。在常见的3种基函数展开模型的基础上,分析了子载波间干扰、模型参数以及移动速率对基函数信道估计算法性能的影响,并进行了仿真验证。     

基于自适应步长的MIMO-OFDM信道估计技术

针对现有的多天线正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统自适应信道估计算法均未充分利用信道状态信息的时频相关性,导致估计性能不够理想的问题,提出一种自适应调整可变步长参数的信道估计算法。该算法以一维的最小均方误差(least mean square,LMS)自适应信道估计算法为基础,通过充分利用当前的信道矩阵的时频信息,自适应调整最优步长参数,解决了实际估计算法中使用时频二维信息进行估计复杂度高的问题,并获得了较为理想的信道估计精度。仿真结果表明,该算法能有效提高信道估计的精度,且对多普勒频移具有很强的鲁棒性。     

结合Walsh变换与LDPC码的OFDM信道估计算法

为了提高正交频分复用 (OFDM)系统的信道估计精度 ,提出了一种结合 Walsh变换和低密度奇偶校验 (L D-PC)码的信道估计算法。该算法利用信道传输函数的频域相关性 ,通过 Walsh变换和变换域滤波降低了 OFDM系统的信道估计方差 ,同时利用 L DPC码强大的纠错能力提高了系统的整体性能 ,使系统在欧洲电信标准组织信道模型下每比特信噪比门限降低了近 2 d B。结果表明 ,该算法在未来宽带OFDM系统中具有应用潜力     

线性时变信道下OFDM系统的加窗信道估计

受时变性影响,正交频分复用(OFDM)系统的频域信道矩阵是近似限带的.利用接收端窗函数可以增强信道的限带特性,但也导致信道无法采用线性模型进行表征.针对该问题,文中将窗函数与信道的时变性隔离开来,提出了加窗-线性信道模型.随后研究了该模型下的时变信道估计方法,并对该算法进行了简化,降低了算法的计算量.从仿真结果可以看出:窗函数可以抑制信道矩阵的带外子载波间干扰;与传统OFDM系统的性能相比,文中算法的性能提升了约2.5 dB.     

一种抗脉冲噪声的宽带电力线通信系统信道估计算法

基于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)的宽带电力线通信(power line communication, PLC)系统中信道估计受到了脉冲噪声的严重影响。针对该问题提出了一种确定脉冲噪声出现位置的方法,对其进行“置零”处理。该时域非线性处理虽然消除了脉冲噪声的影响,但引入了子载波间干扰(inter carrier interference, ICI),造成信道估计性能的损失,利用PLC系统中的前导结构设计了一种迭代消除ICI的信道估计算法。仿真结果表明,由于进一步考虑了ICI对信道估计的影响,所提算法显著提高了PLC系统脉冲噪声环境下信道估计的准确性,相应改善了该系统的误码性能。     

一种低采样率的S-V室内超宽带信道估计算法分析

论了一种低采样率的S-V室内超宽带信道估计算法。对该算法的性能进行了分析并给出了仿真结果,在低于Nyquist采样率的情况下同样可获得较好的信道估计效果。该算法特别适合对宽带信道进行估计,精确定位、测距、定时和同步等方面可获得很好的应用。     

MIMO系统中基于空时分组码的信道盲估计算法

提出了一种基于空时分组码的信道盲估计算法,算法利用空时码的码构造进行盲估计。通过对信道输出进行子空间分解发现,如果信号子空间完全由信道参数确定,则可以对信道参数进行估计。该算法针对的是一般的空时分组码结构,文中通过仿真验证了一些特殊的分组码的信道估计性能。     

基于多径参数模型和混合优化的时变水声信道跟踪

针对海洋水声信道的稀疏特性,将多径水声信道冲激响应建为一个由各多径分量的时延和幅度组成的多径参数模型.该模型中输入信号向量产生的响应与多径时延参数呈非线性关系,与多径幅度参数呈线性关系.基于此特点,针对海洋水声信道的时变特性,分别采用进化算法和LMS自适应算法对模型中的多径时延和幅度参数进行混合寻优,从而解决时变信道条件下模型参数寻优困难的问题.仿真及海试信道跟踪实验结果表明:采用多径参数模型可降低模型寻优对象的维数,减少运算复杂性,提高估计效率;采用混合优化算法可减少多径参数模型的非线性寻优的复杂度,与进化算法相比,该算法具有更优越的时变信道跟踪性能.     

基于修正压缩感知的信道估计算法

针对稀疏信道在两个OFDM符号间变化缓慢的特性,利用宽带稀疏信道分簇特性,提出了一种修正分簇自适应正则匹配追踪(MOD-CRAMP)压缩感知信道估计算法.该算法在原有基于压缩感知稀疏信道估计算法的基础上,加入信道的先验信息.同时,利用前次估计的索引值作为当前估计的支撑,并采用正则化的思想对候选支撑集进行2次筛选,从而达到信道的精确重构.仿真结果表明,该算法比传统的OMP算法、CRAMP算法及MODOMP算法均具有更好的估计性能.     

WCDMA中基于分形插值的信道估计方法

为改进第3代移动通信标准WCDMA中基于时分复用导频符号辅助的信道估计问题,将分形理论引入多径衰落信道的描述．在多径衰落的分数布朗运动模型的基础上,提出一种利用两个连续时隙的导频符号估计出的信道参数进行分形内插的信道估计方法．与传统方法相比,该算法充分考虑了在高速运动及深度衰落的情况下信道参数快速变化的因素,使系统能更准确地估计衰落信道的参数,其性能在高速信道下优于原有算法,且可以自适应地跟踪信道衰落的变化．仿真结果验证了采用该方法的Rake接收机性能．与传统的随机模型相比,新的分形信道模型能更好地刻画出多径衰落的行为．     

相关衰落多输入多输出系统的参数化信道估计

针对多输入多输出(MIMO)系统中信道空域相关影响信道估计性能的问题,提出了一种基于多径参数估计的信道估计方法.该方法适用于多径稀疏信道环境下的双端部署均匀线性阵列的MIMO系统,通过构建信道的多径参数化模型,用多径的径参数描述信道矩阵和信道空域相关,将信道估计问题转化为多径参数的估计,并采用波达矩阵算法估计出多径参数以完成信道估计.由于利用了信道的多径结构,在不需预知信道空域相关的情况下,能够获得比Least-Square方法更好的信道估计性能.仿真实验表明,与Least-Square方法相比,当信道估计均方误差达到10-1时,该方法在4×4和6×6的MIMO系统中分别能够获得2.5 dB和5 dB的信噪比增益.     

基于因子图的迭代信道估计与译码算法

针对频率平坦-时间选择性瑞利衰落信道下的数据检测问题,提出一种基于因子图与消息传递的联合迭代信道估计、符号检测与译码算法.对信息符号与信道系数的联合后验概率分布建立因子图模型,应用和积算法进行迭代消息传递,计算信息符号与信道系数的边缘概率分布.其中利用高斯参数化近似信道系数的连续概率密度函数,并结合前向-后向递归算法对信道系数进行迭代估计.仿真结果表明,在归一化多普勒频移分别为0.005和0.020的衰落信道下,该算法的误码性能与信道估计精度均优于传统的信道估计与译码算法.      

基于KNN-TSVR算法的MIMO-OFDM系统信道估计

为了提高多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计性能,提出了一种基于K近邻加权孪生支持向量回归(KNN-TSVR)的信道频率响应估计算法.该算法的工作过程是首先用最小二乘算法对导频位置的信道参数进行估计,获取训练样本,然后用K近邻(KNN)算法对训练样本进行预处理,得到赋予各样本的权重,最后由加权TSVR对MIMO-OFDM系统所有位置的信道参数进行插值估计.本文提出的改进的加权TSVR信道估计方法不仅具有TSVR对非线性关系回归的优势,同时引入KNN算法对TSVR进行改进,使得该算法与传统TSVR相比,具有更好的回归性能和抗噪声能力.对非线性MIMO-OFDM信道进行估计的仿真实验结果证实了这一结论.     

基于Unscented卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法

针对传统非线性最小二乘估计算法和多步迭代估计算法估计节点位置和信道参数时存在的缺点,提出一种新的基于卡尔曼滤波的目标位置和信道参数同时估计算法.新算法将接收信号强度指示(RSSI)定位问题转化为非线性方程组的参数向量估计问题,使用UKF对目标位置和无线信道参数同时进行估计.试验结果表明,与非线性最小二乘方法相比,新算法定位误差更小,对信道参数的估计也更准确.     

正交频分复用系统中基于子空间跟踪的信道估计

基于导频的正交频分复用（OFDM）系统信道估计方法是通过在确定的时频位置发送已知的导频符号来获取信道参数的,通常包括导频位置的最小二乘估计和内插滤波两步。如果能够提高导频位置信道频域特性的估计精度,那么后续内插滤波的精度也就能相应地得到提高,为此,在建立通用参数化信道模型的基础上,提出一种子空间跟踪的改进算法,该算法通过基于Givens旋转的时延子空间跟踪和基于RLS滤波的幅度跟踪,提高了导频符号信道估计的精度,降低了跟踪算法的复杂度。仿真结果表明,基于子空间跟踪的信道估计方法具有较低的复杂度和较高的估计精度。     

一种高频段正交频分复用系统中相位噪声消除算法

针对高频段正交频分复用（OFDM）无线通信中相位噪声功率增加导致系统性能降低,提出了一种低导频开销的相位噪声消除算法.通过分析高频段OFDM系统信道传递函数和相位噪声特性,在OFDM导频时隙上同时估计信道传递函数与相位噪声;在导频子载波假定信道不变,连续估计相位噪声以抑制相位噪声引起的载波间干扰.仿真结果表明,在大相位噪声下,该算法降低了导频开销,同时有效消除相位噪声,提高了信道传递函数估计的准确度.     

一种基于小波变换的LTE系统下行链路信道估计算法

针对LTE下行正交频分复用(OFDM)系统中噪声对最小二乘信道估计算法影响较大的问题,给出了一种基于小波分解的信道估计方法。该方法通过在最小二乘(LS)估计之后通过小波阈值去噪,再加入改进的时域加窗相结合的方法进行信道估计。仿真结果表明,该方法能够有效消除加性高斯白噪声,可以更好地跟踪信道变化,提高信道估计精度。     

基于MMSE的声码器解码算法

为满足在高误码率的窄带信道上进行语音通信的需求 ,研究了一种适用于甚低速率语音通信的抗误码参数估值算法。基于一定的解码状态 ,声码器通过最小均方误差(MMSE)估计的方法估计最优参数 ,充分降低信道误码对重建语音质量的影响。对于解码状态参数 ,通过计算最大后验转移概率的方法作最佳估计 ,并给出了一种简化的估计方法。这种抗误码算法计算量小 ,算法复杂度低。仿真结果表明 ,在不同误码率下用该算法恢复出的重建语音 ,不论客观评价或是主观评价 ,其质量都要优于传统的帧删除掩盖方法