I/Q不平衡OFDM系统基于噪声方差门限的信道估计

为了提高稀疏信道环境下同相/正交(I/Q)不平衡正交频分复用(OFDM)系统的性能,该文提出了一种低复杂度的门限时域最小二乘信道估计算法。该算法通过估计噪声方差确定合适的门限过滤信道响应采样点内的噪声以提高估计精度。仿真结果表明,该文算法估计精度与现有频域和时域最小二乘信道估计方法相比分别提升了6 d B、2 d B,逼近基于压缩感知的时域迭代收缩算法,且计算复杂度低于后者。     

自协方差总体最小二乘噪声估计算法

提出了一种自协方差总体最小二乘(ATLS)噪声估计算法,该算法在自协方差最小二乘(ALS)噪声估计算法基础上,采用总体最小二乘方法对自协方差线性方程组求解,使得算法具有更强的抗干扰能力,提高了算法的估计精度;并给出了算法的实现步骤。仿真实验表明在先验噪声偏差较大的情况下,ATLS噪声估计算法具有更高的估计精度。     

OFDM系统中基于功率延时谱的信道估计算法

在多径时变信道环境下,以IEEE802.11a物理层规范为背景,根据多径延时对最小均方误差(MMSE)估计得到的频率响应进行最小二乘估计,从而得到更加精确的信道估计值.接收机首先通过对训练序列和导频符号做MMSE估计得到初步信道估计结果,再对其做快速反傅里叶变换(IFFT)并求解线性方程组,得到信道冲击响应;然后由接收机根据信道功率延时谱来对冲击响应进行最小二乘估计(LSE),从而消除残留白噪声对冲击响应估计值的影响;最后对结果进行傅里叶变换(FFT)后得到各子载波的频率响应.仿真结果表明:在所采用的典型的二径瑞利时变信道模型下,相较于MMSE算法,最小二乘估计能够更精确地估计信道频率响应,当最大多普勒频移增加时,其抗误码性能明显优于MMSE算法.     

OFDM系统中最优导频序列的设计方案

在正交频分复用(OFDM)系统中,接收信号易受频率选择性衰落信道的影响产生失真,准确的信道估计变得必不可少。考虑到无线信道的内在稀疏性、压缩感知技术挖掘信道稀疏特征的有效性,研究了基于压缩感知技术的OFDM稀疏信道估计。针对导频位置影响信道估计性能的问题,提出了一种反馈型的导频优化算法,该算法基于离散傅里叶变换(DFT)子矩阵中各个列之间互相干性最小的原则,同时结合信道状态信息的反馈机制,实现了对导频序列的联合优化。仿真结果表明,与当前的随机优化算法、传统最小二乘信道估计相比,该优化方法有效降低干扰和噪声对信道估计的影响,从而改善了信道估计的性能。     

一种新的TD-SCDMA信道估计改进方法

提出了一种用于TD-SCDMA(时分双工同步CDMA)移动通信系统的信道估计改进方法.TD-SCDMA系统中采用Steiner信道估计器,这种估计器实质上是基于最小二乘的估计,忽视了信道噪声的影响,而信道的噪声对估计精度有很大影响.利用TD-SCDMA在相邻帧为慢变信道的特征,提出一种基于时延相关信道估计改进方法,同时对Steiner估计器进行门限滤波,滤除了大部分噪声抽头.仿真结果表明,改进的信道估计使系统的性能获得较大的改善与提高,甚至在高速移动传播环境下可以达到2 dB的增益.     

基于改进LMMSE的UFMC信道估计算法

针对将线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法直接应用于通用滤波多载波(universal filter multi-carrier,UFMC)系统中需要先验信道相关矩阵信息的不足,提出基于LMMSE的改进算法.该算法在频域对使用最小二乘(least square, LS)算法获得的信道频率响应进行平滑处理,在时域通过优化采样点的截短以确定理想的信道采样长度,并采用迭代估计方法获得最优信道相关矩阵,从而避免先验信道相关矩阵信息.经MATLAB仿真验证,改进后的算法对噪声的干扰可以有效抑制,对比传统LMMSE算法误码性能提升约2 dB,可以有效改善信道估计的准确度.     

OFDM系统中一种新的变换域信道估计方法

提出一种新的通过离散小波变换在变换域内进行插值的OFDM系统信道估计方法,利用离散小波变换在频域-变换域分析信道估计信号.这种方法可以更好地跟踪信道变化,显著地消除接收到的导频信号中的加性噪声,提高信道估计精度.     

基于小波域显著性修正的SAR图像相干斑抑制

提出了一种基于小波域统计建模与小波系数显著性修正相结合的斑点噪声滤波方法．通过对数变换将乘性噪声模型转化为加性噪声模型,将对数变换后的图像进行小波变换并对小波域的高频子带系数用混合高斯模型与隐马尔可夫树模型进行建模,采用EM算法来估计模型参数．利用贝叶斯最小均方误差准则来估计“干净”的小波系数,在贝叶斯最小均方误差估计的基础上引入基于显著性准则的小波系数进行修正,显著性准则采用小波系数的模极大值准则作为判据,通过小波逆变换与指数变换获得抑制斑点噪声后的图像．实验表明,所提出的方法能够有效地抑制SAR图像中的斑点噪声,同时能够很好保存边缘细节结构与强散射中心．     

单载波频域均衡中的信道估计技术研究

为了克服频率选择性信道中符号间干扰带来的影响,研究了单载波频域均衡系统中的信道估计技术。研究了最小二乘(Least Squre,LS)算法及离散傅里叶变换(Discrete Forurier Transform,DFT)改进算法,并将高斯白噪声信道中的信噪比估计方法引入到单载波频域均衡系统中。仿真结果表明基于DFT的改进算法可以有效提升估计精度,二,四阶矩(2,4-ordermoment,M2 M4)等高斯信道中的信噪比算法可以应用到单载波频域均衡系统当中。     

OFDM中基于DFT信道估计的改进算法

在正交频分复用(OFDM)系统的估计算法中,基于离散傅里叶变换(DFT)的信道估计因其算法实现简单,性能又优于最小二乘法(LS),常常用于实际OFDM系统中.传统的DFT算法中通常只抑制了信号中循环前缀(CP)外的噪声,并没有消除循环前缀内的噪声.提出了一种改进型算法,该算法通过加窗降低系统中频谱泄露现象,并对噪声进行估计修正,考虑到CP范围内外的噪声分布情况,设置了一个新的阈值点来抑制样本内的噪声.仿真结果表明:该算法较传统的DFT估计算法性能更好,更进一步地改善了系统误码率,能获取准确的信道信息.     

最小平方OFDM信道估计与信号检测的联合迭代算法

提出一种基于正交频分复用(OFDM)的联合最小平方(LS)信道估计与信号检测迭代算法.与一般的LS信道估计相比,该算法可大大提高估计的精度,而且通过时域低通滤波可有效地抑制加性白高斯噪声(AWGN)和载波间干扰(ICI)的影响,使OFDM系统在移动条件下很好地工作,并能给出很精确的信号检测结果.仿真结果表明,该算法具有很好的均方误差和误比特率性能.     

基于谱熵和多尺度小波的码元速率估计方法

针对实际信号码元速率估计中噪声对估计精度的影响和小波方法最优尺度的选择问题,提出了一种基于谱熵分析和多尺度小波变换的码元速率估计方法。通过谱熵检测有效滤除带内噪声,并采用并行多尺度小波分析和精度函数分析提取最优小波尺度。实验结果表明,该方法的估计性能优于传统小波分析方法,并且在低信噪比情况下具有更好的估计鲁棒性。     

一种基于小波四叉树的无线视频组播方案

无线视频组播在视频传输领域应用越来越多,如何让异构的组播用户接收到与其信道特性相匹配的视频质量,是现今无线视频组播面临的一个难题。论文提出一个基于小波四叉树(QuadTree)的无线视频组播方案。首先,编码端对视频帧进行离散小波变换,并按照四叉树格式选取每一级每一子带相应位置的小波系数,将其合并为一列;然后,对每一列数据进行能量分配、白噪化以减少随机丢包对重要信息的影响;最后,数据被打包成相同重要性的包并传入有噪声信道。解码端利用最小线性均方估计对接收到的数据包进行去噪并重构视频帧。实验结果表明,基于小波四叉树的视频组播比具有相同应用目标的SoftCast性能提高将近1 dB.     

一种MIMO-OFDM信道估计方法

为提高现有MIMO-OFDM系统信道估计算法性能,降低算法运算的复杂性,提出一种基于变换域的MIMO-OFDM信道估计方法.该算法不需要任何信道统计信息,通过变换域内自适应低通滤波器降低了高斯白噪声和子载波间干扰对该估计算法准确度的影响,并且利用在变换域内得到的导频位置的信道估计结果,通过补零内插算法得到其他子载波位置的信道估计结果.仿真结果表明:该算法的误码率性能优于最小平方算法,稍逊于线性最小均方误差算法;该算法计算复杂度低,易于在实际系统中实现.     

基于改进的小波阈值去噪和二级判断模型的说话人识别

针对目前说话人识别系统中噪声使得识别率严重下降的问题,在特征提取前用小波阈值去噪方法对带噪语音进行去噪处理.对于小波阈值函数以及阈值的选取进行研究,提出一种改进的阈值函数,小波阈值中的噪音方差估计采用基于实际噪音方差估计的谱熵法,将改进的小波阈值去噪结合一种二级判断模型提高噪声环境下的说话人识别率.在不同信噪比条件下进行试验,改进的小波阈值去噪法优于传统小波阈值去噪方法,改进后的阈值函数与二级判断模型相结合的识别率比原始语音DTW模型提高了7.9%,比原始语音GMM提高了4.6%,对于短时语音有较好的识别率.     

De-noising stochastic noise in FOG based on second-generation DB4 wavelet and SURE-threshold

An effective de-noising method for fiber optic gyroscopes (FOGs) is proposed. This method is based on second-generation Daubechies D4 (DB4) wavelet transform (WT) and level-dependent threshold estimator called Stein’s unbiased risk estimator (SURE). The whole approach consists of three critical parts: wavelet decomposition module, parameters estimation module and SURE de-noising module. First, DB4 wavelet is selected as lifting base of the second-generation wavelet in the decomposition module. Second, in the parameters estimation module, maximum likelihood estimation (MLE) is used for stochastic noise parameters estimation. Third, combined with soft threshold de-noising technique, the SURE de-noising module is designed. For comparison, both the traditional universal threshold wavelet and the second-generation Harr wavelet method are also investigated. The experiment results show that the computation cost is 40% less than that of the traditional wavelet method. The standard deviation of de-noised FOG signal is 0.012 and the three noise terms such as angle random walk, bias instability and quantization noise are reduced to 0.007 2° /ℴh, 0.004 1° / h, and 0.008 1°, respectively.     

基于贝叶斯估计的图像去噪算法研究

本文提出了一种基于贝叶斯最大后验概率估计（Bayesian MAP）的图像去噪方法。通过 Matlab软件仿真,对均值滤波、中值滤波、小波阈值去噪和本文提出的图像去噪方法进行分析比较。实验表明：本文提出的方法根据图像和噪声的特点,在小波变换之后,对其中的高频系数进行贝叶斯最大后验概率估计,比其他几种图像去噪方法更能提高去噪后图像的峰值信噪比,更好地保留了图像的细节特征,取得了较好的视觉效果。     

GPS receiver performance inspection by wavelet transform

As a powerful analysis tool and the result of contemporary mathematics development, wavelet transform has shown its promising application potentials through the research in the paper. Three aspects regarding GPS receiver performance is tackled: cycle slip detection, receiver noise analysis and receiver channel bias inspection. Wavelet decomposition for double differential observation has demonstrated that this multi-level transform can reveal cycle slips as small as 0.5 cycles without any pre-adjustment processes or satellite orbit information, it can therefore be regarded as a 'geometry free' method. Based on property assumption of receiver noise, signal of noise serial is obtained at the high frequency scale in wavelet decomposition layers. This kind of noise influence on GPSb aseline result can be effectively eliminated by reconstruction process during wavelet reconstruction. Through observed data analysis, the transform has detected a kind of receiver channel bias that has not been completely removed by processing unit of GPS receiver during clock offset resetting operation. Thus the wavelet approach can be employed as a kind of system diagnosis in a generalized point of view.     

一种非合作超宽带信道盲估计算法

为了解决非合作多通道室内通信环境中的超宽带信道先验信息难以获得、信道稀疏度弱的问题,提出了基于盲压缩感知的信道估计方法,以求进一步改善超宽带信道估计性能。盲压缩估计过程不依赖信道先验信息,采用稀疏编码与正交基更新交替迭代来获得稀疏矩阵和正交基;然后通过优化乘积得到重构信道,实现非合作超宽带系统信道估计。相对于传统方法,盲压缩感知理论提高了信道估计精度及模数转换速率,并且具有较好的抗噪声干扰能力。通过实验结果可知,该方法有效地克服了噪声干扰,降低了均方误差,在理想环境下,重构误差接近10~(-11)。