多途信道条件下单载波信道均衡技术研究

单载波频域均衡系统一般采用UW字进行信道估计,算法包括迫零均衡(ZF)准则和最小均方误差(MMSE)准则,针对这两种典型算法提出了改进的信道估计与均衡算法,并通过仿真验证了改进算法的性能。     

一种结合DWT与DCT插值的OFDM信道估计新方法

针对传统的基于离散余弦变换(DCT)的正交频分复用(OFDM)信道估计算法去除噪声不够理想的问题,提出了一种结合离散小波变换(DWT)与DCT插值的OFDM信道估计新方法.在对信号进行最小二乘(LS)估计后,利用DWT对信号进行阈值量化消噪处理,然后将循环前缀(CP)内各采样点上的能量均值作为DCT线性插值过程中的阈值,对循环前缀内的噪声进行再次处理,从而进一步降低噪声的影响.对算法的误码率(BER)和均方误差(MSE)等进行了试验仿真.仿真结果表明:文中算法的性能明显优于经典的LS算法、传统的DFT算法、基于改进阈值的DCT信道估计算法.新算法使循环前缀内的噪声得到了有效的抑制,与基于改进阈值的DCT信道估计算法相比,在相同BER下,文中算法的SNR提升了约1 dB;当MSE相同时,文中算法SNR约有2 dB提高.     

单载波频域均衡中的二维MMSE信道估计

单载波频域均衡(SC-FDE)系统利用单抽头频域均衡补偿频率选择性衰落。该文提出了一种用于SC-FDE系统的二维最小均方误差(MMSE)信道估计算法。利用信道的时频分离特性,将二维估计简化为频域一维MMSE内插与时域一维MMSE滤波的级联。该算法对基于时域训练序列和基于频域训练序列的SC-FDE系统均适用。仿真表明,所提算法在两种训练序列条件下均优于传统的一维信道估计算法,且其性能与理想信道估计更接近。     

MIMO信道下空时迭代均衡译码系统及算法

目的提出一种在M IMO衰落信道下的低复杂度的接收结构。方法通过交织器和解交织器将SISO的均衡器和译码器以及M IMO信道估计器级联起来,进行未知信道条件下迭代均衡译码。结果采用次优的基于最小均方误差均衡算法和Max-Log-MAP译码算法,使系统复杂度大大降低。结论不但可以消除M IMO信道中的码间干扰和多径干扰,而且大大降低系统的复杂度。     

一种快速时变信道下的单载波频域均衡算法

借鉴多载波系统中的迭代和判决反馈干扰消除算法,提出一种适用于快速时变信道的单载波频域均衡算法.通过线性均衡得到信号的初始估计,从接收信号中迭代消除由于快速衰落所引起的符号间干扰,基于最小均方误差准则进行频域均衡,并将信道时变所造成的符号间干扰视为等效噪声.仿真结果表明,所提出的算法能够有效降低快速时变信道下的误码平层.     

非规则QC-LDPC码联合自适应均衡技术在浅海水声信道研究

浅海水声信道具有长时延、多途强、起伏快等特点,为提高数据传输可靠性,采用纠错能力强、编译码复杂度低的非规则准循环低密度奇偶校验(QC-LDPC)码作为信道纠错码方案,并联合自适应判决反馈均衡器(DFE)作为接收机结构以消除码间干扰(ISI).综合考虑非规则QC-LDPC码编译码参数选择、自适应均衡器中的最小均方差(LMS)、可变步长LMS(SVSLMS)和递归最小二乘(RLS)等3种算法的性能与复杂度权衡问题,结合福建泉港浅海域实测水声信道特性,研究了该接收机的性能.仿真结果表明:非规则QC-LDPC码的性能优于随机构造的规则LDPC码;联合自适应均衡的非规则QC-LDPC码可显著提高浅海水声通信系统性能,在较高信噪比(SNR)下,选用RLS算法时,误码率(BER)可降为0(15dB),选用低复杂度的SVSLMS算法BER可达到10-4(18dB).     

OFDM系统迭代相位噪声补偿算法

为补偿正交频分复用(OFDM)系统中本振相位噪声引起的干扰,提出了一种基于公共相位误差(CPE)估计值插值的迭代相位噪声估计与均衡算法.该算法利用相邻符号间相位噪声的缓变特性,对CPE估计值进行插值,以获得相位噪声估计;将此相位噪声估计结果作为迭代过程相位噪声的初始值,通过多次迭代进行相位噪声与数据符号的联合估计,从而...     

基于半正定规划的SIMO信道盲均衡方法

针对数字通信单输入多输出(SIMO)系统中的信道盲均衡问题,使用优化理论中的半正定规划(SDP)方法,对采用随机梯度法求解的二阶统计量盲均衡算法(MSOSA)进行改进,给出了一种新的盲均衡求解算法SDP-MSOSA.相比采用随机梯度迭代法实现的MSOSA,SDP-MSOSA需要的数据样点更少,且收敛后的稳态误差更小,能够更加有效地消除码间干扰,仿真实验验证了算法SDP-MSOSA的有效性.     

高精度OFDM信道估计算法

为了降低OFDM系统经典最小均方误差(MMSE)信道估计算法的误码率(BER),提出了经带阻滤波的MMSE信道估计算法.该算法首先采用MMSE得到初始的信道估计值,再利用离散傅里叶变换的特性,将噪声和信道频率响应信息分离开来,最后通过带阻滤波器对估计算法进行滤波,进而提高系统的BER性能.仿真结果表明,在增加少量计算复...     

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.     

一种低复杂度的Turbo均衡算法

Turbo均衡的提出是为了消除无线通信信道中的ISI干扰,它是把均衡和迭代译码相结合的技术。该文重点对一种低复杂度的基于MMSE的Turbo均衡进行探讨,同时研究此方法应用于两种不同Pmakis信道的性能,仿真结果表明随着比特信噪比的增大系统误码性能改善明显;多次迭代也能改善系统误码性能,但迭代到一定次数时系统误码性能改善不明显。     

基于混沌的通信系统的盲信道均衡

研究了基于混沌的通信系统的盲均衡问题.其出发点是利用基于无先导变换,并组合信号建模技术,进而提出一种盲均衡算法.仿真结果表明,这种盲均衡算法能有效地抑制各种信道畸变和噪声.与基于扩展卡尔曼滤波器的盲均衡算法相比,在低信噪比的情况下,前者有较快的收敛速度,并具有较好的均衡实现.     

局部最小误码率线性检测器的一个新算法

在CDMA系统的性能指标中,误码率是重要的指标之一,局部最小误码率线性检测器具有良好的误码率性能。研究了局部最小误码率线性检测器,给出了一个新的迭代型算法。仿真结果表明,它收敛速度快,稳定性好,易于工程实现。     

基于迭代QR分解的MMSE V-BLAST算法

针对采用最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)检测算法在MIMO系统接收端进行检测时,需要进行大量伪逆运算导致检测复杂度增加的问题,提出了用一种基于迭代QR分解的MMSE V-BLAST算法,避免了伪逆运算,有效地降低了检测算法的复杂度,使系统检测性能得到了明显改善.在多散射物无线通信环境下进行仿真实验,结果表明,与传统的算法相比,提案算法在保证相同信噪比,误码率没有显著变化的前提下,系统检测复杂度明显改善.理论分析证明,系统中有效天线数目越多,所提出的算法优越性越明显.     

CO-OFDM 系统中基于线性预处理的新相位噪声抑制算法

针对相干光正交频分复用（coherent optical orthogonal frequency division multiplexing,CO-OFDM）系统中相位噪声引起的载波间干扰（inter-carrier interference,ICI）问题,提出了一种基于线性预处理的新判决反馈相位噪声抑制算法。该新算法改进了线性预处理部分,利用循环前缀与OFDM符号固有的相关性,在时域进行简单的线性组合运算,充分利用了OFDM符号中冗余信息。仿真分析表明,在激光器线宽为200 kHz且误码率（bit error rate, BER）为10－4时,与判决反馈相位噪声抑制算法和一次迭代的判决反馈相位噪声抑制算法相比,该新算法BER曲线的信噪比（signal to noise ratio,SNR）分别改善了3 dB和1 dB,有效地降低由ICI引起的错误平层。     

Turbo均衡的多种算法及其性能比较

Turbo均衡是一种将Turbo原理和均衡技术结合起来的技术，主要对Turbo均衡的原理和几种算法进行了较详尽的讨论和比较，然后对典型信道下的Turbo均衡性能进行仿真；还探讨并推荐一种基于MMSE准则的近似线性均衡算法和软干扰抵消（SIC）算法结合的算法，仿真结果表明其误码性能介于MMSE线性均衡算法和MMSE反馈判决均衡算法之间，并且具有较低的复杂度。     

一种恒定发送符号速率的自适应SC-FDE 方案

研究了单载波频域均衡(SC-FDE)技术中的发端自适应问题,提出了一种基于部分信道信息(PCSI)的发送信息速率和块平均功率恒定的ASC-FDE方案(CR-ASC-FDE), 针对迫零和最小均方误差两种线性均衡方法对其块平均接收信噪比进行了理论分析。仿真结果表明, CR-ASC-FDE 在保持符号速率恒定和块平均发送功率恒定的基础上, 其误比特性能大大优于传统 SC-FDE,也优于其他采用部分信道信息的 ASC-FDE 方案和OFDM 类似方案。仿真结果还表明迫零算法是基于 PCSI 的 ASC-FDE 方案理想的线性均衡方式。     

基于FastICA的低信噪比雷达信号分选算法

针对传统的基于参数的信号分选系统已无法适应当前复杂情况下的雷达信号分选问题,将基于独立分量分析(ICA)的盲源分离算法引入雷达信号分选算法.快速ICA(FastICA)算法结合了定点迭代和非高斯最大化算法,具有稳定性好、收敛速度快、计算量小等优点.但该算法对噪声非常敏感,无法在低信噪比情况下进行信号分选.针对这一缺点,引入同步累加平均降噪算法,并结合信号均衡、平滑处理进行改进,使得新算法在低信噪比情况下对雷达信号进行分选.仿真表明改进后的算法在低信噪比情况下具有良好的分选效果,并保留了原算法的优点.     

基于压缩感知的自适应加权匹配追踪算法

压缩感知（compressed sensing,CS）技术通过减少发射导频数来提高频谱的利用率。将CS技术应用于导频辅助的稀疏度未知的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）信道估计中,提出一种自适应加权匹配追踪（CS-based adaptive weighting &matching pursuit,AWMP）算法。该算法使用自适应加权、匹配追踪的方法估计信道时域脉冲响应,按照估计信噪比和匹配原则,利用多次迭代进行自适应加权和寻找最佳稀疏度,实现未知信道稀疏度与信噪比的情况下,准确估计信道信息。仿真验证表明,与传统的信道估计算法相比,采用基于AWMP的信道估计方法,能够利用较少的导频信息获得更低的误码率和均方误差。