自适应比特功率分配的电力线通信OFDM系统仿真

针对低压电力线通信信道的实际条件,探讨了相应的自适应正交频分(OFDM)系统模型。提出将具有全局优化进化能力的粒子群算法用于多用户自适应OFDM系统的比特、功率分配,能够提高频谱利用率,降低系统发射功率。采用改进的粒子群算法,增大算法后期粒子位置的改变量,克服算法容易出现早熟收敛问题。在典型电力线信道环境的仿真分析表明,相比于已有算法,该算法在保证系统通信性能的同时,提高了运算速度。     

BICM-OFDM中基于ML算法的迭代信道估计

基于最大似然估计(ML),提出了一种新的联合译码的迭代信道估计算法。该算法利用比特交织编码调制(BICM)中迭代译码的硬判决信息,进行信道估计与译码之间的信息交换。在基于BICM的OFDM系统(BICM-OFDM)中,在短波宽带信道下的仿真结果表明,经过4次迭代,系统的误码率性能收敛。与传统ML算法相比,算法可有效的提高估计精度。     

基于IEEE802.16的OFDM系统中信道估计的新内插方法

介绍了OFDM系统中两种基于导频的信道估计算法:最小均方误差(MMSE)算法和最小二乘(LS)算法.LS算法具有实现简单,收敛速度快等特点,很多实际的OFDM系统都采用了这种方法.在采用梳状导频进行信道估计的系统中,通常需要内插的方法来获取非导频位置的信道信息.因此针对非导频位置信道的线性内插方法进行了深入研究,提出了新的线性内插方法,即从幅度和相位角度实现内插,区别于传统的实部和虚部分别内插的算法,在某些信道环境下能够更好的恢复出非导频位置信道估计值.以基于IEEE802.16的OFDM系统为例,与传统的线性内插方法进行了比较.均方误差,误差矢量幅度以及误比特率的仿真结果表明,新方法估计的性能更忧.     

多用户OFDM系统中子载波和比特联合分配算法

研究了多用户正交频分复用(OFDM)系统中的自适应调制算法。针对现有算法将子载波和比特分配分开考虑、优化效率不高且没有考虑每个用户的性能要求不同的不足,提出了子载波和比特联合分配的自适应算法。在满足每个用户性能要求的条件下,该算法自适应分配子载波和比特使系统的发射功率达到最小,而且每个用户能公平利用系统资源。仿真结果显示:该算法计算速度快,性能大大优于贪婪算法,和最优算法相比,性能仅相差0.3 dB。     

基于不完美CSI的水声自适应功率分配算法

水声信道面临带宽资源有限、环境复杂的问题，为提高水下通信速率，基于水声传感器网络的海洋应用提出自适应通信的需求。传统基于简单信噪比指标的自适应资源分配算法无法准确表述衰落信道的统计特征，利用强化学习和卷积神经网络预测信道的方法虽然可以提高一定信道状态信息(channel state information, CSI)的准确性，但这种方法需要长期的观测和大量的训练样本，不符合水声环境的实际情况。对比，构建了一种中继放大转发协作正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)通信的模型，解决了由于节点漂浮导致直接通信传输效率变低的问题，并提出一种在时延反馈CSI中基于OFDM的自适应功率比特分配算法，利用条件概率表征不完美的CSI,调整自适应通信参数，进行遍历容量最大化建模。仿真结果表明，该算法实现功率和比特的联合自适应分配，平均传输速率指标优于直接反馈CSI的功率分配算法，虽然略低于采用马尔可夫链预测信道的方法，但结合算法复杂度来看，所提算法更简单，更适合能量有限的水声传感器网络。     

一种MIMO OFDM系统中的自适应比特和功率分配算法

分析了MIMOOFDM系统中的自适应调制问题,提出了一种BICM-OFDM系统中的自适应比特和功率分配算法。基于完整的信道状态信息和奇异值分解理论,该算法自适应的为各发射天线的各个子载波分配比特和功率。蒙特卡罗仿真表明在10-5的误码率条件下在2×2MIMOOFDM系统中该算法相对于不采用自适应技术有大约4dB的相对增益。     

基于LDPC码的BICM系统中的迭代盲信道估计

针对传统基于导频辅助的信道估计方法频带利用率低的不足,提出一种块衰落信道下的迭代盲信道估计算法,该算法基于最大似然估计(maximum likelihood,ML),将译码产生的信息经判决、交织和映射后的符号作为发端的符号估计进行联合迭代信道估计和译码,随着迭代次数的增加,译码输出值更加精确,信道估计值也越来越精确。将之应用到基于低密度校验(low-density parity-check,LDPC)码的比特交织编码调制(bit-interleaved coded modulation,BICM)系统中,仿真结果表明,在对迭代信道估计算法性能的影响上,信噪比与衰落信道的块长之间存在着折中关系,即在低信噪比区域,块长较大时的性能要好于块长较小时的性能,而在高信噪比区域,情况正好相反。     

正交频分复用系统自适应分配算法分析

提出了两种自适应分配改进算法,这两种方法均适用于短波宽带正交频分复用(OFDM)系统.改进算法1对Ficsher算法进行了改进,弥补了Fischer算法不能应用在短波宽带信道下的重大缺陷:改进算法2对Chow算法进行了改进,弥补了Chow算法不能应用于严重频率选择性衰落信道和低信噪情况下的缺陷.计算机仿真了短波宽带信道背景下的固定OFDM算法、Chow算法和两种改进算法,仿真结果表明,改进算法要远远好于固定OFDM算法,改进算法1性能较好,计算简单,改进算法2性能较改进算法1好,但计算较为复杂.     

OFDM系统中相位噪声的自适应补偿技术及性能仿真

相位噪声对正交频分复用OFDM系统的性能有着关键性影响,其产生的通用相角错误CPE会使信道失真系数逐符号旋转,因而必须采用逐符号更新信道估计值的方法。提出了一种基于判决反馈的低通滤波算法来克服CPE所产生的信道旋转并提高信道估计的性能。该方法可通过导频子载波估计CPE所产生的信道旋转,并将解调后子载波的判决值通过低通滤波的方式降低信道估计的方差。文中采用了归纳法对该算法进行了理论分析,分析结果和仿真均证明了该算法的有效性,以及在计算量,收敛性方面的优势。     

低复杂度无线OFDM自适应信道估计算法

提出了一种基于传输信道状态检测的低复杂度无线OFDM系统自适应信道估计算法,利用导频子载波在时频方向对当前信道状态进行统计检测,动态跟踪信道参数的变化特征,自适应选择当前条件下的最优内插滤波系数;同时简化传输信道先验统计信息求解,以此作为滤波系数选择的依据.仿真结果表明,在低复杂度条件下可以获知当前信道模型化参数近似统计信息,利用较少的计算资源就能获得较好的自适应性能;从而有效克服了二维Wiener滤波器实现复杂度高,以及传统信道估计按照最恶劣信道情况上限进行设计所导致的非匹配性估计性能损失.     

基于反馈信道状态信息的水声自适应OFDMA

在时变水声信道中, 为了提高自适应正交频分多址(orthogonal frequency division multiple access, OFDMA)在时延反馈信道状态信息(channel state information, CSI)条件下的资源分配性能, 提出多节点反馈CSI的时隙复用接入方法, 降低反馈时延; 提出载波时-频相关系数和载波时-频均值两种反馈CSI表征参数, 通过实验数据分析了两种反馈CSI参数及其对水声自适应OFDMA性能的影响; 提出多节点公平的自适应载波、比特、功率联合分配算法, 在最大功率和节点吞吐量约束条件下最小化系统误比特率。仿真和湖上实验数据的结果显示, 所构建的水声自适应OFDMA系统在多种反馈CSI条件下误比特率均低于交织载波分配, 表明其在实际的水声信道应用中具有良好性能。     

利用时域相关的MIMO-OFDM信道估计算法

提出了一种适用于多入多出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计算法,详细说明了导频符号的特殊设计算法以及信道估计算法的原理,并对该算法的均方误差性能以及复杂度进行分析;该算法能够在信道多径时延信息准确已知或不准确时带来良好的估计精度,从而保证系统性能。将该算法应用于超三代-时分双工(B3G-TDD)系统中并在室外和室内环境下仿真,均方误差和系统误码率性能结果说明了该算法的有效性;该算法能够大大增强系统的鲁棒性。     

多天线OFDM系统的线性优化

从Jakes信道模型出发,用KKT优化方法,从信道部分特性已知的情况推导了多天线OFDM系统中发射机与接收机的线性最优化设计问题。仿真比较了多天线OFDM系统的各个子载波之间采用合作的线性优化与非合作的线性优化两种方法在不同最大多普勒频移和反馈时延下发送符号的均方误差。仿真结果表明,当信道特性部分已知时,子载波之间合作的线性优化较之非合作的线性优化有更小的均方误差。可为存在反馈时延的多天线OFDM系统设计提供指导     

OFDM系统中的快速发射功率分配算法

针对在限定传输速率和误码率的情况下最小化OFDM系统发射功率问题,提出了一种基于灌水原理的次最优快速算法。算法利用灌水水平和系统传输速率之间的关系求出高效的灌水水平粗搜索方法,然后用二分法求解出所需的灌水水平。当信道发生变化时,该算法可以快速地确定出新灌水水平所处的区间,从而实现对时变信道进行快速跟踪。仿真结果表明该算法收敛速度较快,适合应用于信道随时间变化的OFDM通信系统中。     

Improved H-infinity channel estimator based on EM for MIMO-OFDM systems

H-infinity estimator is generally implemented in timevariant state-space models,but it leads to high complexity when the model is used for multiple input multiple output with orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) systems.Thus,an H-infinity estimator over time-invariant system models is proposed,which modifies the Krein space accordingly.In order to avoid the large matrix inversion and multiplication required in each OFDM symbol from different transmit antennas,expectation maximization (EM) is developed to reduce the high computational load.Joint estimation over multiple OFDM symbols is used to resist the high pilot overhead generated by the increasing number of transmit antennas.Finally,the performance of the proposed estimator is enhanced via an angle-domain process.Through performance analysis and simulation experiments,it is indicated that the proposed algorithm has a better mean square error (MSE) and bit error rate (BER) performance than the optimal least square (LS) estimator.Joint estimation over multiple OFDM symbols can not only reduce the pilot overhead but also promote the channel performance.What is more,an obvious improvement can be obtained by using the angle-domain filter.     

基于短时傅里叶变换的水声通信自适应OFDM均衡

由于水声环境时变特性,在水声信道中进行正交频分复用(orthogonal frequency division multi plexing,OFDM)信号传输,子载波间的正交性易受到破坏,从而产生载波间干扰,使得水声通信的误码率性能变差。针对这个问题,提出一种适用于水下时变信道的自适应OFDM均衡算法,该算法采用滑动窗口进行子块短时傅里叶变换获得接收信号的二维时频谱,进而对该二维时频谱进行自适应时-频域联合合并均衡。该自适应均衡算法中采用最小均方误差算法跟踪信道时变特性,并通过自适应判决反馈均衡更新二维时频谱的加权合并系数,提高了OFDM系统抗载波间干扰的性能。仿真分析表明,所提出的OFDM均衡算法可在时变信道下,有效降低水声通信的误码率。     

一种基于导频的OFDM系统信道估计方法

提出一种使用矩形导频图案的OFDM信道估计方法。接收端首先在频率方向估计信道,然后在时间方向插值。该方法仅需累加和少量乘法运算就能估计出信道冲激响应,复杂度低,实时性高。在未编码16QAM-OFDM系统中,通过仿真将提出的方法与线性、cubic和MMSE插值法进行均方误差和误比特率的比较。结果表明该方法性能优于前两者,接近后者。     

Power allocation for MIMO-OFDM systems with multi-user decoupling and scheduling

1 .INTRODUCTIONRecentinformation-theoretic results haveshownthat multi-ple-input multiple-output ( MI MO) channels have a greatpotential to i mprove spectral efficiency in rich scatteringwireless channels[1 ,2].Si multaneously,orthogonal frequen-cy division multiplexing (OFDM) has gained anincreasinginterest as a promisingalternativeforfuture highrate wide-band wireless systems because of its lowcomplexity signalprocessingto counteract frequency selectivity. The combi-nationof MI MOsy…