基于PN序列的MIMO-OFDM系统信道估计

基于为MIMO-OFDM系统设计了一种训练序列,并给出了相应的信道估计算法.提出使用PN序列代替传统OFDM系统中的循环前缀作为训练序列,并且不同发射天线选择相互正交的PN序列,利用PN序列的自相关性和互相关性,采用时域相关的方法估计多信道.与传统采用频域导频的信道估计器相比,该方法由于无需矩阵求逆,能够大大降低计算复杂度,同时PN序列作为OFDM符号的一部分可以实时估计信道,具有跟踪时变信道的能力.仿真结果表明该估计是无偏的,而且均方估计误差极小.     

基于PN序列的OFDM频偏估计与时问同步探讨

在正交频分复用(OFDM)系统中，时间及频率的偏移对系统的性能有很大影响。针对时变多径的移动通信信道，提出了基于PN序列的时域同步与频偏估计方法。在时域上，引入两段相同的PN序列作导频，通过与接收端本地PN序列相关，捕获到粗同步位置实现帧同步；利用滑动窗和最小均。方差方法实现符号同步；由接收到的时域PN序列进行相关，得到频偏的粗调整量，由累积保护间隔相关方法得到细频偏量。通过仿真，给出了本方案的估计精度及适用范围，证明了它是一种实用可行方案。     

短波宽带OFDM系统的一种同步方法

提出了一种适用于短波宽带OFDM系统的联合同步方法.该方法根据Schmidl和Minn的符号定时原理,传输并处理文中构造的PN序列,并且利用该PN序列的相关性来进行同步判决.此PN序列经反傅里叶变换运算以后产生了OFDM符号,可利用该OFDM符号的特点,通过逐点滑动的自相关运算来判得时间同步的最大值,而后通过OFDM符号每部分之间的相位关系来完成整数频偏与小数频偏的估计.这一过程可同时完成定时偏移估计和频率偏移估计.计算机仿真了三种信道模型,结果表明在三种不同信道下,这种方法都可在较低信噪比条件下很好地完成时间同步和载波频率同步.     

TDS-OFDM系统的载波间干扰消除方法

为了消除时域同步正交频分复用(TDS-OFDM)系统中的载波间干扰(ICI),通过假定信道在OFDM块内呈线性变化,建立了TDS-OFDM在时变信道下的系统传输模型,在此基础上采用一种决策反馈的方法来消除ICI。该方法使用伪随机(PN)序列时域相关进行信道粗估计,并在一个OFDM块内进行线性内插得到整个OFDM块内的信道细估计。分析和仿真结果表明,该方法相对于TDS-OFDM系统的传统方法有2 dB以上的误码率性能增益,并且复杂度与传统方法相当。     

TDS-OFDM系统的载波间干扰消除方法

为了消除时域同步正交频分复用(TDS-OFDM)系统中的载波间干扰(ICI),通过假定信道在OFDM块内呈线性变化,该文建立了TDS-OFDM在时变信道下的系统传输模型,在此基础上采用了一种决策反馈的方法来消除ICI。该方法使用伪随机(PN)序列时域相关进行信道粗估计,并在一个OFDM块内进行线性内插得到整个OFDM块内的信道细估计。分析和仿真结果表明,该方法相对于TDS-OFDM系统的传统方法有2dB以上的误码率性能增益,并且复杂度与传统方法相当。     

一种基于叠加导频的OFDM系统迭代信道估计算法

提出了一种在OFDM系统中,基于叠加导频和时域最小平方准则的迭代信道估计算法,该算法利用多个OFDM符号进行联合信道估计,且在接收端根据估计得到的信道信息实时地更新发送序列,采用反馈迭代算法不断地更正信道信息,有效地提高了信道估计性能.     

双选择信道下叠加训练OFDM系统的迭代信道估计与均衡

在频率和时间双选择性信道下,时域冲击响应将会在一个OFDM符号时间内发生变化,导致OFDM系统出现严重的子载波间干扰。本文提出一种在双选择性信道下利用叠加训练序列进行迭代信道估计和均衡的方案。在假设时域信道抽头系数服从指数基扩展参数模型以后,利用在一个符号内的已知叠加周期训练序列建立线性模型,并基于最小二乘准则求出信道参数模型的各个抽头参数,从而构造出对应的时域信道响应矩阵和频域均衡矩阵。为进一步改善估计和均衡性能,将所得的符号判决作为已知的训练序列进行迭代估计和均衡,从而能有效地增强信道估计的性能并消除ICI干扰。实验结果表明本文算法在时间－频率双选择性信道下具有较好的性能。     

一种基于PN序列的上行多用户OFDM系统载波频偏估计算法

针对多用户正交频分复用(OFDM) 系统上行链路中的载波频偏估计问题, 提出一种基于伪噪声(PN)序列的载波频偏(CFO)估计算法。该算法将不同相位的PN序列作为各个用户的训练序列, 利用训练序列良好的自相关性估计出存在CFO 情形下不同用户的信道参数, 再根据两个训练周期内信道参数的相位变化获得各用户的CFO估值。理论分析和仿真结果表明本算法具有优 良的估计性能。     

一种基于离散余弦变换的OFDM信道估计方法

正交频分复用(OFDM)是实现无线多媒体通信的核心技术,信道估计是OFDM系统的关键技术之一.提出了一种改进的基于离散余弦变换(DCT)的OFDM信道估计算法.算法对序列尾部的插值进行了改进,将得到的信道估计变换到时域,通过平均的方法进一步提高了信道估计性能.仿真结果显示,改进的DCT插值信道估计方法比常规算法性能更优,系统性能得到改善.     

正交频分复用系统发射机接收机同相/正交不平衡补偿算法

为了弥补由同相/正交(IQ)不平衡造成的正交频分复用(OFDM)系统误码性能损耗,该文提出了一种发射机和接收机IQ不平衡的频域补偿算法.通过设计特殊结构的训练序列实现了信道和IQ不平衡参数的联合估计.充分挖掘了受IQ不平衡影响的时域多径信道特性,以减少所需训练序列数目.通过利用估计结果对IQ不平衡进行补偿获得OFDM信号检测结果.仿真结果表明,该算法只采用2个OFDM训练符号,其误码性能可超过采用32个训练符号的传统算法,并接近已知IQ不平衡参数和信道信息的理想系统.     

采用导频符号的短波宽带OFDM系统的同步算法

为了研究宽带短波信道上OFDM系统的同步算法,针对短波信道分析了已有同步算法在低信噪比条件下的不足,提出了一种采用PN序列调制导频符号的同步方案.在接收端,接收数据经过FFT后,利用PN序列优异的相关特性,实现了低信噪比条件下的时间和频率同步.仿真结果表明,该算法在恶劣的短波信道上具有良好的性能.     

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。     

叠加训练序列OFDM系统的迭代最大似然信道估计

叠加训练序列正交频分复用系统具有频谱效率高的优点.传统的基于叠加训练序列的信道估计方法仅使用一阶统计量,受功率分配和噪声影响较大.文中利用训练序列与数据信号相加后发送并经历相同信道的特性,提出一种最大似然方法进行系统的信道估计.该方法将发送的数据信号视为高斯随机变量,由此建立关于信道参数的似然表达式,采用循环最小化技术对参数进行迭代求解并获得方差下界,最后对算法的收敛性进行了分析.仿真实验表明,文中方法同时利用了接收信号的一阶与二阶统计量,从而获得了更优的均方误差和误符号率性能.     

改进的自适应最优低秩信道估计算法

针对正交频分复用系统中线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法计算复杂度高,且存在当信道的统计特性与先验知识不匹配时估计性能恶化的问题,利用信道频域冲激响应的移动平均自相关函数,结合子空间分解、跟踪和序列正交原理,提出一种改进的自适应最优低秩信道估计算法.对比文中算法和LMMSE算法、LS算法和联合AIC(akaike criterion)秩估计准则的自适应低秩信道估计算法,结果表明:文中算法的秩估计更为精确;在插入导频数量较少的情况下,改进的信道估计算法能获得更高的信噪比性能增益.     

基于GSA-BP神经网络的OFDM系统信道估计算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中存在的不可忽视的非线性噪声问题,为了能够更好了解信道特性,需要利用信道估计获得信道状态信息,提出一种基于黄金正弦优化BP(golden sine algorithm,GSA-BP)神经网络的OFDM系统信道估计算法,克服了传统 BP神经网络算法容易陷入局部极值的问题,提升了信道估计算法的估计精度.首先通过LS信道估计算法获得信道的初始估计,再将其通过GSA-BP神经网络算法得到信道的精确估计.仿真结果表明,在相同的信道环境下,提出的算法比LS算法具有更好的性能,与MMSE算法性能接近,但不需要信道先验统计特性,易于实现.     

Subspace.Based Blind Channel Estimation Method for MIMO-OFDM Systems

A subspace-based blind channel estimation algorithm for MIMO-OFDM systems is proposed. This algorithm exploits the eyclostationarity introduced by cyclic prefix of OFDM to estimate the channel parameters. The proposed new algorithm is found to be outperforming the other algorithm with respect to convergence rate and achievable mean square error and robustness to channel order over determination.