基于IEEE 802.16e的MIMO-OFDM系统的信道估计

信道估计对于提高M IMO-OFDM系统的性能至关重要。既有较好的性能,又实现简单,是信道估计研究的目标。文中研究了ML-1D维纳信道估计,将其应用于IEEE 802.16 e M IMO-OFDM系统,并将其与2×1-D维纳滤波器进行了比较。仿真结果表明,此估计器能够减小计算复杂度并达到较好的性能。     

基于LS信道估计的研究与改进

信道估计在通信系统中占据着非常重要的位置，在此介绍和分析传统的LS估计准则，提出改进的LS信道估计准则，建立改进LS信道估计的数学模型，并对改进的LS信道进行了仿真。仿真结果表明改进的LS估计能够降低估计偏差的影响，有比LS准则较低的误码率。     

2×1-D OFDM信道估计算法及其在IEEE 802.16e系统中的应用

信道估计是实现OFDM(正交频分复用)系统的关键技术,导频辅助的信道估计方法是OFDM系统中应用最为广泛的一类信道估计方法,其中的二维(2-D)维纳滤波是最小均方误差意义下的最佳线性估计器,但是由于其计算量非常大,因而在实际中很难得到很好的应用。两个级联的一维滤波器(2×1-D)与二维滤波器在性能上非常相近,而计算复杂度却大为降低。主要研究了OFDM系统中信道估计方法及其在宽带无线接入(BWA)系统IEEE802.16 e中的应用,实现了802.16 eOFDM环境下2×1-D信道估计算法的仿真,对维纳滤波器的抽头数、导频分布、导频能量及多普勒频移对估计性能的影响进行了分析。     

OFDM系统中基于导频的信道估计最优化分析

近年来,正交频分复用(OFDM)技术已被越来越多的人所关注,并且在IEEE 802.11无线局域网中得到实际应用.在OFDM系统中一般要进行信道估计,从最小平方误差准则(Least Square Error Law)和最小均方误差准则(Minimum Mean Square Error Law)两个方面对基于梳状导频的信道估计方法进行了分析,并给出了仿真结果.结果表明,采用MMSE准则比采用LS准则所得到的误码性能要好.     

OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究

文章介绍了OFDM系统中插入导频的LS信道估计与MMSE信道估计两种算法,通过试验仿真说明了MMSE信道估计算法对系统性能的提升要优于LS信道估计算法,但MMSE信道估计算法的计算量大于LS信道估计算法。     

FMT系统中信道估计的分析与仿真

根据FMT系统的特点,研究了在FMT系统中进行信道估计的方法．在此基础上,改进了基于扩频序列的信道估计方法．理论分析和计算机仿真结果均表明,在时域中对FMT系统进行信道估计简单有效,并且基于扩频序列估计的性能优于LS估计,改进后的估计方法进一步提高了性能。     

基于IEEE802.11a标准协议的MIMO-OFDM系统信道估计

针对基于IEEE802.11a标准协议的多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统信道估计问题,提出了一种在时域中进行最小二乘(LS)信道估计的方案,该方案的基本思路是根据发送端与接收端的时域信号来计算发射天线与接收天线之间的时域信道响应.为了保证LS信道估计的均方误差(MSE)最小,还提出了一种最优导频序列设计方案.对比传统的导频设计方法,该方案只需要少量的训练块,且不随天线数目的增加而增加,发射天线的数目也没有限制.该导频设计方案要求导频序列中每个导频的能量不但相等,而且不同发射天线中的导频序列需要相互相移正交.仿真实验验证了此算法的有效性.     

基于导频的SD-method信道估计算法研究

简要介绍SD-method调制方法及其与一般OFDM方法的关系,描述了基于导频信道估计的系统模型,分析并仿真验证了多径衰落信道模型下,SD-method系统的信道估计算法,对LS估计算法和MMSE估计算法的性能进行了对比,仿真结果验证了理论分析的正确性.     

利用子空间的投影和跟踪改进OFDM信道估计

OFDM系统的LS信道估计可看作真实信道频率响应的一个有噪观察值，因此可采用子空间投影方法对噪声进行压缩。分析了利用子空间投影方法改进LSOFDM信道估计性能的实质，给出了利用子空间投影改进OFDM信道估计的一般框架，在此基础上将子空间投影推广到非LS信道估计方法。当信号子空间随时间变化时，需要采用子空间跟踪技术保持对信号子空间的良好估计，因此提出了一种基于子空间跟踪的参数化信道估计方法，仿真表明这种方法在性能上优于非参数化时的相应方法。     

基于训练序列的MIMO信道估计算法研究

针对MIMO系统，基于训练序列的信道估计方法，详细推导出ML、LS和LMMSE方法的估计值，并进行了性能比较。在一定条件下，信道系数矩阵的ML、LS估计值具有相同的表达形式。计算机仿真表明，LMMSE方法和ML、LS方法的估计效果基本一致。在高信噪比、有限训练符号数、较少发射天线数的条件下，可以精确地估计出信道系数。     

一种基于DFT的LTE下行信道估计算法

针对LTE的下行链路,提出了一种基于离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)的信道估计算法,并与最小平方(Least Square,LS)估计算法和传统的基于DFT的信道估计算法进行性能比较。通过计算机仿真分析得出,所提出的信道估计算法能更好地抑制高斯白噪声的影响,与传统的基于DFT的信道估计相比有一定的性能增益,而且计算复杂度也较低,比较适合LTE下行链路。     

基于渐消Kalman滤波的MIMO-OFDM信道估计

针对快时变信道明显的频率选择性,提出了采用Kalman渐消记忆滤波的估计方法.信道采用AR模型建模,并利用LS算法估计时变信道的衰减因子.仿真表明:快时变环境下,所提算法的估计性能优于LS信道估计和传统的Kalman滤波算法估计.     

基于正交频分复用的超宽带无线通信中的信道估计技术

与直接序列扩频的方案相比,基于多频带0FDM的UWB系统能更有效地捕获多径能量。关于传统窄带0FDM信道估计的研究很多,但UWB系统与窄带系统的信道特性有很大不同。通过分析MB—OFDM UWB无线通信的体系结构、信号和信道模型,对UWB信道条件下采用前导训练序列和导频子载波的LS估计和MMSE估计的性能进行了研究和比较,并讨论了估计误差随SNR变化的特性,从而给出了适用于室内短距离UWB无线通信的信道估计方法。     

MIMO-OFDM系统中LS时域信道估计的一种简化改进算法

研究基于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中的信道估计算法。主要工作在训练序列最小均方(LS)准则信道估计算法的研究上,在以LS时域信道估计基本算法为前提下,提出了一种改进的LS时域信道估计算法及固定长度的时域截取算法,此算法可以大大降低计算的复杂度,结合MATLAB仿真对此改进算法的有效性和可行性进行了分析,得出了比较理想的仿真结果。     

基于IEEE802.16e的MIMO-OFDM系统的信道估计研究

研究了基于IEEE802.16e的MIMO-OFDM系统导频辅助的信道估计算法。分别对LS信道估计算法和LMMSE信道估计算法进行了研究,导出其估计均方差。为降低算法复杂度,利用奇异值分解进行简化,实验表明能有效地降低计算复杂度,并获得较好的估计性能,最后在IEEE802.16e环境下进行了仿真。     

基于酉差分空时码的信道估计性能研究

介绍MMSE和LS算法的基本原理同时给出酉空时码的编解码原理,对基于OFDM的非盲信道估计与基于酉差分空时码的盲信道估计进行性能的仿真对比。其中非盲信道估计采用MMSE和LS算法,盲信道估计采用极大似然算法,通过误码率仿真曲线对比可以看出采用酉空时码的误比特率在大信噪比的环境下要明显好于采用MMSE和LS;而在小信噪比环境下,酉空时码的误码率与采用LS的信道估计的误码率基本一致。     

宽带快衰落MIMO信道中高斯插值算法研究

对时变多输入多输出（MIMO）信道的估计和跟踪是实现MIMO系统接收端准确检测、解码等的前提。将低阶高斯插值算法应用于宽带Rayleigh快衰落MIMO信道，对其快速变化实现估计，与采用信道跟踪相比，该方案算法复杂度低，且易于实现。同时对该算法进行了仿真，分析了影响算法性能的主要因素。仿真和分析表明，高斯插值估计算法与单纯的最小二乘相比可以较好地反映快衰落信道的变化，较大地降低系统的估计误差，改善系统的性能。