基于软迭代的叠加训练序列信道估计方法

提出了一种基于软迭代的叠加训练序列信道估计方法.该方法将周期性训练序列与用户信息序列叠加后一起发送,通过软迭代方法,在接收端利用信道译码器输出的软信息来计算信息序列的一阶统计量,并将其反馈给信道估计器,用于消除观测量中来自未知信息的干扰,因此提高了信道的利用率和信道参数的估计精度.仿真结果表明,该方法有效地改善了信道估计性能,降低了接收机的误码率,提高了功率效率.     

基于叠加训练序列的稀疏信道估计

对于稀疏多径衰落信道,提出了一种叠加训练序列和匹配跟踪算法相结合的信道估计方法.为了提高系统带宽效率,采用迭代的叠加训练估计信道响应,该方法将一低功率周期性的训练序列直接叠加于信息序列,利用接收数据的均值求得信道响应,不需要任何额外带宽资源.在许多无线通信环境中,信道呈现稀疏特性,利用该稀疏特性,采用匹配跟踪算法估计信道响应中的非0点,以此可以降低加性高斯白噪声引起的性能损失.通过计算机仿真表明,本文的方法可以达到很好信道估计性能.     

快变信道下OFDM系统的判决反馈信道估计

为了改善OFDM系统在快变信道下的传输性能,文中提出一种利用叠加训练序列进行时域信道估计的方案.基于时变信道抽头系数的指数基插值模型,利用一个符号内的叠加周期训练序列建立线性表达式,并根据最小二乘准则求出插值模型的相应参数,由此构造对应的时域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信道参数估计,从而能有效地改善信道估计的性能并消除载波间干扰.实验结果表明文中算法在时间-频率双选择性信道下具有较好的性能.     

一种适用于MIMO SC-FDMA系统的高效时域信道估计

提出一种由Golay互补序列构造双边梳状导频的低开销时隙结构和时域信道估计方案,其适用于时变频率选择性衰落信道中的MIMO SC-FDMA系统.结合左循环移位的快速周期Golay相关和右循环移位的快速周期Golay相关,提出一种在时域中高效实现MIMO信道估计的对称格形结构.对比采用快速傅里叶变换的频域信道估计方案,采用该格形结构实现时域信道估计,其计算复杂度显著降低.低复杂度能降低处理器功耗,有助于实现"绿色通信".仿真结果表明,在高速移动信道中,对于信道估计均方误差和平均误码率性能,提出的方案具有优势.     

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。     

基于压缩感知的MIMO双选择性衰落信道的估计

为了减少MIMO （multiple-input multiple-output）时频双选择性衰落信道估计过程中需要的导频符号数,文中对多径信道的时延和多普勒频移构成的时频二维有界区域进行量化,将该信道估计问题建模为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题,提出了一种采用正交匹配追踪估计MIMO双选择性衰落信道的方法.仿真结果表明获得相同的估计性能,所提出的压缩信道感知方法比传统的最小二乘法能节省近50％的导频符号,且该方法在低信噪比的场景里也能获得较高的估计性能.     

多输入多输出天线OFDM系统的信道估计

研究利用导频训练信号对多输入输出(M IMO)天线OFDM(正交频分复用)系统进行信道估计。首先推导出了该系统所需最佳导频序列、及其最小数目和最佳位置集以及信道估计的均方误差极限值,分析比较了几种内插的方法,然后提出了一种针对某些无线局域网系统的信道估计方法。仿真实验显示采用该方法得到的信道估计均方误差接近极限值,不同调制方式(BPSK、QPSK、16QAM)下M IMO-OFDM系统的误码率非常接近已知信道频响时的情况。     

MIMO-OFDM无线传输系统中的信道估计

以2×2多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)非盲信道估计方法为研究对象,分析了该系统中基于时域训练序列,结合空时分组码的直接判决信道估计方法和基于Wiener内插的信道估计方法仿真比较了其性能。结果表明,当多普勒频移较小时,可采用简单的直接判决方法进行信道估计;多普勒频移较大时,宜采用维纳内插方法进行信道估计,且可以提高信道估计精度。     

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.     

CDMA系统中一种基于导频的自适应信道估计

提出了一种面向直接序列扩频(DS-CDMA)通信系统的基于导频信号的自适应信道估计方法，该方法在CDMA前向链路上采用计算效率高、易于实现的导频信号滤波器，针对不同的移动信道环境，可以从事先计算得到的表中选出最优导频信号滤波器系数，以实现自适应信道估计，仿真结果表明，采用了这种自适应信道估计方法的CDMA系统的误码率性能比非自适应系统有很大提高。     

一种基于Kalman滤波器的低复杂度信道估计算法

在HF通信中,信道具有时变性,准确地跟踪信道对于接收端是必不可少的,提出了一种半盲迭代信道估计和译码的联合接收方案。通过较短的训练序列对信道进行初估计,假设当前时刻的信道参数不变,当信息数据来临时,进行一次译码,译码后的数据比特作为信道的先验输入信息,对信道实时跟踪,再进行下一次译码,直到满足条件为止。将信道估计引入迭代过程中,在增加少量复杂度的情况下,可提供较为精确的信道信息。     

适用于多天线系统信道估计的周期互补多相码

针对多天线系统中的信道估计,提出了一类周期互补多相码的构造方法。该方法基于完美码集合,通过对集合中任意2个等长完美码的交织操作,可以获得一类新的具有周期互补特性的多相码。所获得的多相码具有理想的周期相关性能,即该类多相码的异相周期自相关函数和任意位移上的周期互相关函数都等于零。不同于传统的子码长度受限的周期互补二元码,所构造的周期互补多相码能够产生大于4的所有偶数子码长度,从而既可以保证系统信道估计的性能,也可以提供更加灵活的参数选择。     

单通道混合信号中周期信号的盲分离

在定义信号周期性的基础上,针对多个周期信号、多个周期信号和其他信号单通道混合的情况,提出了基于特征值分析的周期信号盲分离方法,并对算法的可行性、分离误差及分离效果进行了理论分析.仿真结果表明:该方法能适应较低的信噪比,且具有计算量小、易于实现等优点.     

快速时变信道下的基扩展模型信道估计性能分析

针对快速时变信道,提出了一种基于复指数基扩展模型(CE-BEM)的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计方法,对信道估计的结果使用离散长椭球序列(DPSS)进行平滑处理,并相应提出了基于迭代的载波间干扰(ICI)消除信道均衡方法.仿真结果表明:在高多普勒信道场景下,该方法系统误码性能较传统信道估计方法有一定程度的提升.     

Channel estimation for MIMO-OFDM systems in wireless mobile channels

New training sequences and frame structure are proposed to estimate time-varying channel for multipie-input multiple-output and orthogonal frequency division multiplexing （MIMO-OFDM） systems. The training sequences are modulatable orthogonal polyphase sequences, which have both good autocorrelations and cross-correlations. The channel impulse response （CIR） can be obtained by measuring the correlation between the received training sequence and the locally generated training sequence. The training sequences are used as guard interval instead of cyclic prefix, which not only improve the transmission efficiency but also enable the channel estimator to track time-varying channel. The simulation results show that the proposed method has about 2dB SNR gain over conventional methods in fast time-varying channel.     

粒子滤波在单载波频域均衡系统中的应用

为了提高通信系统性能,采用粒子滤波方法对单载波频域均衡系统（SC-FDE）进行信道估计.文中阐述了单载波频域均衡系统及粒子滤波原理.在此基础之上,将粒子滤波的方法应用到单载波频域均衡系统的信道估计中去,并且给出应用步骤.由于该方法不用添加训练序列,因此提高了传输效率,降低了系统开销.最后,将粒子滤波方法和已有信道估计方法进行仿真对比,验证提出算法的优越性.     

基于超基性机制的5G网络信道安全编码方案

为解决当前5G信道安全编码方案中存在的编码复杂、传输性能较差及数据冗余度高的不足,提出了一种基于超基性机制的5G网络信道安全编码方案。首先,利用5G信道编码过程中的极化序列具有的正交特性,通过模二运算和张量积运算来实现序列特征矢量的极化分割,有效降低5G信道编码过程中冗余比特数量,高效调度传输序列,提升网络信道安全编码效率。随后,考虑5G信道矫正比特序列具有的极化性质,通过正交权向量映射方法,设计二次编码极化方法,用于降低信道预发射过程中存在的冗余码元数量,改善码元拥塞现象,提高信道发射效率,具有较高的信道码元基性极化率。仿真实验表明:与当前常用的时间片分支累积算法(Time Slice Branching Accumulation,TSB算法)、信道最低分割度编码算法(Channel Minimum Segmentation Coding Algorithms,CMSC算法)相比,本文算法具有数据传输带宽高、时间片误比特数低、编码速率快、周期重传次数少等特性,具有很强的实践部署价值。     

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。