基于反转相移导频的OFDM系统信道估计

针对两发一收的OFDM系统,引入具有反转相移特性的导频序列,提出了一种新颖的基于离散余弦变换的信道估计方法.该方法有效地降低了不同发送天线上的导频信号之间的相互干扰,大大提高了信道估计精度.利用COST207TU信道模型进行仿真,结果表明,与传统梳状导频和相移导频方法相比,在同样的信噪比下,该方法得到的均方误差更小.     

OFDM系统中DCT结合判决指导的信道估计方法

研究了正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中基于DCT变换域的插值算法,针对传统的基于离散余弦变换条件下(discrete cosine transform,DCT)的信道估计算法中去除噪声性能不够理想的问题,提出了一种在DCT变换之后与判决指导相结合的DCT插值信道估计算法,对噪声进行第2次滤波.仿真结果表明:使用改进算法后信道中的多余噪声得到了更好的处理,系统的信道估计性能得到了进一步提高.     

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.     

一种二维离散余弦变换系数快速算法

研究二维离散余弦变换与二维离散哈脱莱变换间的关系,基于二维哈脱莱变换算法,提出一种计算二维离散余弦变换系数的快速算法.该算法使二维离散余弦变换的算法复杂度大大降低,从而大幅度提高二维余弦变换的速度.     

DCT插值算法在OFDM水声信道估计中的应用

海洋声信道是一种复杂的时-空-频变参信道,信道估计的准确程度直接影响着整个系统的性能。本文首先分析了水下声信道估计的基本方法,介绍了基于DFT的信道估计算法,并重点介绍了离散余弦变换(DCT)的插值算法,最后在仿真得到的水声信道模型下对两种算法性能进行了仿真。基于DCT的信道估计算法在水声信道时延为非整数倍采样间隔时可有效抑制信号的频谱泄露问题,从而改善系统的性能,更加适合于时变的水声信道。仿真结果表明该算法在改善系统性能方面优于基于DFT的信道估计算法。     

基于二维DFT的多导频模式OFDM信道估计算法

提出了一种正交频分复用 (orthogonal frequencydivision multiplexing,OFDM)系统中的抗噪声信道估计算法 ,适用于块状、梳状、格形和菱形导频模式。该算法通过导频位置偏移量预校正、二维离散 Fourier变换 (DFT)和变换域滤波消除噪声的影响 ,利用变换域补零和二维反离散Fourier变换进行信道传输函数插值 ,并使用变形 cos窗抑制插值过程中的频谱扩散。仿真结果表明 :该算法的系统性能明显优于传统信道估计算法 ,采用该算法获得了约 2 d B的每 bit信噪比增益。该算法在宽带 OFDM系统中有应用潜力     

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...     

基于双边滤波与离散余弦变换的NLM去噪算法

针对非局部均值去噪算法(NLM)易造成图像边缘模糊问题,提出了一种基于双边滤波和离散余弦变换的改进算法。该算法将双边滤波中的像素空间邻近函数与NLM算法的权值函数相结合,提出新的权值计算公式进而保护图像细节;利用离散余弦变换能量集中特性来计算像素相似性权值进而提高运算速度。首先将图像分割成子块,对子块进行离散余弦变换,然后在得到的离散余弦变换系数矩阵中筛选数据,最后用新权值计算公式在经筛选的离散余弦变换系数矩阵中度量像素的相似性。实验结果表明,与原NLM相比,该算法更好地保护了图像边缘细节特征和结构信息,峰值信噪比最大提高了1.4 d B,证明本文的算法去噪效果更佳。     

基于二维DCT的LS信道估计

把二维DCT变换引入传统的LS信道估计算法，提出了一种基于DCT2／IDCT2的OFDM系统信道估计方法．通过对具有瑞利衰落信道的典型OFDM系统仿真，该算法性能比传统的LS算法有明显提高，尤其在低信噪比时该方法对系统性能提升更为突出，并研究了该算法性能受插值方法和多普勒频移的影响．     

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.     

基于对称扩展DFT变换的OFDM系统信道估计方法

针对OFDM系统提出一种基于对称扩展DFT变换的信道估计方法.所提方法通过对初始最小二乘估计进行对称扩展DFT变换,并在变换域进行MMSE滤波以获得更为精准的信道估计.与传统DFT变换相比,对称扩展DFT变换可以降低信号边界上的不连续性,具有更好的能量集中特性和更低的频谱泄露.仿真结果及复杂度分析表明,所提方法可以在不明显增加计算复杂度的同时,有效改善实际OFDM系统中虚载波引起的频谱泄漏问题,提高边缘子载波信道估计的性能.与传统DFT变换信道估计方法相比,只需扩展较少的点数,即可获得2dB左右的性能增益,且随扩展点数的增加,所提方法的性能逐渐逼近DCT信道估计性能.     

TDCS的压缩感知稀疏信道估计方法

为充分利用变换域通信系统高速无线传输时信道表现出来的稀疏多径传输特性,提高TDCS的信道估计精度,提出一种基于压缩感知的TDCS稀疏信道估计方法。针对TDCS设计了一种导频图案,该导频图案设计的数据帧结构保证了TDCS信号授权用户的正交性,且其构造的测量矩阵具有较低的互相关特性;利用Dantzig Selector重构稀疏信道冲激响应值。基于COST207乡村信道模型的仿真表明:新方法可有效降低稀疏信道估计的均方误差,在误比特率为0.002时可获得比最小二乘估计方法高约1dB的性能增益。     

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.     

基于Kalman滤波的Fuzzy系统参数估计

模糊系统在现代工业、模式识别与人工智能、自动控制中起着重要的作用。论文研究了复模糊系统的参数估计 ,提出了用经典的 Kalman滤波来估计模糊系统参数的一种新方法。在实例分析中 ,将复模糊系统用于通信信道均衡 ,用专家知识对信道输出建立一个模糊规则库 ,可以提高算法的速度和准确率。用该文给出的经典的 Kalm an滤波与传统的迭代最小二乘 RL S法比较 ,结果是该文的方法不仅误码率比 RL S方法低 ,而且收敛速度更快 ,更加利于硬件实现。     

采用时域测量矩阵的压缩感知稀疏信道估计方法

针对传统最小二乘和伪随机序列相关信道估计方法在稀疏信道应用时估计精度差的问题,提出一种采用时域测量矩阵的压缩感知稀疏信道估计方法.新方法首先将循环前缀单载波分块传输系统中的稀疏信道估计建模为一个典型的压缩感知问题,然后利用具有最优循环相关特性的伪随机序列优化构造确定性压缩感知测量矩阵,避免了使用随机测量矩阵造成的存储不便及估计性能差的问题,且提高了信道估计性能.基于准静态COST 207典型城市信道模型的仿真结果表明:该估计方法能够有效地降低稀疏信道的估计均方误差,在16 dB处的误码率可达2×10-5,而相同情况下最小二乘信道估计方法的误码率只能达到3×10-3.     

基于二维DCT的OFDMA系统信道估计方法

在OFDMA(orthogonal frequency division multiple access)系统中,每个用户通过占用若干时频资源块以实现多址传输,此时传统的基于DFT(discrete Fourier transform)的高效信道估计算法将会产生难以消除的平底效应;另一方面,当终端高速移动时,基于DFT的时域插值亦将面临较为严重的性能损失.为了解决上述问题,提出一种基于二维DCT(discrete cosine transform)的信道估计算法.仿真结果表明,所提出的信道估计算法能以较低的实现复杂度获取逼近最优信道估计器的性能,且在低信噪比条件下亦可获取高精度的信道估计,有助于实现"绿色通信".     

MIMO-OFDM系统信号检测和信道估计算法

文章针对MIMO-OFDM系统提出了一种局域化的最大似然信号检测算法,通过调整每个发送天线信号集中的搜索点邻域大小,在计算复杂度与系统性能之间折衷。仿真结果表明,该信号检测算法显著降低了计算复杂度;同时提出了一种基于导频训练序列的信道估计算法,采用该算法得到的信道估计均方误差结果接近理论极限值,系统误码率非常接近已知信道频响情况的性能。     

一种基于分数阶傅立叶变换OFDM系统的信道估计

为了在基于分数阶傅立叶变换的OFDM系统的接收端获得较好的均衡及采取相干解调而不带来新的复杂性,作者提出一种基于分数阶傅立叶变换的OFDM系统信道估计方法,该方法使用辅助训练数据,对时变信道的频率响应（CFR）或信道冲激响应(CIR)进行估计,文中给出了分数阶傅立叶变OFDM系统中信道估计的算法,最优阶数的确定,并采用Kalman滤波对时变信道进行跟踪.仿真结果表明,较传统的信道估计方法LMMSE,此种方法能够使系统性能得到改善.     

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.