基于稀疏特性的TH-PPM UWB信道估计算法

在TH-PPM UWB系统中,利用信道的稀疏簇特性,提出一种新的UWB(ultra wide-band)信道估计算法。该算法首先对原始信道进行信道缩短,有效地克服了信道过长给估计精度带来的影响,然后基于缩短后的复合信道,利用UWB信道的稀疏性,对原始UWB信道进行估计,避免了无谓的零值抽头估计,改善了算法的性能。仿真结果表明,当信道长度大于符号长度时,新算法可以获得较好的估计性能。     

基于信道缩短的UWB信道最小二乘估计

在使用最小二乘算法进行超宽带(UWB)信道估计时,当信道冲激响应的长度大于发送脉冲的帧长度,则在接收端会产生各个脉冲冲激响应之间的相互干扰,影响信道估计的效果.提出使用信道缩短技术,对实际信道的长度进行缩短,估计出缩短信道后再恢复成实际的超宽带信道.仿真实验表明,在信道长度大于脉冲帧长度时,仍然能很好地估计出信道,有效地解决干扰问题.     

基于信道缩短的UWB信道最小二乘估计

在使用最小二乘算法进行超宽带(UWB)信道估计时,当信道冲激响应的长度大于发送脉冲的帧长度,则在接收端会产生各个脉冲冲激响应之间的相互干扰,影响信道估计的效果。提出使用信道缩短技术,对实际信道的长度进行缩短,估计出缩短信道后再恢复成实际的超宽带信道。仿真实验表明,在信道长度大于脉冲帧长度时,仍然能很好地估计出信道,有效地解决干扰问题。     

基于信号结构重构的UWB稀疏信道盲估计

针对跳时脉冲位置调制的超宽带（ultra wideband based on time hopping pulse position modulation,TH-PPM UWB）通信系统,提出一种新的稀疏信道盲估计算法。该算法首先对信号结构进行重构,把发射信号与信息符号之间的非线性模型转换为线性模型,简化了信号处理难度;然后基于重构后的线性模型,推导出接收信号一阶统计向量与信道向量之间的关系,结合UWB信道的稀疏特性,估计出UWB信道参数,避免了无谓的抽头估计,提高了估计精度。仿真结果表明：新算法的均方误差（mean squared error,MSE）性能优于基于一阶统计量的盲信道估计算法,其BER性能也仅比理想信道差约1 dB。     

矩阵束算法在信道参数提取中的应用

针对超宽带信号的频率依赖特性,首先分析了频率依赖性UWB信道模型的建立过程,提出采用矩阵束方法提取信道的3个参数:时延、频率依赖因子和幅度,给出了方法算例和仿真实例.为比较算法性能,还同时给出了扩展Prony方法的仿真结果.结果表明,采用矩阵束法可以较精确地估计出频率依赖性UWB信道参数,而且比扩展Prony法的估计误差要小得多,具有更高的抗噪性能.最后,还结合一个实际的井下频率依赖性UWB信道,利用矩阵束算法进行了信道重现.结果与原信道很接近,证明了方法的可行性.     

IR-UWB系统中基于信道缩短的信道估计

 针对脉冲无线电超宽带(IR-UWB)系统,提出一种基于信道缩短的信道估计算法.首先基于最小信道缩短方差(MSCSE)准则,利用接收导频序列提出一种信道缩短算法,然后利用信道缩短均衡器输出序列估计出复合信道,最后利用反卷积求出原信道参数.仿真表明,信道长度不大于符号宽度时,缩短前后估计信道的均方误差(MSE)接近;信道长度大于符号宽度时,缩短后MSE比缩短前至少低4.3dB.     

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.     

基于前导训练序列的MB-OFDM信道估计

超宽带技术已逐渐成为无线通信领域研究、开发的一个热点,并被视为下一代无线通信的关键技术之一.UWB无线通信可以分成两种:无载波UWB、载波调制UWB.载波调制UWB有多种实现方案,主要有DS-CDMA UWB和MB-OFDM UWB.MB-OFDM作为UWB的一个重要候选方案,在频谱利用率、与其他窄带系统共存、抗干扰等方面有着出色的表现,而信道估计是无线通信领域的关键技术之一,是进行相关检测、解调、均衡的基础.文中在介绍MB-OFDM系统的构成、MB-OFDM系统信号结构以及超宽带信道模型的基础上,提出了一种基于前导训练系列的信道估计算法,对UWB信道条件下采用前导训练序列的LS估计和MMSE估计的性能进行了深入的分析和比较,最后给出了相关仿真结果.实验结果表明,利用前导训练系列的信道估计可以获得良好的性能.     

基于子空间拟合的 UWB 稀疏信道盲估计

针对 TH-PPM 超宽带系统,利用信道的稀疏性,提出一种基于子空间拟合的稀疏信道盲估计算法.该算法首先利用接收信号的均值循环卷积特性,估计出信道的频域响应,接着利用子空间拟合算法确定出非零抽头系数的位置,最后再采用最小二乘算法完成对非零系数值的估计,避免了无谓的零抽头估计,改善了算法性能.该算法以码片周期采样,且仅需要作一些简单的信号处理如重叠相加、离散傅立叶变换等,因此运算量较小.仿真表明,与没有利用信道稀疏性的一阶盲算法相比具有更优的均方误差和误比特率性能.     

OFDM系统中一种双选择性稀疏信道压缩感知方法

针对OFDM系统,提出了一种基于压缩感知（CS）的双选择性稀疏信道估计新方法.为解决传统二维插值算法无法准确估计双选择性稀疏信道的问题,通过利用信道在时频域的稀疏特性,将OFDM系统下的双选择性信道模型转化为CS可解的BPIC数学模型,并最终利用基追踪算法对稀疏信道的脉冲冲激响应实现估计.仿真结果显示,新方法能有效减少导频数,提高频谱利用率;在传统的FFT-Linear和FFT-FFT二维联合插值算法无法正确估计出信道响应时,基追踪算法仍能实现对稀疏信道的精确估计.     

基于隐藏导频的多频带正交频分复用超宽带稀疏信道估计

在多频带正交频分复用超宽带系统中,基于隐藏导频提出一种稀疏信道估计算法.通过隐藏导频而估计出信道,利用广义信息论准则建立代价函数并探测出非零抽头位置,修正得到稀疏信道估计值,通过降低估计维数提高了算法的估计性能.同时,分析了算法性能和克拉美-罗界(CRB).仿真结果表明,稀疏信道估计算法比传统算法的性能明显提高,且性能更接近于CRB.     

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。     

一种超宽带无线电的快速时延估计算法

超宽带无线电直接发射脉冲,具有非常高的时间分辨率,从而可以精确估计信号传输时延,因此比较适应精确定位应用,可是在实际应用中,在合理的时间内估计信号传输时延是一个难题。为此,提出了一种超宽带无线电的快速时延估计算法,算法分为两个阶段,首先通过接收信号强度(RSSI)进行粗粒度的时延估计,然后通过基于符号采样率的相关运算估计精确的时延。仿真结果和分析表明,算法具有时延估计精确和快速的优点。     

压缩感知的UWB信道盲估计算法

针对超宽带系统采样速率过高难以实现的问题,利用信道稀疏性提出一种基于压缩感知的盲信道估计算法。将接收信号通过一个随机测量矩阵,利用测量信号的一阶统计量建立压缩感知的数学模型,最后利用正交匹配追踪(OMP)算法重构得到估计信道。算法只需很少测量值就可估计出信道,节省了大量的模数转换(ADC)资源,使系统实现成为可能。仿真结果表明算法具有良好的估计性能,且算法的误比特率(BER)性能相比利用准确信道只有2～3dB的差距。     

基于零相关扩频码的UWB系统信道估计方法

在脉冲UWB系统中,应用零相关扩频码（ZCD）进行DA（数据辅助）信道估计,仿真结果显示出采用ZCD码进行信道估计得到的自相关函数优于采用Walsh码得到的．同时提出一种基于ZCD码的脉冲UWB系统的非结构化DA信道估计方法,仿真结果表明,这种方法的误码率低于普通扩频码的误码率,说明该方法可以有效地提高非结构化信道估计的性能．     

基于卡尔曼滤波压缩感知的超宽带信道估计

针对超宽带通信系统采样速率过高的难题,利用超宽带信道冲击响应的稀疏性,提出了一种基于卡尔曼滤波压缩感知的时变信道估计算法.通过将直接序列调制的超宽带发送信号进行下采样,建立压缩感知的数学模型,接收端通过卡尔曼滤波压缩感知的重构算法对信道的冲击响应进行重构.仿真结果表明,对于时变的超宽带信道采用卡尔曼滤波压缩感知算法,不仅可以有效降低采样点数,而且提高了信道估计的准确性.