基于联合稀疏模型的OFDM线性时变信道估计

为了进一步提高OFDM线性时变信道估计性能,利用信道抽头的时域稀疏特性和相关性,提出一种基于联合稀疏模型的信道估计方法.首先,将线性时变信道模型下对连续多个符号周期的信道估计转换成一个联合稀疏重构模型;其次,采用基于测量矩阵互相关性最小化的分组导频设计准则,在应对子载波干扰的同时,保证了稀疏重构算法的性能;最后,设计一种基于循环并行树的分组导频优化算法.仿真结果表明:与传统线性时变信道估计方法和联合稀疏模型下的信道估计方法相比,所提方法所需导频数量少,信道估计性能更好,同时便于工程应用.     

基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计导频优化算法

研究了在正交频分复用（OFDM）系统中基于压缩感知信道估计的导频图案设计问题.为了优化信道估计的性能,提出了优化算法,在基于压缩感知的测量矩阵互相关最小化准则的基础上,通过增大随机生成数进行分组,分别计算每组的互相关值,再进行比较求互相关的最大值从而获得导频图案.仿真结果表明,与使用基于测量矩阵互相关最小化准则的导频图案相比,该优化算法得到的信道估计的最小均方误差要低30%.      

基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计导频图案设计

针对OFDM系统基于压缩感知的频率选择性衰落信道估计,提出了一种基于压缩感知测量矩阵互相关最小的导频设计准则.仿真结果表明,与使用其他导频图案相比,使用此准则设计出的导频图案使信道估计均方误差和系统的误比特率更小.     

基于改进的离散随机近似方案的导频研究

为解决传统信道估计方法在稀疏信道估计的性能不够理想,许多算法没有考虑到导频放置等问题,将压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)应用到稀疏信道估计中.基于CS理论测量矩阵互相关最小化的导频图案设计的分析,提出信道估计均方误差最小准则来选择CS算法的方法,建立OFDM系统模型和导频设计方案.仿真结果表明:改进的离散随机近似方案的导频设计,比遍历性搜索收敛更快更有效,对基于OMP算法的信道估计性能有较大幅度提升.     

OFDM系统的信道估计算法的研究

目前基于导频的OFDM信道估计算法都是针对满足二维奈奎斯特准则的规则导频点阵而设计的。如果奈奎斯特准则被违反．或者导频分布构成不规则的点阵,这些基于规则导频的信道估计算法不再适用。针对此情形本文介绍了一种利用不规则采样技术的基于不规则导频分布的算法进行信道估计。该算法先利用最小二乘算法估计出导频位置的信道信息,再利用合适的权及块状托普利兹矩阵,通过共轭梯度迭代算法获得整个信道信息的估计值。     

基于导频的OFDM系统信道估计

本文介绍了基于导频的OFDM系统信道估计的基本方法,并给出在不同估计准则、不同导频图案下,信道估计性能的对比分析。采用广义平非相关散射下的多径时变瑞利信道模型,对各个算法进行仿真,得出不同算下信道估计的均方误差曲线。仿真结果表明：在快变信道中,梳状导频较块导频有更好的性能;基于MMSE准则的信道估计比基于LS准则的估计有更的性能,但前者复杂度较高。     

一种基于压缩感知的OFDM信道估计中确定性导频方案

基于压缩感知的OFDM信道估计方法通过充分利用信道冲激响应在时域的稀疏特性,在感知矩阵满足可重构条件下,能近似完美的重构信道并显著降低导频开销。本文基于感知矩阵相关系数最小化准则,设计了一种最优的确定性导频方案,在无虚子载波的OFDM系统中采用正交匹配跟踪算法时实现了与随机导频方案相同的信道估计性能,而在实际的存在大量虚子载波的OFDM系统中获得比随机导频方案更优的性能。     

基于遗传算法的OFDM系统导频设计

针对OFDM系统中虚载波破坏等间隔等功率导频最优性的情况,采用遗传算法设计了OFDM系统的导频信号.在给定导频个数的情况下,首先推导了最小二乘准则下信道估计均方误差(MSE)的一个上界,然后将其作为遗传算法的适应度函数,对导频的位置和功率进行优化.该适应度函数可有效逼近信道估计的MSE,且无需矩阵求逆运算.仿真结果表明:给定导频功率,导频位置的选取对MSE的影响较大;给定导频位置,导频功率对MSE的影响则相对较小;采用所提出算法设计的导频信号优于等间隔等功率的导频信号.     

基于二进制粒子群算法的OFDM稀疏信道导频优化

在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)稀疏信道中,合理的导频设计可以提高信道估计的性能,以测量矩阵的互相关最小化作为目标,提出一种基于二进制粒子群算法的导频优化方案,引入混沌初始化机制来保证初始粒子均匀地分散在解空间里,通过粒子变异机制来保证种群的快速收敛.根据实验和仿真结果可以看出,与随机搜索导频优化算法、逐位置导频优化算法以及最小二乘法相比,该算法能够有效节省导频的开销,提高频谱利用率,具有更好的信道估计性能.     

MIMO-OFDM系统的时域导频信道估计算法

多天线正交频分复用(M IM O-OFDM)系统作为一种高速率无线通信的有效方式,其信道估计技术占有非常重要的位置。基于M IM O-OFDM系统的导频设计准则及特性,该文提出一种多径M IM O信道下用于多径定位和时域信道估计的算法。该算法从时域出发,首先利用所设计导频在时域上的循环移位正交性来获取多径信道的定位,从而利用时域导频符号来获取多径信道时域响应信息。仿真实验结果表明相比传统的频域信道估计插值算法,该算法在较低运算复杂度下可以获得信道估计性能的明显改善,同时作为导频符号的G o lay互补码有效降低OFDM系统功率峰均比(PAPR)2~5 dB。     

一种TDCS自适应粒子群导频优化设计算法

为了解决变换域通信系统(transform domain communication system,TDCS)基函数存在不可用频带而产生的导频优化设计问题,提高TDCS的信道估计精度,提出了基于自适应粒子群算法的TDCS导频优化设计.构建TDCS信道估计模型,分析不可用频带对信道估计性能的影响并建立导频优化模型,设计导频优化的适应值函数和自适应惯性权重,通过粒子群算法对导频的位置和功率进行优化.在不同干扰环境下的仿真结果表明,新算法较传统粒子群算法收敛速度更快,优化能力更强,其信道估计精度和误码率性能接近最优导频.与等间隔等功率导频相比,在单干扰和多干扰频带下误码率分别有2.6 dB和2.2 dB的性能增益.     

大规模MIMO系统中基于空时相关性的导频减小算法

在大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统信道估计过程中,基站向用户端发送导频信号.由于导频数量与基站发射天线的数量成正比,传统信道估计过程会产生巨大的导频开销,尤其是对于采用频分双工通信方式的(frequency-division duplexing,FDD)大规模MIMO系统.为了解决这一问题,通过利用无线MIMO信道的空间公共稀疏性和时间相关性,提出一种基于压缩感知(compressed sensing,CS)技术的导频开销减小算法,其中,空时相关性用来提高信道估计精度.该算法能够在未知大规模MIMO系统信道稀疏度的情况下,自适应地获取精确的信道状态信息.分析和仿真结果表明提出的算法在减少导频开销方面优于局部公共支撑算法,同时能够维持良好的信道估计性能.     

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit, DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。     

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。     

一种多点协作压缩感矢卩信道估计伪随机导频图案生成算法

为了减少集中式/协作式/云计算无线接入网(centralized,cooperative,cloud radio access network,C-RAN)平台多点协作通信的信道估计中插入导频的数量,引入了压缩感知技术,进而提出一种伪随机导频图案生成算法,生成一种导频图案设计方案.由该算法生成的导频图案能满足压缩感知的观测矩阵条件,可以使得收发两端能同步计算出导频位置信息,克服了传统压缩感知信道估计因采用随机导频图案使得接收端很难确定导频的插入位置信息,进而很难分离导频与数据的问题.此外,该算法还能根据实际硬件条件,在性能与计算时间上进行权衡.通过在数字信号处理(digital signal process,DSP)芯片上进行硬件验证和Matlab软件上进行仿真验证,仿真结果表明,在C-RAN平台的多点协作通信的信道估计中,提出的方案具有较好的性能.     

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.