OFDM系统中基于导频的信道估计及其MATLAB仿真

本文介绍了正交频分复用（OFDM）系统中两类常用的信道估计算法：最小二乘（LS）和最小均方误差（MMSE）。在广义平稳的多径时变瑞利衰落信道模型下,利用MATLAB程序仿真实现了LS、MMSE以及简化的MMSE信道估计,得出了均方误差（MSE）和误符号率（SER）随信噪比（SNR）变化的曲线。仿真结果表明,MMSE算法的效果要优于LS,简化MMSE算法的运算复杂度介于LS和MMSE之间,且估计精度接近MMSE算法。     

OFDM系统中基于导频的信道估计及其MATLAB仿真

本文介绍了正交频分复用(OFDM)系统中两类常用的信道估计算法:最小二乘(LS)和最小均方误差MMSE).在广义平稳的多径时变瑞利衰落信道模型下,利用MATLAB程序仿真实现了LS、MMSE以及简化的MMSE信道估计,得出了均方误差(MSE)和误符号率(SER)随信噪比(SNR)变化的曲线.仿真结果表明,MMSE算法的效果要优于LS,简化MMSE算法的运算复杂度介于LS和MMSE之间,且估计精度接近MMSE算法.     

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。     

基于MMSE光正交频分复用系统信道估计算法研究

由于自由空间光通信的信道是随机的大气信道,光信号在其中传播必然会受到灰尘、雨滴、雾等粒子散射的影响,为了提高系统抗噪声干扰能力,在原有LS信道估计算法的基础上,设计了基于MMSE算法的光正交频分复用系统信道估计流程,并通过Monte Carlo方法对其进行了仿真验证,结果表明MMSE信道估计算法可以很好地改善系统性能.     

基于GSA-BP神经网络的OFDM系统信道估计算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中存在的不可忽视的非线性噪声问题,为了能够更好了解信道特性,需要利用信道估计获得信道状态信息,提出一种基于黄金正弦优化BP(golden sine algorithm,GSA-BP)神经网络的OFDM系统信道估计算法,克服了传统 BP神经网络算法容易陷入局部极值的问题,提升了信道估计算法的估计精度.首先通过LS信道估计算法获得信道的初始估计,再将其通过GSA-BP神经网络算法得到信道的精确估计.仿真结果表明,在相同的信道环境下,提出的算法比LS算法具有更好的性能,与MMSE算法性能接近,但不需要信道先验统计特性,易于实现.     

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.     

MIMO-OFDM系统中一种有效的信道估计方法

为降低信道估计算法的复杂度,给出了MIMO-OFIM(M山tiple Input and Multiplw Output-Orthogonal Freuency Division Multiplexing)系统中的一种信道估计实现方案,采用STBC(Space-Time Block Code)训练序列,LMS(Least Mean Square)迭代算法估计信道响应,避免了矩阵的求逆运算,与基于MMSE(Minimum Mean Squore Error)和LS(Least Square)的MIMO信道估计算法相比,具有运算复杂度低、跟踪能力强的优点,计算机仿真结果也显示了它的有效性和优越性.     

基于导频的OFDM信道估计技术研究

OFDM（正交频分复用）技术由于具有较高的频谱利用率和强大的抗多径能力,被普遍视为第四代移动通信系统的核心技术。本文介绍了基于导频信号的OFDM系统的基带信道估计算法,主要研究了块状导频插入的LS（最小二乘法估计）算法、MMSE（最小均方误差估计）算法和SVD（奇异值分解）算法。在广义平稳的多径时变瑞利衰落信道模型下,利用MATLAB实现算法仿真,得出误比特率（BER）随信噪比（SNR）变化的曲线。仿真结果表明LS、SVD、MMSE算法性能逐渐变好,但运算复杂度逐渐增大。分析和结论对工程应用有一定的指导意义。     

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。     

SC-FDE系统中基于压缩感知的慢衰落航空稀疏信道估计

针对慢衰落时变航空多径信道码间串扰严重、接收端误码率高的实际问题,在SC FDE系统的基础上,分析了航空多径信道的稀疏性,将航空信道估计建模为稀疏信号的恢复问题,采用PN序列构造确定性测量矩阵,以基于稀疏度自适应匹配追踪算法作为恢复算法,建立PN-SAMP信道估计算法;比较了压缩感知类算法和传统的PN算法、LS算法的估计均方误差,并结合MMSE均衡比较了几种估计方法应用在SC-FDE系统中的误码性能。仿真结果表明,压缩感知类算法比传统PN算法和LS算法的估计误差要小,误码率也更低,在信噪比为20 dB的条件下,压缩感知类算法的误码率小于10E-4。在稀疏度未知的情况下,PN-SAMP算法比正交匹配追踪算法更稳健,更能满足对时变慢衰落航空稀疏信道的估计需求。     

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。     

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.     

低压电力线载波通信压缩感知信道估计方法

针对低压电力线载波通信多径信道,建立了正交频分复用(OFDM)基带传输系统和低压电力线载波通信多径信道传输特性模型,并根据传输特性模型与模型参数,实验得出了低压电力线载波通信信道的冲击响应 h(n);在此基础上,分析推导了满足压缩感知条件的 OFDM 低压电力线载波通信多径传输数学模型,提出了低压电力线载波通信压缩感知信道估计方法,解决了最小二乘(LS)信道估计方法和最小均方误差(MMSE)信道估计方法精度差的缺点。 实验结果表明:在采用相同导频数 128 和相同信噪比 SNR 为 14 dB 的情况下,压缩感知(CS)信道估计方法与 LS 及 MMSE 信道估计方法中较优者相比,得出的信道均方误差降低 16 dB,接收端的误码率降低 3 倍,并且随着信噪比的增加性能提升更明显。     

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...     

LTE-A系统PUCCH传输分集信道估计算法

针对先进的长期演进( LTE-advanced,LTE-A)系统中,物理上行链路控制信道(physical uplink control channel,PUCCH)采用空间正交资源传输分集方式发送上行控制信息时,两发射天线端口通过使用不同的循环移位使参考信号正交的特点,提出一种特殊形式的信号模型,并描述了基于最小二乘(least square,LS)和三次样条插值,基于LS和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)插值以及基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)和DCT的3种复杂度依次增加的信道估计算法.仿真结果表明,基于MMSE和DCT的信道估计算法性能最优.     

MIMO NC-OFDM系统的半盲信道估计算法研究

提出了一种基于零空间的多输入多输出不连续正交频分复用(MIMO NC-OFDM)系统的半盲信道估计的新方法。该方法利用线性预测得到信道矩阵的零空间作为LS算法的盲约束,对MIMO NC-OFDM时域信道脉冲响应进行估计。通过大量仿真表明,与传统的最小二乘算法比较,该方法可以在使用较少导频的条件下获得很好的信道估计性能,从而可以提高系统频谱有效性。