含非线性失真的OFDM系统压缩感知信道估计

针对5G高频段大带宽通信引入的器件非线性因素,利用信道与非线性噪声的双重稀疏性,提出一种含有非线性失真影响的OFDM系统压缩感知信道估计方法.在发射机中提出分组导频结合级联限幅方案,以保护第1组导频不受非线性失真影响;在接收机中基于第1组导频进行压缩感知信道估计,再将信道响应作为先验信息,利用第2组导频进行压缩感知非线性失真估计.仿真表明,该方法具有良好的性能,且无需迭代运算及先验信息.     

基于压缩感知的OFDM系统非线性失真恢复算法

针对OFDM系统中对信号直接限幅造成的非线性失真和信道估计性能下降,提出1种级联限幅及基于压缩感知的非线性失真恢复算法.该算法通过发送端的2次限幅操作,降低了导频处的非线性失真.在接收端利用压缩感知技术对非线性噪声进行估计并补偿.仿真表明,该算法能够有效消除非线性噪声对信道估计影响,提高信道估计性能,与迭代消除非线性失真算法相比,具有更好的峰均比抑制能力.     

基于压缩感知的非线性 OFDM 系统迭代信道估计算法

针对因非线性失真引起的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统信道估计性能下降的问题,提出了一种基于压缩感知的非线性OFDM系统迭代信道估计算法。在算法实现过程中,利用信道与非线性噪声的双重稀疏性,将导频信息作为观测矩阵进行压缩感知信道估计,再将所得信道信息看作观测矩阵进行压缩感知非线性失真估计,进而对信号进行非线性补偿,并逐步循环迭代至算法收敛。仿真表明,在稀疏信道下,该算法在较少的迭代次数下即可有效减小非线性失真对信道估计的影响,且比现有方法性能更优,仿真证明了该方法在性能上的优越性。     

一种非线性直接判决的OFDM电力线通信盲信道估计算法

对OFDM低压电力线信道的特性进行了分析.采用OFDM技术的低压电力线信道具有周期时变的特性,为了跟踪这种特性,提出了一种非线性直接判决的OFDM电力线通信盲信道估计算法.该算法利用接收机接收到的频域信息进行非线性的直接判决,因而无需辅助的导频信息.仿真结果表明,该算法能够很好地跟踪信道的周期时变特性,误码率性能明显优于线性的导频信号辅助信道估计算法.     

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.     

车载 OFDM 通信系统中结合后训练序列的判决反馈信道估计方法

针对具有较大多普勒扩展和时延扩展的车载通信环境,利用后训练序列信道响应携带的信道变化信息,提出一种结合后训练序列的判决反馈信道估计方法.该方法采用最小二乘算法估计后训练序列的信道响应;对前一个正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)符号和后训练序列的信道响应估计值进行系数加权求和来估计当前OFDM符号的信道响应,并利用其4个导频子载波的信道频率响应关系自动获取加权系数;最后,对获得的信道响应估计值进行判决反馈和低通滤波以降低噪声影响.仿真结果表明,与目前取得较好性能的STA(spectral temporal averaging)方法、CDP(constructing data pilot)方法和结合平滑滤波的判决反馈信道估计方法相比,所提方法具有更优的误包率性能.     

OFDM系统中一种改进的快衰落信道估计算法

在OFDM系统中,由于无线信道的随机性,在一个OFDM符号帧内,信道特性会发生明显的变化,OFDM符号会产生子载波间干扰,并且一个OFDM符号边缘的子载波受到的影响比较大,正交频分复用系统中导频符号由于采用了均匀分布的方案,造成信道估计算法的误码率较大。本论文提出了一种非均匀分布的导频分布方案,利用牛顿插值算法分别计算导频符号边缘和中央的间距,再进行信道估计算法。并且在仿真参数相同的条件下,在均匀分布和本论文提出的非均匀分布的方案的基础上,对信道估计算法进行了matlab仿真,结果表明:改进后的方案与原来方案相比,具有更好的估计性能,尤其在移动台高速移动时候更有优越性,表明了改进后的方案更适合第四代移动通信的高速要求。     

OFDM系统中最优导频序列的设计方案

在正交频分复用(OFDM)系统中,接收信号易受频率选择性衰落信道的影响产生失真,准确的信道估计变得必不可少。考虑到无线信道的内在稀疏性、压缩感知技术挖掘信道稀疏特征的有效性,研究了基于压缩感知技术的OFDM稀疏信道估计。针对导频位置影响信道估计性能的问题,提出了一种反馈型的导频优化算法,该算法基于离散傅里叶变换(DFT)子矩阵中各个列之间互相干性最小的原则,同时结合信道状态信息的反馈机制,实现了对导频序列的联合优化。仿真结果表明,与当前的随机优化算法、传统最小二乘信道估计相比,该优化方法有效降低干扰和噪声对信道估计的影响,从而改善了信道估计的性能。     

一种新的基于判决反馈的OFDM系统信道估计方法

提出了一种基于判决反馈机制的信道估计方法,采用少量导频估计出初始信道信息,再从接收端检测出的符号中选取一组包含了少量错误的符号作为准导频,反馈到信道估计器,与初始的导频一起构成数量更多的导频序列,经过几次迭代,达到提高信道估计精度的目的.为提高初始估计的精度,信道估计采用了一种频域分集的方法.计算机仿真表明,在多径瑞利衰落信道下,本文的方法可以在较低的复杂度下有效地提高信道估计的精度,在MMSE接收条件下,系统具有良好的误比特率(BER)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。     

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.     

基于导频辅助的单载波空时分组编码传输技术

研究了频率选择性衰落信道中采用2个发送天线1个接收天线的单载波Alamouti空时分组编码数据块传输技术．在传输系统发射端利用导频符号辅助的思想设计出伪噪声PN导频序列和信息数据的排布结构;接收端一方面利用导频PN序列循环相关的信道估计算法获得信道冲激响应估值,另一方面采用干扰抵消技术消除导频序列对接收信息数据的影响,之后引入单载波频域均衡技术对接收数据进行处理以克服信道的频率选择性衰落．仿真结果表明,这种基于导频辅助的单载波空时分组编码传输系统相对于单天线传输系统获得了空时结构所带来的全速率下的最大分集增益,具有比Alamouti空时分组编码与OFDM相结合的传输系统更高的数据传输效率和更好的系统性能．     

适用于快衰落环境的OFDM/TDM信道估计算法

针对正交频分复用/时分复用(OFDM/TDM)系统现有导频结构和信道估计算法缺乏对信道快衰落实时跟踪能力的问题,提出一种改进信道估计算法。该算法利用相邻2个时域复用导频序列对信道特性进行估计得到信道传递函数,通过内插处理获得数据符号的信道状态信息,并利用最小均方误差准则的频域均衡算法补偿信道衰落。仿真结果表明,与现有信道估计算法相比,在相同数据传输效率情况下,提出算法不仅能够适用于慢衰落信道,同时对快衰落信道的实时变化有良好的跟踪能力,改善系统性能。     

基于集成神经网络的信道估计方法研究

为解决噪声以及信号干扰等因素严重影响接收端信道估计的问题,提出一种基于集成神经网络的信道估计方法,利用多个改进后的神经网络来提取带噪导频信号与原始导频信号之间的非线性关系模型,根据其输出误差来计算差异度值,并结合差异度对其进行集成,得到训练完成的集成神经网络模型,通过集成神经网络模型来获取信道估计结果;与最小二乘(least squares,LS)估计方法相比,该方法不仅可以提高通信的可靠性,而且还能减少导频开销提高通信有效性;在不同的调制方式下,当误码率相同时,算法所需的信噪比LS算法均要更低;基于正交频分复用(orthogonal frequency division multiple,OFDM)通信系统进行仿真,结果证明,该方法具有优良的性能。     

一种基于IEEE802.16d系统的OFDM信道估计算法

有较长持续时间的正交频分复用符号对频率选择性衰落有更强的承受能力,但是对于时间选择性衰落则较为敏感,因此信道估计在正交频分复用系统中占有重要的地位。对IEEE802.16dOFDM系统的符号结构进行了概述,结合OFDM信道估计的特点,提出了一种基于前导符号和非均匀导频的信道估计的算法,并在SUI1-SUI6信道环境下,用MATLAB对其性能进行了仿真。仿真结果表明,该算法的抗衰落性能有所提高。     

正交频分复用系统中基于子空间跟踪的信道估计

基于导频的正交频分复用（OFDM）系统信道估计方法是通过在确定的时频位置发送已知的导频符号来获取信道参数的，通常包括导频位置的最小二乘估计和内插滤波两步。如果能够提高导频位置信道频域特性的估计精度，那么后续内插滤波的精度也就能相应地得到提高，为此，在建立通用参数化信道模型的基础上，提出一种子空间跟踪的改进算法，该算法通过基于Givens旋转的时延子空间跟踪和基于RLS滤波的幅度跟踪，提高了导频符号信道估计的精度，降低了跟踪算法的复杂度。仿真结果表明，基于子空间跟踪的信道估计方法具有较低的复杂度和较高的估计精度。     

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.