正交频分复用分组传输系统中载波频偏和信道的联合估计

针对传统接收机将载波频偏和信道状态独立估计带来性能损失的缺点,提出了一种载波频偏和信道的联合估计算法.该算法由两个独立的载波频偏和信道估计单元通过迭代的方法实现,其中信道估计单元利用载波频偏估计单元提供的载波频偏估计信息和最大似然方法估计信道状态信息,而载波频偏估计单元则利用信道估计单元提供的信道估计信息和最大似然方法估计载波频偏.随着载波频偏估计单元与信道估计单元间估计信息的不断交换,载波频偏和信道估计的精度得到逐步提高.由于该算法避免了复杂的多维搜索算法,因此具有较低的计算复杂度.此外,在算法迭代过程中考虑了信道估计噪声的影响,进一步提高了估计的精度.仿真结果表明,当符号能量噪声比大于18dB时,可以获得接近理想同步的误码性能.     

基于导频和循环前缀联合的OFDM系统频率同步算法

正交频分复用（OFDM）是一种高效的数据传输技术,具有良好的抗衰落能力,可实现并行传输.但是OFDM对同步误差十分敏感,特别是频率同步误差.传统的基于导频和循环前缀的算法虽对频偏估计很有效,但计算复杂度较高.该文在联合算法的基础上提出了一种改进的频率同步算法.该算法通过简化最大似然函数降低了频偏估计的计算复杂度并提高了估计性能.通过仿真表明,在信噪比较高时,改进的算法频偏估计性能更优于联合算法.     

考虑同步与均衡的数字电视地面传输系统设计

提出一种基于数字电视地面广播传输标准(DTMB)的同步和均衡系统的设计方案.系统经过初同步后,针对频偏估计复杂度高、计算量大,提出一种精简的基于累加算法的频偏细估计方案,并根据累加模值的大小判定来应对突发频偏.然后通过对同步后帧体数据和当前信道估计值的并行处理,捕获及处理定时同步和信道估计间的影响.仿真表明:在多径信道下,该系统具有良好的同步和均衡性能,并能对突发情况作出相应处理.     

基于训练序列的TD-SCDMA系统频偏补偿方法

在TD-SCDMA（UMTS TDD LCR）系统中,数据的可靠检测在很大程度上依赖于准确的载波同步及符号同步.提出了一种新的频偏估计算法,利用TD-SCDMA训练序列的特殊结构,用码片合并的方式估计频偏.仿真结果表明,该算法复杂度低,运算量小,在频率选择性信道环境下,有良好的抗多径和多码道性能.     

基于GOMP及其改进的OFDM系统稀疏信道估计

研究在正交频分复用（OFDM）系统的稀疏信道估计问题.由于在许多通信系统中信道具有稀疏性,因此可以把信道估计问题转化为稀疏信号的恢复问题,应用压缩感知理论求解,把现有的恢复算法——广义正交匹配追踪算法（GOMP）运用到信道估计中,并对它加以改进.仿真结果表明,与广义正交匹配追踪算法（GOMP）相比,正交匹配追踪算法（OMP）运行时间少,计算复杂度低,但是估计的最小均方误差略差.为了进一步提高该算法的性能,提出了改进的广义正交匹配追踪算法,性能得到了较大的提高.      

LTE系统小区搜索中SSS时频同步算法的研究

时频同步是终端小区搜索过程中的核心模块,其性能的好坏将直接影响系统的解调性能。通过对时分长期演进（time division long term evolution,TD-LTE)系统小区搜索过程中时频同步算法的研究,结合辅同步信号（secondary synchronization signal,SSS）序列时域信号特性,给出了一种基于SSS对称相乘的时频同步算法。该算法利用SSS信号的时域共轭对称性能够准确地估计出SSS信号的中心共轭对称点,进而获取定时同步;同时,定时同步位置所对应的小数倍频偏计算结果即为小数倍频偏估计值。在MATLAB中对该算法的性能进行仿真与分析。仿真结果表明,利用SSS进行定时同步能够很好地抵制大载波频偏对定时同步性能的影响。从计算过程来看,该算法仅利用接收信号的对称相乘运算来估计小数倍频偏估计,极大降低了计算复杂度。该时频同步算法性能良好、复杂度低,较常规算法可靠性有较大提高。     

基于DMB-TH的同步和均衡系统设计

本文提出一种基于中国数字地面电视地面广播传输(DMB-TH)标准的同步和均衡系统的设计方案。系统经过初同步后,针对频偏估计复杂度高、计算量大,提出一种精简的基于累加算法的频偏细估计方案,并根据累加模值的大小判定来应对突发频偏。然后通过对同步后帧体数据和当前信道估计值的并行处理,捕获及处理定时同步和信道估计间的影响。仿真表明：在多径信道下,该系统具有良好的同步和均衡性能,并能对突发情况作出相应处理。     

一种用于OFDM系统的高性能频偏估计方法

提出一种应用于高速移动环境下系统频偏估计的方法,使用相关性能优异的Zadoff-Chu序列作为训练序列,将其在一个符号周期内重复4次,利用这种帧结构进行两次频偏估计,实现系统的频率粗、精同步.该方法不仅具有频偏估计范围大和估计精度高的双重优点,而且所有频偏估计过程均在FFT之前完成,加快了系统同步的时间,降低了系统同步复杂度.AWGN信道和Rayleigh衰落信道下的仿真结果验证了新算法的有效性.     

基于训练序列的TD-SCDMA系统频偏补偿方法 

在TDSCDMA（UMTS TDD LCR）系统中，数据的可靠检测在很大程度上依赖于准确的载波同步及符号同步。提出了一种新的频偏估计算法,利用TDSCDMA训练序列的特殊结构，用码片合并的方式估计频偏。仿真结果表明，该算法复杂度低，运算量小，在频率选择性信道环境下，有良好的抗多径和多码道性能。     

一种OFDM系统频偏与信道联合估计算法及仿真实现

针对正交频分复用系统提出一种新的频偏与信道联合估计的算法.该算法利用一组训练序列精确估计出系统整数倍频偏和信道参数,仿真结果表明,该算法能够实现系统整数倍频偏同步和信道估计,且误码率性能优越,具有实现简单,实用性强的优点.     

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MIMO双选择性衰落信道的估计

为了减少MIMO （multiple-input multiple-output）时频双选择性衰落信道估计过程中需要的导频符号数,文中对多径信道的时延和多普勒频移构成的时频二维有界区域进行量化,将该信道估计问题建模为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题,提出了一种采用正交匹配追踪估计MIMO双选择性衰落信道的方法.仿真结果表明获得相同的估计性能,所提出的压缩信道感知方法比传统的最小二乘法能节省近50％的导频符号,且该方法在低信噪比的场景里也能获得较高的估计性能.     

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。     

角度域和时延域联合稀疏信道估计

针对多输入多输出(MIMO)系统在双选信道下信道估计问题,以及挖掘信道在时延域和角度域的联合稀疏特性,提出了一种新的基于压缩感知的联合稀疏信道估计方案.首先,基于基扩展模型,将信道估计建模为结构化压缩感知问题,随后基于压缩感知模型,提出了两种新的贪婪算法,有效地恢复了时变信道参数.其中两步同时正交匹配追踪(TS-SOMP)算法先在时延域中找到所有非零抽头位置,然后估计非零角度域系数.两环同时正交匹配追踪(TLSOMP)算法包括内外两个循环,在外部循环中找到一个非零抽头位置后,即可直接在内部循环求解非零角度域系数.最后,给出了归一化均方误差(NMSE)的仿真曲线,验证了本算法的有效性.     

基于块稀疏的低复杂度宽带MIMO-OFDM稀疏信道估计方案

CoSaMP压缩采样匹配追踪算法是一种有效且可靠的稀疏信号重构算法。针对大多数宽带MIMO-OFDM稀疏信道估计方案中常被忽略的信号内部特殊结构问题,采用MIMO-OFDM系统模型,分析信号块稀疏结构特性,研究了CoSaMP算法的改进问题。仿真结果表明,与其他信道估计方案相比,所提方案在未知信号稀疏度值的情况下依旧获得了接近理想状态下的系统和速率、归一化均方误差和信号重构效率,有效降低了计算复杂度。可见,所提方案具有很好的信道估计性能。     

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。     

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。     

基于新序列的OFDM定时估计改进算法

定时估计是准确实现OFDM（orthogonal frequency division multiplexing）系统同步的关键技术之一.实际应用中,为了提高系统对多径时延扩展的抵抗能力,还应尽量减少符号的定时同步误差.为了提高符号定时部分的估计精度,提出了改进算法.算法中设计了一种具有良好自相关特性的新训练序列,结合新序列的数据结构,算法由粗估计和细估计2部分完成.Matlab仿真表明,与传统算法相比,在高斯噪声和多径信道的影响下,所提出的算法具有较小的均方误差,抗干扰能力强的特点,并为频率偏移估计打下了良好的基础.