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.     

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。     

2×1-D OFDM信道估计算法及其在IEEE 802.16e系统中的应用

信道估计是实现OFDM(正交频分复用)系统的关键技术,导频辅助的信道估计方法是OFDM系统中应用最为广泛的一类信道估计方法,其中的二维(2-D)维纳滤波是最小均方误差意义下的最佳线性估计器,但是由于其计算量非常大,因而在实际中很难得到很好的应用。两个级联的一维滤波器(2×1-D)与二维滤波器在性能上非常相近,而计算复杂度却大为降低。主要研究了OFDM系统中信道估计方法及其在宽带无线接入(BWA)系统IEEE802.16 e中的应用,实现了802.16 eOFDM环境下2×1-D信道估计算法的仿真,对维纳滤波器的抽头数、导频分布、导频能量及多普勒频移对估计性能的影响进行了分析。     

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.     

时变信道下一种低计算复杂度的信道估计算法

在时变信道中正交频分复用(OFDM)系统下传统信道估计方法存在估计性能差、计算复杂度高的问题.为此,文中提出了一种双对角线性最小均方误差(DD-LMMSE)的信道估计方法.首先建立基于基扩展模型(BEM)的系统模型,然后进行两次对角线性最小均方误差估计得到BEM系数,从而估计出信道的时域冲击响应.仿真实验结果表明,该方法不管在慢时变信道下还是在快时变信道下均具有良好的估计性能,且计算复杂度低.     

多输入多输出天线OFDM系统的信道估计

研究利用导频训练信号对多输入输出(M IMO)天线OFDM(正交频分复用)系统进行信道估计。首先推导出了该系统所需最佳导频序列、及其最小数目和最佳位置集以及信道估计的均方误差极限值,分析比较了几种内插的方法,然后提出了一种针对某些无线局域网系统的信道估计方法。仿真实验显示采用该方法得到的信道估计均方误差接近极限值,不同调制方式(BPSK、QPSK、16QAM)下M IMO-OFDM系统的误码率非常接近已知信道频响时的情况。     

OFDM系统中信道估计的插值方法分析

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,本文对常用的四种信道估计插值方法进行了分析,并给出了仿真结果.结果表明,采用离散傅立叶插值所得到的效果最好;采用三阶样条曲线插值次之;采用基于二阶多项式插值的方法比三阶样条曲线插值又要差些;采用线性插值的方法所得到的效果最差.     

OFDM系统一种基于LMMSE信道估计的改进算法

线性最小均方误差(LMMSE)是OFDM系统中常用的一种信道估计算法。LMMSE信道估计需要无线信道的统计信息,在实际应用中很难实现。针对上述问题,本文提出了一种利用滑动窗口法改进的LMMSE算法。该算法利用最小平方(LS)估计结果通过滑动窗口获得计算所需的参数,与LMMSE算法相比,该算法计算相对容易,更加实用。在对估算精度要求不太高的场合,本文算法更具优势。仿真结果显示,本文算法的误码率性能接近理想条件时等价线性最小均方误差(ELMMSE)算法。     

OFDM系统中基于导频的信道估计

作为一种高效的传输技术的正交频分复用(OFDM)，将被广泛地应用于下一代无线通信系统。介绍了OFDM系统中基于导频的信道估计算法，并通过计算机仿真给出了各种算法的误码率特性和均方误差性能，仿真结果验证了线性最小均方误差(LMMSE)的性能比最小平方(LS)更为优越。     

OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究

文章介绍了OFDM系统中插入导频的LS信道估计与MMSE信道估计两种算法,通过试验仿真说明了MMSE信道估计算法对系统性能的提升要优于LS信道估计算法,但MMSE信道估计算法的计算量大于LS信道估计算法。     

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.     

动态信道下解相关和MMSE多用户检测算法

对用户归一化的互相关矩阵进行求逆运算是解相关算法和最小均方误差算法的基础。针对实际信道的动态性，即用户的随机接入或离开信道，研究矩阵求逆的更新算法以避免对相关矩阵的实时求逆运算。对更新算法的复杂度进行分析，结果表明，在动态信道中，更新算法可以有效地降低多用户检测算法的复杂度。     

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.     

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...     

Suboptimal MMSE Channel Estimation with Subspace Tracking for MIMO-OFDM Transmission

A suboptimal minimum mean-squared error estimation (MMSE) is proposed for a dispersive wireless channel in the absence of its correlation matrix for multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) transmission.It utilizes a fast subspace approximation tracking to separate signal subspace with a limited set of channel estimates.The subspace rank is adjusted by pre-set thresholds in different signal-to-noise ratios (SNRs).The performance comparison among the proposed algorithm,least square based,and the optimal MMSE estimation is shown by numerical simulation under a spatially correlated multi-tap channel scenario.It demonstrates that the approach has better normalized mean square error than recursive least square estimation and yields 3 dB gain over the latter.     

CDMA信道的盲均衡和多用户检测

把码分多址 (CDMA)信道等效为一多输入多输出 (MIMO)信道模型 ,用子空间分解的盲估计方法进行信道估计 ,而且估计出信号子空间特征向量 ,利用信道参数和信号子空间的特征向量构建解相关和最小均方误差 (MMSE)两类线性检测器 ,能同时消除码间干扰 (ISI)和多址干扰 (MAI)。