线性时变信道模型下的OFDM性能及误差分析

当归一化多普勒烦移小于0.1时,信道的时变性是近似线性变化的.文中研究了线性时变信道下OFDM系统的ICI干扰,并分析了线性时变信道模型的系统误差.分析表明,采用线性模型对信道建模时,系统存在建模误差和近似计算误差,同时信道平均建模误差比计算误差大了约7 dB.     

多媒体传感网中限幅OFDM的信道估计算法

针对限幅正交频分复用（OFDM）系统中非线性失真导致信道估计性能瓶颈的问题,提出一种利用时间相关性的迭代信道估计算法.获取信道响应时,该算法综合运用了导频信息和历史信道信息,首先对硬判决后的OFDM符号进行限幅滤波,然后估计导频及数据子载波的非线性失真,最后进行信道再估计及符号再判决.理论分析及仿真结果表明：算法提高了信道估计和符号检测的准确度,而且算法只需1次再估计即可达到传统算法的均方误差理论极限,误码率性能提升了0.8dB.     

低信噪比下基于自相关函数的频率估计方法

提出一种基于自相关函数的频率估计方法.对归一化的自相关函数计算相邻共轭乘积,通过近似处理将乘积表达式中信号与噪声的相乘关系转化为相加关系,然后推导满足最大似然估计准则的窗函数,最后对乘积加权平均得到频率估计值.该方法主要优势是频率增大时依然保持较低的信噪比门限,频率越大优势越大.仿真结果表明在保证-1dB的信噪比门限前提下,估计范围仍能达到理论值的99%.进一步增强处理后,信噪比门限还能降低约1.5dB.同时满足了频率估计中的低信噪比门限和大估计范围两项要求.     

基于RSSI测距的WLS定位算法

结合信道模型与实际测试得出的距离越远误差越大的特点,提出一种加权最小二乘估计（WLS）算法用于未知节点的坐标定位.在定位过程中首先通过加权计算获得信道衰落因子;然后利用WLS算法得到未知节点的坐标,并推导了测距和定位的误差公式.仿真实验表明WLS算法的硬件复杂度与最小二乘（LS）算法相同,而定位精度有较大提升,并验证了...