快速时变信道下的基扩展模型信道估计性能分析

针对快速时变信道,提出了一种基于复指数基扩展模型(CE-BEM)的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计方法,对信道估计的结果使用离散长椭球序列(DPSS)进行平滑处理,并相应提出了基于迭代的载波间干扰(ICI)消除信道均衡方法.仿真结果表明:在高多普勒信道场景下,该方法系统误码性能较传统信道估计方法有一定程度的提升.     

16QAM-OFDM系统的迭代信道估计

传统的OFDM信道估计器和译码器分开进行,信道估计的可靠性不高.针对16QAM高效调制的OFDM系统,提出了一种基于Turbo译码的迭代信道估计方案.在迭代过程中利用译码器产生的可靠信息来改善信道估计的精度;同时推导了16QAM软去映射、校验比特译码和符号重构算法的数学过程.为了防止由于译码器判决不准造成的误差传播,提出了一种基于门限控制的迭代估计算法.仿真结果表明,该算法可有效改善系统的整体性能.     

基于稀疏序列LDPC的多层码的迭代译码

提出一种稀疏二进制序列构造的LDPC码作为分量码,译码采用串行迭代的多层码方案.每次串行迭代译码逐层进行,低层向高层传递译码软信息.采用该方案分别对8PSK和16QAM调制的多层码进行串行迭代译码和并行迭代译码的性能仿真.仿真结果表明:该方案的编码复杂度较低,相比于并行迭代译码,串行迭代译码简化了译码结构,且2种迭代译码算法复杂度相同;在AWGN信道和平坦瑞利衰落信道中,串行迭代译码的误比特性能优于并行迭代译码.     

下行链路基站协同蜂窝系统中的功率分配和干扰消除方法

蜂窝间干扰是无线蜂窝网络中一个重要的性能瓶颈, 基站协同可以消除小区边缘用户受到的严重的蜂窝间干扰, 提高蜂窝系统的性能和频谱效率. 针对下行链路基站协同通信系统, 提出一种信道衰落补偿功率分配方法, 以及内部联合分布式空时编码(inner joint distributed space-time coding, IN-J-DSTC) 基站协同传输方案, 以抑制蜂窝边缘用户受到的严重的蜂窝间干扰. 仿真结果表明, 该方法可以根据信道状况, 在源基站及协同基站间自适应地分配信号发送功率, 同时明显消除蜂窝边缘用户所受到的蜂窝间干扰, 从而显著地提高系统的误码率性能.     

最小平方OFDM信道估计与信号检测的联合迭代算法

提出一种基于正交频分复用(OFDM)的联合最小平方(LS)信道估计与信号检测迭代算法.与一般的LS信道估计相比,该算法可大大提高估计的精度,而且通过时域低通滤波可有效地抑制加性白高斯噪声(AWGN)和载波间干扰(ICI)的影响,使OFDM系统在移动条件下很好地工作,并能给出很精确的信号检测结果.仿真结果表明,该算法具有很好的均方误差和误比特率性能.     

相位噪声下OFDM系统中的信道估计与均衡

分析了相位噪声对正交频分复用（OFDM）系统的影响,发现相位噪声不仅产生通用相角错误（CPE）,而且还会产生载波间干扰（ICI）,这都使OFDM系统的性能急剧恶化,因此必须对CPE和ICI进行校正,文中给出了基于MSE准则的CPE校正方法,考虑到ICI干扰主要来源于相邻信道,进而提出了基于LMS法则的自适应相邻信道干扰消除方法,整个算法简单高效。仿真结果表明,所提出的算法大大改善了OFDM系统的性能。     

一种快速时变信道下的单载波频域均衡算法

借鉴多载波系统中的迭代和判决反馈干扰消除算法,提出一种适用于快速时变信道的单载波频域均衡算法.通过线性均衡得到信号的初始估计,从接收信号中迭代消除由于快速衰落所引起的符号间干扰,基于最小均方误差准则进行频域均衡,并将信道时变所造成的符号间干扰视为等效噪声.仿真结果表明,所提出的算法能够有效降低快速时变信道下的误码平层.     

叠加训练序列OFDM系统的迭代最大似然信道估计

叠加训练序列正交频分复用系统具有频谱效率高的优点.传统的基于叠加训练序列的信道估计方法仅使用一阶统计量,受功率分配和噪声影响较大.文中利用训练序列与数据信号相加后发送并经历相同信道的特性,提出一种最大似然方法进行系统的信道估计.该方法将发送的数据信号视为高斯随机变量,由此建立关于信道参数的似然表达式,采用循环最小化技术对参数进行迭代求解并获得方差下界,最后对算法的收敛性进行了分析.仿真实验表明,文中方法同时利用了接收信号的一阶与二阶统计量,从而获得了更优的均方误差和误符号率性能.     

C-RAN系统中干扰软消除估计算法

为减小无线接入网系统的小区间干扰,提出了基于集中式无线接入网络（C-RAN）架构下的多用户集中式干扰迭代软消除估计算法,通过对数后验似然函数得出干扰信号的贝叶斯最小均方误差（MMSE）估计量来逼近最优估计量,进行软信号重置,防止误差的扩散,并最终达到收敛.仿真分析表明：在C-RAN架构下,采用多用户集中式干扰迭代软消除算法,在最优的干扰检测机无法实现的情况下,可采用次优的干扰软信号估计算法,并针对干扰信号迭代估计过程中有可能出现的误差扩散状况采用软信号重置机制,实现低复杂度的快速收敛.     

多进多出中继系统中基于失真信道估计的线性预编码

在放大转发多进多出(MIMO)中继系统基础上,提出了一种基于失真信道估计的中继线性预编码设计方案.该方案将信道估计误差建模为高斯随机变量,并根据最小均方误差（MMSE）准则,通过理论推导给出了闭式解.数值仿真结果表明,与不考虑信道估计误差时的方案相比,该方案有效降低了系统的均方误差和误码率.     

基于改进LMMSE的UFMC信道估计算法

针对将线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法直接应用于通用滤波多载波(universal filter multi-carrier,UFMC)系统中需要先验信道相关矩阵信息的不足,提出基于LMMSE的改进算法.该算法在频域对使用最小二乘(least square, LS)算法获得的信道频率响应进行平滑处理,在时域通过优化采样点的截短以确定理想的信道采样长度,并采用迭代估计方法获得最优信道相关矩阵,从而避免先验信道相关矩阵信息.经MATLAB仿真验证,改进后的算法对噪声的干扰可以有效抑制,对比传统LMMSE算法误码性能提升约2 dB,可以有效改善信道估计的准确度.     

一种MIMO-OFDM信道估计方法

为提高现有MIMO-OFDM系统信道估计算法性能,降低算法运算的复杂性,提出一种基于变换域的MIMO-OFDM信道估计方法.该算法不需要任何信道统计信息,通过变换域内自适应低通滤波器降低了高斯白噪声和子载波间干扰对该估计算法准确度的影响,并且利用在变换域内得到的导频位置的信道估计结果,通过补零内插算法得到其他子载波位置的信道估计结果.仿真结果表明:该算法的误码率性能优于最小平方算法,稍逊于线性最小均方误差算法;该算法计算复杂度低,易于在实际系统中实现.     

双选择性衰落信道中一种新的OFDM均衡算法

在分析子载波间干扰(ICI)产生机理的基础上,提出一种采用联合时频域均衡抑制ICI的算法.理论分析和仿真结果均表明:在一定的条件下,该方法能够有效地抑制ICI的影响,从而使OFDM系统的误码率得到相应的改善.     

存在相位噪声和信道估计偏差影响的空相关MIMO-OFDM系统的性能分析

为了进一步了解相位噪声和信道估计偏差在空相关多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中的作用,对存在相位噪声和信道估计偏差影响的空相关MIMO-OFDM系统的性能进行了分析.利用模型表达了空相关MIMO-OFDM系统的复包络信号,推导了在相位噪声和信道估计偏差影响下的空相关MIMO-OFDM系统的有效数据符号的信噪比表达式,给出了在相位噪声和信道估计偏差影响下的空相关MIMO-OFDM系统的差错性能指标.研究表明,理论计算和计算机仿真的空相关MIMO-OFDM系统的差错性能结果在各种不同相位噪声和信道估计偏差影响下都比较吻合.     

Complexity-reduced ICI cancellation for OFDM system over doubly-selective channels

In doubly-selective fading wireless channel,the conventional orthogonal frequency division multi-plexing(OFDM)receivers for inter-carrier interference(ICI)compensation require extensive computa-tions.To obtain an effective balance between performance and complexity,the whole channel responsematrix was decomposed into a sequence of submatrix,and then a novel equalizer based on minimum meansquare error(MMSE)criterion was presented to combat the ICI.Furthermore,a simple ordering-baseddecision-feedback equa...     

快时变信道下基于LSQR算法的ICI均衡

为了尽量消除正交频分复用(OFDM)系统中由于信道快时变导致的子载波间干扰(ICI),确保快时变信道下的可靠通信,提出了一种低复杂度LSQR(least square QR)判决反馈均衡器(DFE).该均衡算法充分利用了带状矩阵特性和时域LSQR迭代计算的特点,在计算复杂度和性能之间取得了良好的折中.仿真结果表明,在快时变信道下与已有的块判决反馈均衡(BDFE)算法比较,在计算复杂度相当的条件下,所提出的算法可有效改善带状矩阵近似误差导致的性能损耗,在高信噪比情况下有效地克服了"地板效应",在保持低复杂度的同时获得了更好的性能.     

V-BLAST OFDM系统的信道估计方法

下一代宽带无线通信系统的核心技术MIMO-OFDM(Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing)能显著提高系统的容量,但要获得该技术所带来的性能优势,快速、准确的信道估计是关键。为降低V-BLAST OFDM(Vertical-Bell Laboratory Layered Space-Time Orthogonal Frequency Division Multi-plexing)系统中信道估计的运算复杂度和提高估计精度,提出了一种基于CAZAC(Constant Amplitude ZeroAuto Correlation)序列的信道估计方法。该方法避免了矩阵求逆运算,利用该序列良好的自相关性,通过相关运算可消除多发送天线信号间及多径信号间的相互干扰,并且明显抑制了噪声对估计性能的影响,使信道估计的性能得以显著提高。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法无需多径时延估计,较已知功率时延谱与未知功率时延谱的传统信道估计算法,可分别获得约1 dB和2 dB的性能增益。     

多径时变OFDM系统中消除ICI的新方法

针对无线正交频分复用(OFDM)系统存在载波间干扰(ICI)的问题,提出了一种可用于WLAN和WMAN系统的并行干扰消除(PIC)均衡方法.用该方法估计出前导序列所在符号的信道时域冲激响应,在假设信道冲激响应为线性变化的基础上,使用预滤波器和ICI干扰消除滤波器来消除ICI干扰.仿真结果表明,通过预滤波器的初始判决可以减少噪声加强,能很好地提高抗载波间干扰性能.     

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。     

MIMO-OFDM系统信号检测和信道估计算法

文章针对MIMO-OFDM系统提出了一种局域化的最大似然信号检测算法,通过调整每个发送天线信号集中的搜索点邻域大小,在计算复杂度与系统性能之间折衷。仿真结果表明,该信号检测算法显著降低了计算复杂度;同时提出了一种基于导频训练序列的信道估计算法,采用该算法得到的信道估计均方误差结果接近理论极限值,系统误码率非常接近已知信道频响情况的性能。