迭代KALMAN信道估计算法在MIMO-OFDM系统的性能仿真研究

讨论了MIMO-OFDM通信系统中时变信道估计的KALMAN滤波算法。为了提高传统KALMAN信道估计算法的性能,提出了一种迭代KALMAN滤波算法,将整个子载波分为2部分:一部分用于发送导频,另一部分用于发送信号。在一个OFDM符号块中,对导频子载波和信号子载波处的无线信道进行循环估计,从而提高信道估计的精度。仿真结果表明,迭代KALMAN滤波算法的性能好于传统KALMAN滤波算法。     

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.     

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。     

多径衰落分群子载波MIMO-OFDM系统的性能

在分群空时频MIMO-OFDM系统中使用群化分组各子载波策略,将信道估计的导频序列离散于各独立子群中,由空频两域扩展到空时频域,降低系统编解码以及导频序列设计的复杂度,并推导非精确信道信息下分群空时频MIMO-OFDM系统的成对错误概率上界的闭合表达式.理论分析和计算仿真表明,在衰落信道下等间隔的子载波分群策略,可通过减少运算矩阵的规模降低算法复杂度,且具良好的性能.     

正交频分复用-多天线系统的盲信道估计算法

为了解决多天线系统的识别模糊问题,提出一种基于系统输出信号二阶统计的正交频分复用多天线(OFDM-MIMO)系统盲信道估计算法。该算法从频域角度出发,从而将有限冲击响应信道的识别简化为一系列的无记忆系统识别问题。利用信道频率相关特性降低了算法复杂度,同时解决了算法对样本数的依赖问题。为了去除盲识别的模糊度,设计了带少许导频插入的OFDM-MIMO系统结构,研究了算法的估计精度及其对信道容量的影响。仿真结果表明:2发2收,1024子载波的OFDM-MIMO系统在信噪比为20dB时盲估计的归一化均方误差约为10-2。另外,子载波信道的容量结果表明,在信道变化较快时该文提出的盲估计算法相对于训练方法有明显的容量优势。     

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.     

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802.16d的OFDM导频信道估计

以基于导频的信道估计展开研究.首先总结一般无线信道的多径时变统计特性,给出SUI-3信道模型的仿真实现.在此基础上,研究现有的块状导频插入方式下信道估计算法的原理和性能.基于Alamouti空时编码方案,构建1种具有2个发射天线和1个接收天线的时-频空时编码的正交频分复用(OFDM)系统,提出适用于虚载波系统的基于DFT变换的信道估计算法.该方法利用DFT迭代算法来重构虚载波的频域信道状态信息,通过时域滤波方法来抑制噪声.仿真结果表明:该算法实现了良好的信道估计性能,有效可行.     

采用上行SCMA系统的新型导频结构及信道估计方法

在上行SCMA系统中,多用户在相同的子载波上传输信息导致正确估计每个用户的信道状态信息存在很大的困难。针对该问题,使用了一种适合于上行SCMA系统的新型导频结构。通过导频间隔和导频位置的合理设计,使得多用户的导频信号在导频结构上保持正交性,在接收端使用LS算法和LMMSE算法对导频进行信道估计,最后通过cubic内插得到完整的信道响应。仿真结果表明,基于LS算法的该导频结构更好地平衡了误码率性能和系统复杂度,减少了系统导频开销,并且运算量明显降低。     

基于非零导频子载波的移动WiMAX信道估计和插值研究

在M.1225车速120km/h信道模型下,根据移动WiMAX的移动性和前导码的结构特点,利用非零导频子载波进行信道估计。探讨了2种信道估计算法和3种插值技术,并对其中的Cubic插值技术进行改进以降低计算复杂度。经仿真发现利用LS算法和Cubic简化插值技术进行信道估计能很好地实现性能与复杂度的折中,在实际系统中可获得满意的BER性能。     

多用户MIMO-OFDM自适应子载波组分配的优化算法

针对于多用户多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)下行传输,提出一种基于用户信道特征反馈自适应调整多用户子载波分配的优化算法.该算法提出的简化技术将信道相关带宽信息和动态子带分配算法联合起来,将连续子载波分配的最小单元由单个子载波变为子载波组,从而能在不明显影响系统性能的基础上有效改善传统子载波自适应算法中运算量较大的问题.仿真结果表明:该算法运算量获得较大的简化,但在性能上接近于传统动态子载波分配的效果,是一种有效的多用户动态自适应子载波分配算法.     

基于波束成形的MIMO-OFDM插值算法

针对MIMO-OFDM系统中波束成形线性球状插值算法复杂度过大并且只适用于非量化波束成形的情形,提出了一种通用的插值算法.该算法通过在导频子载波上反馈波束成形向量,同时利用信道频域相关性,内插重构非导频子载波上的波束成形向量,极大地降低了每个子载波在波束成形时的反馈开销.同时,考虑到实际系统的可实现性,在通用插值算法基...     

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.     

基于深度学习的MIMO系统信道估计算法

精确的信道估计对于保证无线通信系统性能至关重要。针对多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统传统信道估计算法需已知信道统计信息以及性能与复杂度折中等问题,提出一种基于深度学习的多网络级联MIMO系统信道估计方案。基于卷积神经网络构建信道信息重建网络,初步重构出信道信息,进而基于深度残差网络构建信道估计网络进行级联得出估计结果,并利用多个损失函数对网络进行优化。仿真结果表明,在牺牲一定时间复杂度的情况下,所提方案的均方误差随信噪比增加逐渐优于线性最小均方误差(linear minimum mean squared error,LMMSE)估计算法,且不受信道统计信息的约束。     

OFDM系统上行链路改进信道估计方法

本文提出正交频分复用（OFDM）系统中基于码分复用（CDM）导频的上行链路的信道估计方法以减小导频序列间的干扰。在上行链路中,不同用户的导频的非正交性会极大地降低信道估计的性能,本文提出在信道估计中使用干扰删除来解决这一问题。仿真结果表明,我们的方法的性能与解相关方法相似,但复杂度更低。     

无线通信中基于导频的OFDM信道估计算法仿真研究

提出了利用三次样条插值算法和最小均方误差(MMSE)算法代替线性插值算法和基于变换域的插值算法对OFDM系统的数据符号处的信道系数进行估计,并且在导频间隔不同时对4种算法进行了比较分析。仿真结果表明:改进后的算法可以大大节省系统的信噪比增益;在同时考虑计算复杂度和估计性能的条件下,导频宽度不同时,应采用不同的插值算法。当子信道具有频率选择性时,三次样条插值算法是最佳选择。     

MIMO-OFDM系统的信道估计方法综述

MIMO-OFDM技术是未来无线通信系统研究热点,而信道估计是实现MIMO-OFDM系统优良的传输性能的重要环节．笔者在对国内外现有MIMO-OFDM系统的信道估计方法综述的基础上,分析和比较基于导频符号的非盲信道估计方法、盲信道估计方法和半盲信道估计方法的优缺点,并解决算法的复杂度和应用性的矛盾问题,因此认为,半盲信道估计方法将成为未来信道估计研究的重点．     

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。