高阶矩的衰落信道中OFDM信号检测算法

正交频分复用是一种具有很强抗多径干扰、码间干扰和窄带干扰以及很高频谱利用率的高效数据传输技术,已经得到广泛的应用;OFDM信号的自动识别和调制参数的估计是非协作通信和认知无线电中的关键问题。以基于高阶累计量的正交频分复用(OFDM)信号检测算法为研究对象,针对衰落信道将影响信号高阶统计特性的问题,提出一种适用于衰落信道环境中的基于高阶矩的OFDM信号检测算法,用以区别多载波信号(OFDM)与单载波信号(MFSK,MQAM);并通过数学推导和仿真数据验证了所提算法的可行性和衰落信号适应能力。     

无循环前缀正交频分复用多址上行链路处理算法

提出了一种无循环前缀正交频分复用多址(OFDMA)上行链路发射信号帧结构,为消除因无循环前缀造成的正交频分复用(OFDM)符号块间干扰(IBI),接收端对接收信号进行时域过采样,对过采样后OFDM符号中无符号块间干扰部分采用最小均方误差(MMSE)算法进行信号检测.采用最大似然估计算法进行时间同步和频偏参数估计,利用伪随机(PN)序列的相关性对信道参数进行估计.仿真证明:本文提出的频偏信道参数估计算法具有良好的抗噪特性、衰落信道适应性和高的估计精度,而MMSE算法也具有较好的误比特率性能.     

基于隐藏导频的正交频分复用信道估计

单载波系统中的隐藏导频信道估计算法不适用于正交频分复用(OFDM)系统,为此提出了一种适用于OFDM系统的隐藏导频估计算法.该算法将导频信号叠加在时域信号之上,提高了有效数据率.仿真结果表明,所提算法能够在使用相同导频功率的情况下节约系统的有效带宽.     

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.     

认知无线电中OFDM信号的循环前缀相关检测算法

针对认知无线电系统中OFDM信号循环平稳检测法计算复杂的情况,提出一种基于循环前缀相关性的频谱检测算法。该算法利用OFDM信号循环前缀的自相关性,通过计算自相关系数的最大似然比估计,与门限进行判决比较来完成频谱检测。仿真结果表明:该算法在信噪比为-11 dB的条件下,可以满足频谱检测需求;循环前缀占比越大,其检测概率越高;若不考虑检测时间,可以通过增大采样点数提高其检测性能。该算法计算简单,实用性好,为认知无线电主用户检测提供了新方法。     

一种正交频分复用系统多径时延估计模型与算法

针对正交频分复用(OFDM)系统的时延(the time of arrival,TOA)估计未充分利用OFDM信号的时频特性及其精度较低的问题,根据OFDM信号的时频特性提出一种基于频域相偏的多径时延估计模型(Multipath Delay Estimation Based on Frequency Domain Phase-offset,FDP-MDE).并在此基础上,结合LTE(Long Term Evolution)系统的实际特点提出一种分组联合时延估计算法(Grouped Joint Time Delay Estimation,GJ-TDE).该算法首先将OFDM系统的时域接收信号转换为频域信号,然后对频域信号采样分成多组低维的接收数据矩阵并利用各采样数据矩阵组分级估计时延,最后取各时延估计值的平均作为定位时延值.仿真结果表明:在信噪比(SNR)为0dB、采样间隔为8的条件下,GJ-TDE算法的均方根误差(RMSE)比基于时域同步的Mensing算法降低了5.503 4m.     

OFDM信号循环自相关分析及参数估计

针对无线电监测和认知无线电系统中正交频分复用(OFDM)信号参数估计这一重要问题,提出了用频域累积法算OFDM信号的循环自相关函数的数值计算方法.首先从理论上证明了加循环前缀的OFDM信号具有循环平稳性,并推导了OFDM信号的循环自相关函数表达式,对循环自相关函数的3维结构进行了分析.通过对OFDM信号进行数值仿真,验证了算法在低信噪比条件下,对OFDM信号的符号周期和有用符号时间参数的估计有较好的性能,实现了OFDM信号多个参数的盲估计.     

EMD算法应用于OFDM系统频偏估计的新方法

提出了一种利用经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）技术估计正交频分复用系统（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）频偏的新方法。传统的OFDM系统频偏估计算法通常需要获得多路混合信号,而新方法仅需要利用相关检测处理单路的OFDM信号,再通过EMD模态分解算法分离出各路子载波信息,即可估计出OFDM系统频偏。与传统的OFDM系统频偏估计方法相比,新方法不依赖源信号的统计特性和信道状态信息,不需要额外带宽,降低了系统的实现复杂度。仿真结果表明,该方法具有较高的频偏估计精度。     

单通道记录信号的OFDM系统频偏估计新方法

提出了一种利用独立分量分析(ICA)技术估计正交频分复用(OFDM)系统频偏的新方法.传统的ICA算法进行频偏估计需要通过不同手段获得多路混合信号,该方法只需利用相关检测技术处理单路OFDM信号,获得观测信号向量,通过ICA算法分离出含频偏信息的信号,然后估计OFDM系统的频偏.与传统的频偏估计方法相比较,该方法不需要信道状态信息(CSI)和辅助信息,不需要额外的带宽,大大降低了系统实现的复杂度,因此具有一定的优越性.仿真结果表明,该方法频偏估计准确度较高,估计范围可以达到±0.5倍的子载波间隔.     

OFDM盲同步迭代算法

为了在OFDM系统中实现符号定时偏差（STO）和载波频率偏移（CFO）的精确同步,阐述了OFDM的基本原理,建立了SIMULINK系统仿真模型,研究了OFDM系统中的最大似然估计（ML）算法,并使用数据循环移位以及多符号联合估计技术对ML算法进行了改进,形成新的迭代算法。仿真结果显示,在AWGN信道中,该算法可以有效提高STO和CFO的估计性能。     

OFDM系统信道盲估计的子空间算法

利用循环前缀(CP)引入的信息冗余,提出一种利用接收信号的二阶统计特性实现正交频分复用(OFDM)系统信道盲估计的子空间算法.由于OFDM传输方程不能直接推导子空间算法,故首先给出一种新的方法对OFDM传输方程作矩阵变换,从而得到一个结构简单的新方程,基于此推导出信道估计子空间算法.该算法不需要改变OFDM系统结构,不受信道零点位置的限制,在信道过估计的情况下也适用.     

空时编码的OFDM盲信道估计

提出一种新的恒模复调制、单天线接收实现空时编码的OFDM（ST—OFDM）盲信道估计的算法．建立了2发1收的ST—OFDM系统模型；利用空时编码的特点，对发射信号采用恒模复调制，引入周期相关特性，将各子信道分开进行估计；利用循环前缀引入的信息冗余给出子空间算法，实现盲信道估计．恒模复调制可避免非常数调制导致的峰值功率问题．该算法不需要对OFDM信号进行冗余预编码，不会降低系统码率；     

OFDM通信系统的分析与仿真

本文介绍了OFDM系统的基本原理,理论分析OFDM通信系统中传输数据的变化。简要介绍OFDM系统的两类同步算法,并且通过仿真数据比较了两类算法的定时估计精度。     

结合Walsh变换与LDPC码的OFDM信道估计算法

为了提高正交频分复用 (OFDM)系统的信道估计精度 ,提出了一种结合 Walsh变换和低密度奇偶校验 (L D-PC)码的信道估计算法。该算法利用信道传输函数的频域相关性 ,通过 Walsh变换和变换域滤波降低了 OFDM系统的信道估计方差 ,同时利用 L DPC码强大的纠错能力提高了系统的整体性能 ,使系统在欧洲电信标准组织信道模型下每比特信噪比门限降低了近 2 d B。结果表明 ,该算法在未来宽带OFDM系统中具有应用潜力     

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.     

一种基于深度学习的OFDM信号检测方法

针对传统算法在正交频分复用(OFDM)系统导频数量较少时误符号率较高的问题,提出一种基于深度学习的OFDM信号检测方法,该算法设计一种信号检测网络,其信号检测网络可以代替传统算法中的信道估计和均衡,主要包含:输入层、双向长短记忆神经网络(Bidirectional long short memory neural ne...     

基于压缩感知和虚警概率的电力线脉冲噪声抑制方法

针对OFDM电力线通信中噪声抑制方法依赖于脉冲噪声特征参数及脉冲噪声稀疏度的问题,提出一种基于压缩感知和虚警概率的宽带电力线脉冲噪声抑制算法.该算法利用OFDM零子载波观测脉冲噪声投影,采用基追踪降噪方法对脉冲噪声进行粗估计,并设计基于虚警概率的自适应脉冲噪声检测门限,根据门限得到粗估计的脉冲噪声支撑集,在支撑集上通过最小二乘方法对脉冲噪声幅度进行重构,接收信号减去估计的脉冲噪声可得到去噪的OFDM信号.仿真结果表明,提出的算法在未知脉冲噪声稀疏度的情况下可以对噪声信号进行重构,算法的性能优于传统压缩感知及非线性去噪方法,能可靠有效的对宽带电力线脉冲噪声进行抑制.     

空时编码的OFDM盲信道估计

提出一种新的恒模复调制、单天线接收实现空时编码的OFDM(ST-OFDM)盲信道估计的算法.建立了2发1收的ST-OFDM系统模型;利用空时编码的特点,对发射信号采用恒模复调制,引入周期相关特性,将各子信道分开进行估计;利用循环前缀引入的信息冗余给出子空间算法,实现盲信道估计.恒模复调制可避免非常数调制导致的峰值功率问题.该算法不需要对OFDM信号进行冗余预编码,不会降低系统码率;由于采用单天线接收就可实现盲信道估计,不需要改变接收机的结构;不受信道阶数过估计的影响.但如有信道零点在OFDM子载波上,算法不能成立,因此受信道零点位置的限制.     

基于部分检测相关的OFDM符号同步新算法

在DVB-T(D igitalTerrestrialV ideo B roadcasting)系统中,针对传统ML(M aximum L ikelihood)符号同步算法在多径信道中估计误差大,实现复杂度高的缺点,提出一种新的OFDM(O rthogonal Frequency D ivisionMu ltip lexing)盲符号同步算法———部分检测相关(PMC:Partial M easuring Correlation)算法。该算法基于OFDM信号的自相关性,通过检测OFDM部分循环前缀(CP:Cyc lic Prefix)的自相关结果估计符号同步。相对于传统的最大似然(ML)算法,PMC算法省去了保护间隙(G I:Guard Interval)检测模块,且相关运算量降低;同时,在多径信道下估计误差远小于传统ML算法。通过理论分析和计算机仿真说明了PMC盲符号同步算法的良好性能和低复杂度。     

多载波CDMA上行链路中的盲信道估计算法

介绍了OFDM 的多载波CDMA系统上行链路中的一种盲信道估计算法。通过分析接收端的信号， 利用接受信号和已知扩频码的二阶统计性估计出目标用户的信道脉冲响应。最后的仿真结果表明，该算法 比把目标用户以外的用户信息当作噪声的算法具有更好的性能。