OFDM系统中时域信道估计算法

信道估计技术是实现OFDM系统的关键技术之一。本文对OFDM系统中基于DFT的时域信道估计算法进行了研究，并对其3种时域信道估计器的性能和复杂度进行了分析。     

基于导频的SD-method信道估计算法研究

简要介绍SD-method调制方法及其与一般OFDM方法的关系,描述了基于导频信道估计的系统模型,分析并仿真验证了多径衰落信道模型下,SD-method系统的信道估计算法,对LS估计算法和MMSE估计算法的性能进行了对比,仿真结果验证了理论分析的正确性.     

基于DVB-T的OFDM系统的信道估计研究

DVB-T标准中采用了OFDM编码调制技术来提高系统的频谱利用率和抗多径干扰的能力,为了能够准确地解调OFDM信号,需要对接收到的信号进行信道估计.而基于导频的信道估计是通过导频子信道的响应计算出整个信道的响应,它能够很好地跟踪信道的变化,在计算复杂度不是很高的情况下能够达到较好的性能,是一种比较实用的信道估计方法.本文讨论了DVB-T系统中基于导频的信道估计方法,并提出了一种时频二维插值信道估计方法.仿真结果表明,二维插值信道估计较一维插值具有更好的误码率性能.     

单载波频域均衡系统中的PN信道估计算法

提出了一种基于伪噪声（PN：Pseudo Noise）序列循环相关的信道估计算法,并将之应用于单载波频域均衡系统中。将新信道估计算法与2种典型的频域信道估计算法进行对比研究发现：新算法可更好的兼顾性能与计算复杂度。将新算法用于SC-FDE系统时,研究了基于干扰消除的接收处理流程,并提出了发送的所有PN导频序列都相同时的简化接收处理步骤。仿真表明：干扰消除流程和新的信道估计算法可以使系统性能接近信道完全已知时的系统性能。     

带有导频的宽带通信中新的圆轨迹信道估计算法

在分析双径信道模型及线性信道估计算法的基础上提出了一种新颖的简单而有效的圆轨迹信道估计算法，并基于OFDM系统在不同的信道模型中分别对两种信道估计算法进行了计算模拟和比较，证实了圆轨迹信道估计算法的有效性。     

基于自适应滤波算法的OFDM信道估计

在对传统的信道估计方法分析的基础上,利用自适应滤波的跟踪和估计性能,结合DFT方法,将自适应滤波理论应用于无线信道的估计之中。DFT方法通过在时域插零然后FFT变换到频域可以显著降低噪声的影响。基本LMS方法由于在进行FFT之前对由导频点处的信道时域估计值进行自适应滤波,能进一步减小噪声的干扰。基于时变步长的LMS算法由于兼顾了稳态性能和收敛速率是上述几种估计方法中性能最优的一种。     

TD-LTE系统中PSS频域快速同步算法

符号定时同步作为TD-LTE(Time Division-Long Term Evolution)系统重要的部分,应该具有很好的抗频偏性和高效性。本文在已有的PSS(Primary Synchronous Signal)定时同步算法的基础上,结合主同步信号自身的良好互相关性,给出了一种具有更低时间复杂度和高抗频偏性能的PSS定时同步算法。基于快速卷积与重叠相加法的频域快速同步方法,结合预频偏处理,进行符号定时同步与粗频偏的联合估计。理论分析表明,该方案减小了PSS定时同步的计算量,从而降低了算法的时间复杂度。仿真结果显示,该方案在很好的提高了同步算法的抗频偏性能。本文算法具有高效性、鲁棒性和可行性,能够满足LTE系统对同步性能的要求。     

基于OFDM系统信道估计算法研究

通过研究基于块状导频的OFDM系统的信道估计算法,文中运用一种采用Jacks模型的多径瑞利衰落信道,呈现了LS估计和LMMSE估计的性能以及在复杂性和实用性上折中的新估计方法的性能,并使用QPSK作为调制方式仿真出系统误码率.     

基于频域子空间的UWB信道时延估计算法研究

在介绍了UWB信道估计模型后,讨论了一种基于子空间的UWB信道时延估计快速算法.通过仿真可以看出,该算法在低于Nyquist采样率的情况下可获得较高分辨率的信道时延估计,从而可降低系统的复杂度,减小系统的功耗.该算法在精确定位、测距、定时和同步等方面可得到很好的应用.     

一种基于单纯形法的分布式估计算法

为了增强分布式算法的局部搜索能力,提出了一类基于单纯形法的分布式估计算法。该算法充分利用分布式估计算法强大的全局搜索能力和快速收敛能力的同时,对于不满足条件的种群中的优势个体采用单纯形法的局部搜索算法进行寻优,从而使新算法具有更强的局部寻优能力。选择了八个国际公认的测试函数对新算法进行测试,数值试验结果表明本文构造的新算法是有效的。     

基于基尼指数的分布估计算法

随着基础理论研究所取得的一系列进展,分布估计算法逐渐成为进化计算研究领域的一个新的研究方向,并成为当今国际进化算法研究的新热点.文中提出了基于基尼指数的分布估计算法,采用实数编码直接对连续随机变量建模,并引入了基尼指数,设计了可以随着进化代数的变化动态调整子代种群的扰动因子函数.实验结果表明,该算法与其他同类算法相比优化精度有了一定程度的提高.     

单载波频域均衡中的信道估计技术研究

为了克服频率选择性信道中符号间干扰带来的影响,研究了单载波频域均衡系统中的信道估计技术。研究了最小二乘(Least Squre,LS)算法及离散傅里叶变换(Discrete Forurier Transform,DFT)改进算法,并将高斯白噪声信道中的信噪比估计方法引入到单载波频域均衡系统中。仿真结果表明基于DFT的改进算法可以有效提升估计精度,二,四阶矩(2,4-ordermoment,M2 M4)等高斯信道中的信噪比算法可以应用到单载波频域均衡系统当中。     

人工蜂群粒子滤波信道估计算法研究

人工蜂群算法是用以解决复杂优化问题的新方法,具有收敛速度快、优化性能高等特点.将人工蜂群算法与粒子滤波相结合应用于信道估计可以摆脱常规方法对线性高斯条件的束缚,具有理论依据和现实意义.结合2种算法的优势提出了人工蜂群粒子滤波,采用人工蜂群算法确定粒子滤波的建议分布.仿真将Alpha稳定分布作为非高斯噪声模型,实现了粒子滤波及其改进算法的信道估计研究.结果表明人工蜂群算法与其他智能算法相比具有更快的收敛速度,改进人工蜂群粒子滤波与无迹粒子滤波相比极大地提高了信道估计精度.     

MIMO-OFDM系统的信道估计算法

文章针对MIMO-OFDM系统中的信道估计关键技术提出了一种信道估算方法--基于线性非冗余预编码和二阶统计量的信道盲估计算法,该算法利用预编码信号的二阶统计特性消除了调制信号的信息,然后又利用STBC(Space-Time Block Coding空时分组编码)特殊的复正交特性对参考子载波信道矩阵进行变换,将求逆过程转换成简单的线性处理过程,从而实现了低复杂度的信道估计.另外,该算法通过选取合适长度的统计数据,能够较快收敛.     

OFDM系统中一种信道估计频域插值算法

对信道的准确估计是提高相干解调的正交频分复用(OFDM)系统性能的关键。在OFDM系统中,提出了频域内用均匀分布的导频符号,用离散Fourier变换(DFT)域插值思想,在时域对冲激响应用包络加权的方法完成频域信道估计。与传统的DFT变换域方法、线形插值方法进行了比较,并根据硬件实现的难易对加权因子做了几种简化。仿真结果表明,在低信噪比下,该方法估计的信道归一化均方误差明显小于其他算法,但随着信噪比的增加,性能改善逐渐较小。该方法复杂度增加很少,适合于工程实现。     

基于DFT变换信道估计的阈值滤波改进算法

在信道估计中,传统的基于DFT的信道估计算法复杂度低于MMSE算法,性能要优于LS算法.但由于传统算法单纯地将所有样点认为是有用信道冲激响应,忽略了噪声的影响.提出了一种基于2次噪声估计原理的改进算法,算法首先利用循环前缀长度以外的序列点估算出噪声方差,再利用估算出的噪声方差将循环前缀长度以内的噪声样点区别开,利用新的噪声样点进行2次噪声估计得到门限值,从而对信道时域冲激响应进行阈值滤波,进一步消除噪声对系统的影响.仿真结果表明,改进后的算法性能优于传统算法.     

IR-UWB系统中基于信道缩短的信道估计

 针对脉冲无线电超宽带(IR-UWB)系统,提出一种基于信道缩短的信道估计算法.首先基于最小信道缩短方差(MSCSE)准则,利用接收导频序列提出一种信道缩短算法,然后利用信道缩短均衡器输出序列估计出复合信道,最后利用反卷积求出原信道参数.仿真表明,信道长度不大于符号宽度时,缩短前后估计信道的均方误差(MSE)接近;信道长度大于符号宽度时,缩短后MSE比缩短前至少低4.3dB.     

一种基于Alopex和分布估计算法融合的进化算法及其在参数估计中的应用

构造了一种基于Alopex(Algorithm of pattern extraction)和分布估计算法(Estimation of distribution algorithm,EDA)相融合的进化算法EDA-Alopex.该算法将分布估计算法嵌入到一种基于Alopex的群智能进化算法(Alopex-based evolutionary algorithm,AEA)中,利用分布估计算法收敛速度快及与传统进化算法进化模式不同的特点来改进AEA算法.新算法综合了AEA算法搜索得到的个体间相关性信息和EDA搜索过程中得到的全局概率信息,能够更好地指导种群向有利的区域进化.仿真结果表明:EDA改进的EDA-Alopex算法搜索性能与AEA算法的搜索性能相比有较大提高,特别是其收敛速度与AEA算法相比有明显提高.     

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。     

基于EM算法的MIMO OFDM系统信道估计

针对慢时变频率选择性MIMO OFDM(Multiple Input Multiple Output Orthogonal Frequency Division Multi-plexing)系统,提出一种低复杂度的信道估计算法.文中所用方法是STBC(space-time block coded)MIMO OFDM系统中一种基于EM(Expectation Maximization)的自适应信道估计技术.仿真结果显示在慢衰落环境下,随着用户数的增加,最小均方误差性能没有损失.与RLS(Recursive Least-Squares)算法比较,本文所提出的方法利用了Alamouti STBC编码结构,从而降低了计算复杂度.