OFDM中基于DFT信道估计的改进算法

在正交频分复用(OFDM)系统的估计算法中,基于离散傅里叶变换(DFT)的信道估计因其算法实现简单,性能又优于最小二乘法(LS),常常用于实际OFDM系统中.传统的DFT算法中通常只抑制了信号中循环前缀(CP)外的噪声,并没有消除循环前缀内的噪声.提出了一种改进型算法,该算法通过加窗降低系统中频谱泄露现象,并对噪声进行估计修正,考虑到CP范围内外的噪声分布情况,设置了一个新的阈值点来抑制样本内的噪声.仿真结果表明:该算法较传统的DFT估计算法性能更好,更进一步地改善了系统误码率,能获取准确的信道信息.     

OFDM系统中DCT结合判决指导的信道估计方法

研究了正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统中基于DCT变换域的插值算法,针对传统的基于离散余弦变换条件下(discrete cosine transform,DCT)的信道估计算法中去除噪声性能不够理想的问题,提出了一种在DCT变换之后与判决指导相结合的DCT插值信道估计算法,对噪声进行第2次滤波.仿真结果表明:使用改进算法后信道中的多余噪声得到了更好的处理,系统的信道估计性能得到了进一步提高.     

水声OFDM信道压缩感知估计研究

针对传统最小二乘(least square,LS)算法估计时变水声OFDM信道误差较大问题,提出一种基于压缩感知的准确估计方法.首先导出了水声OFDM系统接收序列、发送序列及信道传输矩阵之间的关系;在此基础上利用水声信道稀疏特征,探讨了采用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit,OMP)算法估计水声OFDM信道的方法;分析了导频插入方式、导频数及径数等对水声OFDM信道估计均方误差(mean square error,MSE)的影响.研究表明:当导频随机插入时,OMP算法用较少导频即可准确估计水声OFDM信道的传输矩阵.当信噪比大于10dB时,OMP算法的MSE小于-24dB,比传统的LS算法小18dB.     

一种基于离散余弦变换的OFDM信道估计方法

正交频分复用(OFDM)是实现无线多媒体通信的核心技术,信道估计是OFDM系统的关键技术之一.提出了一种改进的基于离散余弦变换(DCT)的OFDM信道估计算法.算法对序列尾部的插值进行了改进,将得到的信道估计变换到时域,通过平均的方法进一步提高了信道估计性能.仿真结果显示,改进的DCT插值信道估计方法比常规算法性能更优,系统性能得到改善.     

OFDM系统中基于改进阈值的DFT信道估计

在OFDM系统中，传统的基于DFT的信道估计不能使循环前缀内的噪声得到有效的抑制.为解决此问题，在分析利用不同的时域阈值来抑制噪声的算法缺点和不足的基础上，提出了一种新的将噪声样本点能量的中位数作为时域阈值的DFT信道估计算法.仿真实验表明，所提算法在大脉冲噪声情况下，可以很好地解决信道有效样本点被滤除的问题，且能使循环前缀内的噪声得到有效抑制，误码率和均方误差得到进一步降低，提高了信道估计的准确性.     

高精度OFDM信道估计算法

为了降低OFDM系统经典最小均方误差(MMSE)信道估计算法的误码率(BER),提出了经带阻滤波的MMSE信道估计算法.该算法首先采用MMSE得到初始的信道估计值,再利用离散傅里叶变换的特性,将噪声和信道频率响应信息分离开来,最后通过带阻滤波器对估计算法进行滤波,进而提高系统的BER性能.仿真结果表明,在增加少量计算复...     

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.     

OFDM系统中基于导频的信道估计及其MATLAB仿真

本文介绍了正交频分复用(OFDM)系统中两类常用的信道估计算法:最小二乘(LS)和最小均方误差MMSE).在广义平稳的多径时变瑞利衰落信道模型下,利用MATLAB程序仿真实现了LS、MMSE以及简化的MMSE信道估计,得出了均方误差(MSE)和误符号率(SER)随信噪比(SNR)变化的曲线.仿真结果表明,MMSE算法的效果要优于LS,简化MMSE算法的运算复杂度介于LS和MMSE之间,且估计精度接近MMSE算法.     

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.     

正交频分复用系统中改进的FFT插值算法

提出了一种基于快速傅里叶变换的边缘扩展信道插值算法(EFFT),该算法对正交频分复用(OFDM)符号有效频带边缘的两端频点作镜像线性扩展,使增加的导频信息能改善有效频带边缘附近的信道估计性能.仿真结果表明,在低阶调制且信噪比(SNR)较低时,EFFT插值算法的性能与维纳滤波信道估计算法相当,且较传统快速傅里叶变换(FFT)插值算法的均方误差(MSE)提升1dB左右.在实现复杂度方面,EFFT算法与FFT算法相当,与维纳滤波算法相比运算量明显降低.EFFT算法不需要对现有技术标准进行改动,也不会降低系统的传输效率.     

基于二维DCT的LS信道估计

把二维DCT变换引入传统的LS信道估计算法，提出了一种基于DCT2／IDCT2的OFDM系统信道估计方法．通过对具有瑞利衰落信道的典型OFDM系统仿真，该算法性能比传统的LS算法有明显提高，尤其在低信噪比时该方法对系统性能提升更为突出，并研究了该算法性能受插值方法和多普勒频移的影响．     

基于LTE上行SC-FDMA信道估计

基于LTE上行链路SC-FDMA调制技术,提出了一种改进的变换域信道估计算法.该算法在循环前缀以内引入门限,进一步去除噪声.经仿真验证,在SER和MSE性能方面此算法相对LS算法和传统算法在较低信噪比情况下有较好的改善;在高信噪比情况下,本算法由于门限选择的原因导致性能下降.     

LTE-A系统PUCCH传输分集信道估计算法

针对先进的长期演进( LTE-advanced,LTE-A)系统中,物理上行链路控制信道(physical uplink control channel,PUCCH)采用空间正交资源传输分集方式发送上行控制信息时,两发射天线端口通过使用不同的循环移位使参考信号正交的特点,提出一种特殊形式的信号模型,并描述了基于最小二乘(least square,LS)和三次样条插值,基于LS和离散余弦变换(discrete cosine transform,DCT)插值以及基于最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)和DCT的3种复杂度依次增加的信道估计算法.仿真结果表明,基于MMSE和DCT的信道估计算法性能最优.     

CO-OFDM 系统中基于线性预处理的新相位噪声抑制算法

针对相干光正交频分复用（coherent optical orthogonal frequency division multiplexing,CO-OFDM）系统中相位噪声引起的载波间干扰（inter-carrier interference,ICI）问题,提出了一种基于线性预处理的新判决反馈相位噪声抑制算法。该新算法改进了线性预处理部分,利用循环前缀与OFDM符号固有的相关性,在时域进行简单的线性组合运算,充分利用了OFDM符号中冗余信息。仿真分析表明,在激光器线宽为200 kHz且误码率（bit error rate, BER）为10－4时,与判决反馈相位噪声抑制算法和一次迭代的判决反馈相位噪声抑制算法相比,该新算法BER曲线的信噪比（signal to noise ratio,SNR）分别改善了3 dB和1 dB,有效地降低由ICI引起的错误平层。     

一种低复杂性的最大似然信道估计器在IEEE 802.16a中的应用

研究了一种应用于IEEE 802.16a OFDM(正交频分复用)系统的低复杂性最大似然信道估计器,并与LS估计、MMSE估计的BER、MSE性能及其计算复杂度进行了比较,仿真结果表明,此估计器能够极大的减小计算的复杂性并能达到较好的性能.     

OFDM移动通信系统中的最大多普勒频移估计

为了估计移动正交频分复用(OFDM)系统中衰落信道下的多普勒干扰,提出了利用OFDM符号的循环前缀检测最大多普勒频移的方法.在已有的单载波系统多普勒估计算法的基础上,结合OFDM符号已有的循环前缀,通过计算循环前缀的归一化自相关函数,得到最大多普勒频移.在衰落信道下的计算机仿真结果表明,该算法可以准确地估计出最大多普勒频移.该方法只需利用OFDM符号的循环前缀,不需要其他辅助数据或者插入导频,可以方便地应用于现有OFDM系统中.     

一种基于小波变换的LTE系统下行链路信道估计算法

针对LTE下行正交频分复用(OFDM)系统中噪声对最小二乘信道估计算法影响较大的问题,给出了一种基于小波分解的信道估计方法。该方法通过在最小二乘(LS)估计之后通过小波阈值去噪,再加入改进的时域加窗相结合的方法进行信道估计。仿真结果表明,该方法能够有效消除加性高斯白噪声,可以更好地跟踪信道变化,提高信道估计精度。     

OFDM系统中基于导频的信道估计及其MATLAB仿真

本文介绍了正交频分复用（OFDM）系统中两类常用的信道估计算法：最小二乘（LS）和最小均方误差（MMSE）。在广义平稳的多径时变瑞利衰落信道模型下,利用MATLAB程序仿真实现了LS、MMSE以及简化的MMSE信道估计,得出了均方误差（MSE）和误符号率（SER）随信噪比（SNR）变化的曲线。仿真结果表明,MMSE算法的效果要优于LS,简化MMSE算法的运算复杂度介于LS和MMSE之间,且估计精度接近MMSE算法。     

一种适用于正交频分复用通信系统的信道估计盲算法

提出了一种适用于正交频分复用(OFDM)通信系统的信道估计盲算法,给出了该算法的理论基础和计算机仿真结果.该算法以子空间方法为基础,并利用了OFDM通信系统协议中的循环前缀信息.该算法还考虑了现有OFDM协议中的空闲子载波信息,并具有计算量相对较小、抗循环前缀长度不足和抗信道长度过估计等优点.     

基于GSA-BP神经网络的OFDM系统信道估计算法

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)系统中存在的不可忽视的非线性噪声问题,为了能够更好了解信道特性,需要利用信道估计获得信道状态信息,提出一种基于黄金正弦优化BP(golden sine algorithm,GSA-BP)神经网络的OFDM系统信道估计算法,克服了传统 BP神经网络算法容易陷入局部极值的问题,提升了信道估计算法的估计精度.首先通过LS信道估计算法获得信道的初始估计,再将其通过GSA-BP神经网络算法得到信道的精确估计.仿真结果表明,在相同的信道环境下,提出的算法比LS算法具有更好的性能,与MMSE算法性能接近,但不需要信道先验统计特性,易于实现.