基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计导频图案设计

针对OFDM系统基于压缩感知的频率选择性衰落信道估计,提出了一种基于压缩感知测量矩阵互相关最小的导频设计准则.仿真结果表明,与使用其他导频图案相比,使用此准则设计出的导频图案使信道估计均方误差和系统的误比特率更小.     

一种基于压缩感知的OFDM信道估计中确定性导频方案

基于压缩感知的OFDM信道估计方法通过充分利用信道冲激响应在时域的稀疏特性,在感知矩阵满足可重构条件下,能近似完美的重构信道并显著降低导频开销。本文基于感知矩阵相关系数最小化准则,设计了一种最优的确定性导频方案,在无虚子载波的OFDM系统中采用正交匹配跟踪算法时实现了与随机导频方案相同的信道估计性能,而在实际的存在大量虚子载波的OFDM系统中获得比随机导频方案更优的性能。     

基于压缩感知的非线性 OFDM 系统迭代信道估计算法

针对因非线性失真引起的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统信道估计性能下降的问题,提出了一种基于压缩感知的非线性OFDM系统迭代信道估计算法。在算法实现过程中,利用信道与非线性噪声的双重稀疏性,将导频信息作为观测矩阵进行压缩感知信道估计,再将所得信道信息看作观测矩阵进行压缩感知非线性失真估计,进而对信号进行非线性补偿,并逐步循环迭代至算法收敛。仿真表明,在稀疏信道下,该算法在较少的迭代次数下即可有效减小非线性失真对信道估计的影响,且比现有方法性能更优,仿真证明了该方法在性能上的优越性。     

基于压缩感知的OFDM系统稀疏信道估计新方法研究

提出了一种基于压缩感知理论的正交频分复用(OFDM)系统稀疏信道估计的新方法,并具体采用正交匹配追踪(OMP)压缩感知算法对OFDM时域信道脉冲响应进行估计。与传统的最小二乘算法比较,它可以在使用较少导频的条件下获得很好的信道估计性能,从而可以提高系统频谱有效性。根据仿真和压缩感知理论分析确定了OMP信道估计中最佳导频数和最佳导频位置。     

OFDM系统中最优导频序列的设计方案

在正交频分复用(OFDM)系统中,接收信号易受频率选择性衰落信道的影响产生失真,准确的信道估计变得必不可少。考虑到无线信道的内在稀疏性、压缩感知技术挖掘信道稀疏特征的有效性,研究了基于压缩感知技术的OFDM稀疏信道估计。针对导频位置影响信道估计性能的问题,提出了一种反馈型的导频优化算法,该算法基于离散傅里叶变换(DFT)子矩阵中各个列之间互相干性最小的原则,同时结合信道状态信息的反馈机制,实现了对导频序列的联合优化。仿真结果表明,与当前的随机优化算法、传统最小二乘信道估计相比,该优化方法有效降低干扰和噪声对信道估计的影响,从而改善了信道估计的性能。     

基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计导频优化算法

研究了在正交频分复用（OFDM）系统中基于压缩感知信道估计的导频图案设计问题.为了优化信道估计的性能,提出了优化算法,在基于压缩感知的测量矩阵互相关最小化准则的基础上,通过增大随机生成数进行分组,分别计算每组的互相关值,再进行比较求互相关的最大值从而获得导频图案.仿真结果表明,与使用基于测量矩阵互相关最小化准则的导频图案相比,该优化算法得到的信道估计的最小均方误差要低30%.      

基于压缩感知的稀疏信道估计

在正交频分复用(OFDM)系统中,通常使用等间距的导频估计信道,比如多径瑞丽信道.但是,众多其他类型信道的冲击响应系数只有少数非零值.对于这些稀疏信道,基于压缩感知的稀疏信道估计可以有效地降低导频数目,从而提高频谱利用率.现有应用里面采用最小l1范数法.首先提出了OFDM系统中应用压缩感知理论估计信道的模型,接着使用改...     

快变信道OFDM理论与技术

指出了由于终端的高速移动,正交频分复用（OFDM）通信系统的信道快变特性更加明显,信道的快速变化使得OFDM系统载波间的正交性遭到破坏,出现载波间干扰（ICI）,通信系统性能明显降低,这一问题引起了学术界和通信企业界的广泛关注,是未来移动通信必须解决的关键技术之一,对快变信道OFDM理论与技术的国内外研究现状进行了总结,对存在的问题和需要解决的关键技术进行了论述,为研究这一问题的学者和同行提供有益参考。     

一种适用于高速多径信道下的OFDM联合同步算法

基于正交频分复用系统（OFDM）循环前缀（CP）,尾部数据的能量差分和集相关特性未受到多径衰落干扰的特点,提出了一种新的联合同步算法。仿真表明,与现有算法比较,联合同步算法在多径衰落信道下能够获得准确的频偏估计,且随着多普勒频移的增加,其同步性能会进一步提高,特别适合于高速多径衰落信道下的符号定时同步。     

含非线性失真的OFDM系统压缩感知信道估计

针对5G高频段大带宽通信引入的器件非线性因素,利用信道与非线性噪声的双重稀疏性,提出一种含有非线性失真影响的OFDM系统压缩感知信道估计方法.在发射机中提出分组导频结合级联限幅方案,以保护第1组导频不受非线性失真影响;在接收机中基于第1组导频进行压缩感知信道估计,再将信道响应作为先验信息,利用第2组导频进行压缩感知非线性失真估计.仿真表明,该方法具有良好的性能,且无需迭代运算及先验信息.     

基于循环前缀的OFDM信道估计新算法

OFDM具有抗频率选择性衰落、抗符号间干扰强、频谱利用率较高等优点,而被选用在高速无线通信系统中为其核心技术．OFDM系统的可靠信道估计是实现数据高速率传输的关键,针对OFDM信号结构的特点,通过直接分析循环前缀在信道卷积中的作用,利用循环前缀信号构造出一个高阶的循环Toeplitz矩阵,使用DFT运算代替矩阵求逆,大大降低计算复杂度,能快速、可靠的进行信道估计．     

基于傅立叶变换的OFDM信道估计方法研究

分析了无线OFDM 系统中基于傅立叶变换的信道估计方法,提出了在低信噪比情况下使用LMMSE估计的一种改进方法和在高信噪比情况下使用不需要先验信息的LS估计的改进方法。仿真结果表明，在无线多径慢衰落信道条件下，该改进方法都能够有效对抗频率选择性和先验信息的估计偏差对信道估计的影响，在估计性能与算法复杂度之间取得良好折衷。     

一种基于IEEE802.16d系统的OFDM信道估计算法

有较长持续时间的正交频分复用符号对频率选择性衰落有更强的承受能力,但是对于时间选择性衰落则较为敏感,因此信道估计在正交频分复用系统中占有重要的地位。对IEEE802.16dOFDM系统的符号结构进行了概述,结合OFDM信道估计的特点,提出了一种基于前导符号和非均匀导频的信道估计的算法,并在SUI1-SUI6信道环境下,用MATLAB对其性能进行了仿真。仿真结果表明,该算法的抗衰落性能有所提高。     

OFDM系统技术研究及其性能分析

在无线通信系统中,存在着严重的频率选择性衰落、快衰落和慢衰落,以及各种噪声的干扰和多径传播下的码间串扰等问题.为了解决这些问题,详细研究了正交频分复用(OFDM)技术,介绍了OFDM技术的基本原理及系统的实现方法,并结合数字通信系统的相关技术以及OFDM系统的典型模型,设计并仿真了一个基带OFDM系统,给出了仿真结果,并进行了系统性能分析.     

STBC-OFDM系统性能分析与仿真

本文研究了一种在高速数据传输时采用空时分组码STBC与OFDM系统相结合的方案。并利用Matlab进行了仿真,结果说明在频率选择性信道下,此方案比单纯的OFDM系统性能可得到较好的改善。     

短波信道下联合LDPC译码的OFDM系统迭代信道估计方法

克服短波信道的频率选择性衰落的关键是准确的信道估计,本文针对短波信道的慢衰落特性,提出了短波信道下联合LDPC译码的OFDM系统迭代信道估计方法,该方法根据迭代估计的思想,首先利用插入导频进行信道初始估计,经过LDPC译码产生可靠的判决信息,通过在信道估计和译码之间迭代地交换信息来完成联合信道估计和译码,提高OFDM信道估计的精度和系统的误码率性能。     

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。     

基于衰落信道传输的OFDM信号的信道估计

下一代移动无线通信系统的目标是实现无所不在的、高质量的、高速率的移动多媒体传输.但是为了实现这一目标,面临许多技术挑战.例如,移动无线通信信道面临的是十分恶劣的衰落特性,无线信道通常具有频率选择性而且是时变的,而且多径衰落信道其信道转移函数无论在时域还是频域都呈现出非均匀性.因此要在这样的传播条件下保持可以接受的传输质量,就必须采用各种技术措施来抵消衰落的不利影响.本文简要介绍了在衰落信道中传输OFDM信号的信道估计方法和算法,以及进行的仿真,通过仿真得出基于块插入型的有无反馈器的BER特性和基于梳插入型的低通滤波的BER特性.     

基于多项式模型和卡尔曼滤波器的正交频分复用自适应信道估计算法

在正交频分复用(OFDM)系统中,为了准确地检测接收信号并实现解调,必须对信道的传输函数进行准确估计.本文提出了一种适用于OFDM通信系统,基于二阶多项式模型和卡尔曼滤波器(Kalman filter)的自适应信道估计算法.利用二阶多项式模型对无线时变信道进行建模,通过合理安排插入导频结构,使用块状导频,可以使得原本二维的时频多项式模型减少到一维,降低信道估计算法的复杂度.同时,在多项式模型的基础上,将时变无线信道等效为一autoregressive(AR)过程,从而建立起卡尔曼滤波器的过程方程与测量方程,通过卡尔曼滤波器的递推公式,即可实现对多项式模型参数的自适应估计.本文提出的算法可以仅使用最少的导频(即与多项式模型参数相同个数的导频)实现准确的信道估计.由于每次所需导频个数的减少,接收端所需存储的未解调信号的数量也随之降低,大幅减少了接收端所需的存储空间.计算机仿真证明,与线性插值算法和基于二阶多项式模型算法的信道估计相比,在相同输入信噪比和归一化多普勒频移条件下,本文提出的算法具有较低的误码率.     

MIMO-OFDM系统中基于二维散布导频信道估计

MIMO—OFDM技术将OFDM与空时编码技术有机的结合在一起，能够大幅度的提高无线通信系统的信道客量和传输速率，并能有效的抵抗多径衰落、抑制干扰和噪声。本文详细讨论了在MIMO—OFDM系统中基于二维散布导频信道估计算法，并重点阐述了导频形式的选择准则，最后结合计算机仿真分别验证了算法的有效性。