一种MIMO-OFDM系统信道估计中的最优导频设计改进算法

针对设置有保护频带的MIMO-OFDM系统信道估计问题,提出了一种新的最优导频序列设计方案,它要求每根发射天线中的导频序列为等间隔排列,不同天线中的导频序列相互位置正交.当OFDM频带两端设置保护频带时,对比传统的最优导频设计方法,提出的算法所允许存在的最大保护频带宽度更大,因此能够在保证LS信道估计MSE最小的前提下尽可能抑制由于低通滤波器的影响而产生的数据畸变.计算机仿真验证了此算法的有效性.     

基于IEEE802.16的OFDM系统中信道估计的新内插方法

介绍了OFDM系统中两种基于导频的信道估计算法:最小均方误差(MMSE)算法和最小二乘(LS)算法.LS算法具有实现简单,收敛速度快等特点,很多实际的OFDM系统都采用了这种方法.在采用梳状导频进行信道估计的系统中,通常需要内插的方法来获取非导频位置的信道信息.因此针对非导频位置信道的线性内插方法进行了深入研究,提出了新的线性内插方法,即从幅度和相位角度实现内插,区别于传统的实部和虚部分别内插的算法,在某些信道环境下能够更好的恢复出非导频位置信道估计值.以基于IEEE802.16的OFDM系统为例,与传统的线性内插方法进行了比较.均方误差,误差矢量幅度以及误比特率的仿真结果表明,新方法估计的性能更忧.     

基于RLS-SVM的OFDM信道估计算法

为了提高OFDM系统的传输效率,提出了一种新的信道估计算法.通过改变导频模式,在一个OFDM符号的前若干子载波处插入导频,并在导频处进行信道估计,在此基础之上,采用递归最小二乘支持向量机(RLS-SVM)测后续子载波处的信道频率响应.仿真结果表明,在违反采样定律的情况下,与传统的信道估计算法相比,基于RLS-SVM的信道估计算法获得了较好的性能,在同样的传输速率下,减少了导频个数,提高了系统的传输效率.     

多频带OFDM超宽带系统同步及信道估计算法

针对标准多频带正交频分复用超宽带系统,基于前导训练序列研究其同步及信道估计算法。相关检测用取中点来减小粗定时误差范围。细定时利用系统零保护间隔的特点找相邻窗口最小能量比,对频偏不敏感且抗多径干扰。对定时位置进行修正,避免了信息数据的丢失及符号间串扰。采用基带数字域跳频解跳的机制,使载波频偏的影响归结为与单频带系统一致,简化了同步算法。仿真表明,在较恶劣的信道条件下,残余定时误差仍很小,并由信道估计及均衡有效的吸收,频率同步及系统差错性能良好。     

基于导频符号的MIMO-OFDM系统多频偏估计算法

提出了一种基于导频符号的多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统多频偏估计算法.该算法设计了导频符号,并利用设计的导频符号在频域实现多频偏估计.理论分析证明了提出算法适用于低信噪比条件,并推导出了该多频偏估计算法理论上的估计精度.仿真结果验证了提出的算法在低信噪比无线多径信道条件下能够准确估计出各天线间的多个载波频偏.     

基于导频的OFDM信道估计小波核SVM算法

针对传统多径衰落下的OFDM导频信道估计性能低下,地板效应的缺陷,提出了基于导频的小波递归最小二乘支持向量机(WRLS-SVM)时变信道频率估计算法。首先讨论了小波成为核函数的条件,构造了小波核。然后将根据结构风险递归二乘最小化准则回归估计支持向量机原理,把导频训练序列映射到高维空间,并在高维空间采用结构小波核函数,达到了将低维空间的非线性估计转化为高维空间的线性估计的目的。仿真结果表明,在快衰落信道条件下,小波递归最小二乘支持向量机导频信道估计方法可以获得较好误码性能。该方法优于传统的信道插值方法。     

OQAM/OFDM系统基于迭代的辅助导频信道估计

针对基于交错正交调制的正交频分复用(offset quadrature amplitude modulation/orthogonal frequency division multiplexing,OQAM/OFDM)系统中信道估计问题,本文提出了一种基于迭代的离散导频信道估计方法。通过分析系统存在的固有干扰,指出传统离散导频信道估计方法性能较低的原因。通过减少辅助导频消除干扰的个数降低辅助导频能量,使用迭代的方法估计信道的性能。仿真结果表明,所提的消除两个干扰数据符号的迭代辅助导频方法在辅助导频能量与普通数据符号相同的同时能够得到更好的信道估计性能。     

OFDM系统中一种基于训练引导的判决反馈均衡技术

针对OFDM系统,提出了一种基于训练引导的判决反馈均衡算法.算法中的信道估计以基于长训练序列的初始估计为基础,结合判决过程中所反映出的信道变化情况而综合得到.并将当前信道的预测值反馈回去,用以对接收的下一个数据符号进行均衡.通过仿真,测试了算法的误符号性能,并与常规的单一训练序列算法和基于导频的线性插值算法进行了比较.仿真结果表明,该算法可以很好的抵抗多径时延扩展和多普勒频移对接收信号的影响,均衡后的误符号性能较单一训练序列算法有3～4dB的性能改善,并能在最大多普勒频移高达275Hz范围内的高速移动环境下对信道衰落实施有效的估计和均衡.     

OFDM水声通信系统LS-DFT信道估计算法

对于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声通信系统,频域最小二乘(least square, LS)信道估计算法受噪声影响较大,离散傅里叶变换(discrete Fourier transform, DFT)插值算法引入了由于空载波所产生的误差。针对上述问题,提出了一种LS-DFT信道估计算法,先对导频子载波进行LS信道估计,再通过DFT作降噪处理,然后通过误差对比和数据替换,得到一组新的导频信道估值,最后通过线性插值获得数据子载波处的信道估值。理论分析和仿真结果均表明,该算法能以较小的复杂度有效提升系统的性能。     

OFDM水声通信中基于压缩传感的稀疏信道估计

针对正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing, OFDM)水声通信中常规的最小均方（least square, LS）信道估计方法需要大量训练导频且得不到较高估计精度的问题,提出了一种基于压缩传感原理的OFDM稀疏水声信道估计方法。该方法首先以正交短时傅里叶基构成的训练波形为OFDM的导频来“感知”信道,然后利用压缩传感技术的稀疏重构算法来对信道进行重构。〖JP2〗基于实测水声信道的仿真结果表明,在相同估计精度前提下,基于压缩传感的信道估计方法较常规的LS算法所需训练导频数得到大幅度减小,传输效率得以提高,且对噪声的鲁棒性增强,较好地适应了双扩展稀疏水声信道,尤其适用于动平台OFDM水声通信系统。