MIMO-OFDM系统中LS时域信道估计的一种简化改进算法

研究基于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中的信道估计算法。主要工作在训练序列最小均方(LS)准则信道估计算法的研究上,在以LS时域信道估计基本算法为前提下,提出了一种改进的LS时域信道估计算法及固定长度的时域截取算法,此算法可以大大降低计算的复杂度,结合MATLAB仿真对此改进算法的有效性和可行性进行了分析,得出了比较理想的仿真结果。     

MIMO-OFDM系统中基于子空间跟踪的信道估计

针对MIMO-OFDM系统,提出了一种基于子空间跟踪的时域信道估计方法.首先利用导频估计出信道的时间冲激响应,然后通过Givens旋转的时延跟踪和基于最小均方自适应滤波的幅度跟踪来提高估计精度.仿真结果表明,基于子空间跟踪的时域信道估计方法可以用来跟踪较快的衰落信道,估计精度高并且复杂度较低.     

适用于快衰落环境的OFDM/TDM信道估计算法

针对正交频分复用/时分复用(OFDM/TDM)系统现有导频结构和信道估计算法缺乏对信道快衰落实时跟踪能力的问题,提出一种改进信道估计算法。该算法利用相邻2个时域复用导频序列对信道特性进行估计得到信道传递函数,通过内插处理获得数据符号的信道状态信息,并利用最小均方误差准则的频域均衡算法补偿信道衰落。仿真结果表明,与现有信道估计算法相比,在相同数据传输效率情况下,提出算法不仅能够适用于慢衰落信道,同时对快衰落信道的实时变化有良好的跟踪能力,改善系统性能。     

基于GOMP算法的MIMO-OFDM系统信道估计

由于无线信道的时域稀疏性,可以将压缩感知理论应用到MIMO-OFDM系统的信道估计中,利用GOMP算法重构出其信道参数.首先介绍了压缩感知理论的构成,其次论述了MIMO技术和OFDM技术的原理.以2×2 Alamouti编码器模型为基础,结合OFDM技术,形成一个2×2 MIMO-OFDM系统,推导了该系统的输入端-输...     

MIMO-OFDM信道估计算法

以水声通信为例来研究MIMO_OFDM信道估计算法。OFDM技术可以对抗水声信道中的多径传播并能实现高的频谱效率。空时编码技术则能够获得空间增益并有效对抗信道衰落。本文设计实现了一个基于MIMO-OFDM技术的水声通信系统,该系统着重研究LS(最小二乘算法)与MMSE(最小均方误差算法)的实现方法,并对比两者性能上的差异。     

MIMO-OFDM系统的信道估计方法综述

MIMO-OFDM技术是未来无线通信系统研究热点,而信道估计是实现MIMO-OFDM系统优良的传输性能的重要环节．笔者在对国内外现有MIMO-OFDM系统的信道估计方法综述的基础上,分析和比较基于导频符号的非盲信道估计方法、盲信道估计方法和半盲信道估计方法的优缺点,并解决算法的复杂度和应用性的矛盾问题,因此认为,半盲信道估计方法将成为未来信道估计研究的重点．     

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。     

基于子空间-斜投影的MIMO-OFDM盲信道估计算法

信道估计是MIMO-OFDM系统的关键技术,相比非盲信道估计而言,盲估计技术具有带宽利用率高,系统传输效率高的优点.基于子空间盲估计算法在信道变化不是很快的情况下有比较精确的估计效果,但是多径衰落、噪声等会引起子空间之间的非正交,从而导致估计性能急剧恶化,此时采用斜投影可以很好的解决这个问题,仿真结果表明子空间——斜投影算法对信道估计性能有明显的提高.     

基于IEEE802.16e的MIMO-OFDM系统的信道估计研究

研究了基于IEEE802.16e的MIMO-OFDM系统导频辅助的信道估计算法。分别对LS信道估计算法和LMMSE信道估计算法进行了研究,导出其估计均方差。为降低算法复杂度,利用奇异值分解进行简化,实验表明能有效地降低计算复杂度,并获得较好的估计性能,最后在IEEE802.16e环境下进行了仿真。     

混合退火粒子滤波在MIMOOFDM信道估计中的应用

MIMO-OFDM系统信道估计是接收机进行信号相干解调的关键。针对MIMO-OFDM系统面临的非高斯噪声信道环境,结合改进的混合退火建议分布,将混合退火粒子滤波改进算法用于对MIMO-OFDM系统进行信道估计。在建立系统状态空间模型和分析混合退火建议分布基础上,将模糊推理系统用于动态产生退火参数,得到混合退火粒子滤波改进算法;将其用于对MIMO-OFDM系统进行信道估计,并对信道估计误码率、归一化均方误差和算法复杂度进行了仿真分析。仿真结果表明,与扩展卡尔曼滤波、粒子滤波、混合退火粒子滤波算法相比,混合退火粒子滤波改进算法在非高斯噪声信道环境下能够有效降低系统误码率;同时,可用较少的采样粒子获得较好的系统性能。     

基于KNN-TSVR算法的MIMO-OFDM系统信道估计

为了提高多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计性能,提出了一种基于K近邻加权孪生支持向量回归(KNN-TSVR)的信道频率响应估计算法.该算法的工作过程是首先用最小二乘算法对导频位置的信道参数进行估计,获取训练样本,然后用K近邻(KNN)算法对训练样本进行预处理,得到赋予各样本的权重,最后由加权TSVR对MIMO-OFDM系统所有位置的信道参数进行插值估计.本文提出的改进的加权TSVR信道估计方法不仅具有TSVR对非线性关系回归的优势,同时引入KNN算法对TSVR进行改进,使得该算法与传统TSVR相比,具有更好的回归性能和抗噪声能力.对非线性MIMO-OFDM信道进行估计的仿真实验结果证实了这一结论.     

MIMO-OFDM系统中基于RAMP及其改进的稀疏信道估计算法

研究了在MIMO-OFDM系统中的稀疏信道估计问题。将正则化稀疏度自适应匹配追踪算法（RAMP）运用到MIMO-OFDM稀疏信道估计中,并对该算法的迭代结束条件加以改进,取残差的能量之差小于设定的阈值来终止迭代过程,更加准确地估计出信道稀疏度,进而提高了稀疏信道的估计精度。仿真结果表明,在MIMO-OFDM系统中,相比RAMP算法与稀疏度自适应匹配追踪算法（SAMP）,改进算法能够获得更好的MSE性能,在不需要稀疏度的前提下达到了与正交匹配追踪算法（OMP）算法相似的MSE性能。      

Lognormal-Rayleigh信道中多跳MIMO-OFDM系统无线资源分配算法研究

面向新一代无线通信网络,研究基于MIMO-OFDM技术的多跳中继网络的容量及端到端吞吐量优化方案.在Lognormal-Rayleigh阴影复合衰落信道环境中,使用注水算法分配功率,分析对系统容量和多跳中继系统端到端吞吐量的影响.仿真结果表明:使用注水算法对多跳MIMO-OFDM系统中各跳子载波对应的子信道进行功率分配,可以显著提高系统吞吐量.     

MIMO-OFDM系统的一种新的半盲估计

构造一种在MIMO-OFDM系统下的信道估计算法,该算法是将信道矩阵分解为一个下三角矩阵R和一个酉矩阵Q的估计过程,由此命名为RQ估计.R矩阵可以通过提取接收信号的相关信息盲估计得到,而Q矩阵需要应用Cholesky分解和OPML技术从训练序列中专门估计出来.采用酉矩阵的算法参量化后的待估参数明显减少,信道估计的精度因此得到了极大地改善.另外,这种估计算法在接收天线数目大于或等于发射天线的时候,优势更为明显.实验结果表明,基于Q矩阵的估计比直接的训练序列信道估计算法更为高效;在瑞利衰落信道条件下处理200个训练序列时,两者的性能差距能达到4dB.     

MIMO-OFDM系统低复杂度的同步参数与稀疏信道联合估计

由于MIMO-OFDM系统中载波频偏、采样频偏、符号定时误差等多个同步参数及信道的影响,文中提出一种同步参数与信道的最大似然（ML）联合估计算法.稀疏衰落的情况下,该算法使用基于压缩感知（CS）的信道估计,通过较少的接收样值来恢复稀疏信道,以降低复杂度.仿真中通过数值模拟对估计性能进行分析.结果表明,该算法在保持较低复杂度的同时,可获得理想的性能.     

基于改进TSVR的MIMO-OFDM系统信道估计及其原空间解法

为了提高多输入多输出正交频分复用系统(MIMO-OFDM)的信道估计性能,本文采用改进的加权支持向量回归机对信道参数进行估计.TSVR由KNN算法计算训练样本的权值,加入到TSVR的目标函数.在信道估计过程中,首先利用最小二乘算法对导频位置处的信道参数进行估计,得到对TSVR的训练样本,通过求解改进TSVR的二次优化问题得到MIMO-OFDM系统的信道参数,利用牛顿迭代法在原空间进行仿真实验,本文提出的改进的加权TSVR信道估计算法与其它的算法相比,具有良好的估计性能和抗噪声能力.     

Nakagami空间相关衰落信道下MIMO-OFDM 系统误码率的计算与仿真

设计了一种新的MIMO-OFDM系统模型.以该模型为基础,对基于STBC编码的空间相关Nakagami-m平坦衰落信道下的误码率进行了研究,以获得Nakagami相关衰落下MIMO-OFDM系统的误码率以及空间相关性和分布参数对误码率的影响,得出了一种误码率的表达式.对空间相关条件下4发1收MIMO-OFDM系统的误码率进行了性能仿真,结果表明:采用Nakagami分布比较吻合实际测量的数据,信道衰落基于Nakagami-m分布的STBC编码能很好的满足MIMO-OFDM系统的差错性能要求.     

一种MIMO-OFDM信道估计方法

为提高现有MIMO-OFDM系统信道估计算法性能,降低算法运算的复杂性,提出一种基于变换域的MIMO-OFDM信道估计方法.该算法不需要任何信道统计信息,通过变换域内自适应低通滤波器降低了高斯白噪声和子载波间干扰对该估计算法准确度的影响,并且利用在变换域内得到的导频位置的信道估计结果,通过补零内插算法得到其他子载波位置的信道估计结果.仿真结果表明:该算法的误码率性能优于最小平方算法,稍逊于线性最小均方误差算法;该算法计算复杂度低,易于在实际系统中实现.     

MIMO-OFDM系统中的信道估计

给出了一种适于多输入多输出-正交频分复用（MIMO-OFDM）系统的信道估计方案．该方案首先根据最小二乘准则,利用散布导频估计出MIMO信道的单位冲激响应,然后对此估计值进行时域白适应Wiener滤波以提高估计精度,最后经过离散傅里叶变换得到MIMO信道频率响应用于信道均衡．这一估计方案充分考虑了信道在时域以及频域的相关性,从而估计精度高、性能稳定．同时由于采用的导频符号均布于各发射天线的所有发射时段,因而它能及时跟踪信道的变化．仿真结果表明该方案具有良好的误码率性能,接近于理想信道估计的情况,并且对信道衰落变化较快的环境具有鲁棒性．     

存在载波频偏和信道估计偏差影响的空相关多用户MIMO-OFDM系统的性能分析

为进一步了解载波频偏和信道估计偏差在空相关多用户MIMO-OFDM系统中的作用,对存在载波频偏和信道估计偏差影响的上传多用户MIMO-OFDM系统的性能进行了解析和仿真研究.推导了在载波频偏和信道估计偏差影响下的空相关多用户MIMO-OFDM系统的有效数据符号的信号干扰噪声比表达式,给出了多用户MIMO-OFDM系统的符号差错性能指标.研究表明,理论计算与计算机仿真的系统符号差错性能结果在各种载波频偏和信道估计偏差情况下都比较吻合.