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.     

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%.      

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...     

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。     

基于导频的OFDM系统信道估计

本文介绍了基于导频的OFDM系统信道估计的基本方法,并给出在不同估计准则、不同导频图案下,信道估计性能的对比分析。采用广义平非相关散射下的多径时变瑞利信道模型,对各个算法进行仿真,得出不同算下信道估计的均方误差曲线。仿真结果表明：在快变信道中,梳状导频较块导频有更好的性能;基于MMSE准则的信道估计比基于LS准则的估计有更的性能,但前者复杂度较高。     

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。     

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。     

自适应OFDM系统中基于分布式压缩感知的CQI反馈方案

提出了正交频分复用(OFDM)系统中基于分布式压缩感知的信道质量信息(CQI)反馈压缩机制。利用CQI的时间相关性、频率相关性以及空间相关性,提出了两种联合稀疏模型,并分别通过压缩感知算法和分布式压缩感知算法对反馈的数据进行压缩、重建。仿真结果表明,与压缩感知相比,分布式压缩感知算法在不增加终端复杂度的同时,能够显著地降低测量值的数目,从而达到降低系统反馈速率、提高吞吐量的目的。     

自适应OFDM系统中基于压缩感知的反馈压缩新方法

在多用户无线通信系统中,采用自适应调制与调度技术能够有效提高系统吞吐量.为此,必须反馈信道质量指示(Channel Quality Indication,CQI).在多载波自适应正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中CQI反馈速率非常高,令系统难以承受.因此,必须对反馈信息加以压缩.近年来提出了一种新理论,称为压缩感知(Compressed Sensing,CS).基于CS理论提出了一种新的CQI反馈方案.通常,基于离散余弦变换的压缩方案被认为是最佳压缩方案,仿真结果表明所提出的新方法性能优于基于离散余弦变换的压缩方案.     

空时编码的OFDM盲信道估计

提出一种新的恒模复调制、单天线接收实现空时编码的OFDM(ST-OFDM)盲信道估计的算法.建立了2发1收的ST-OFDM系统模型;利用空时编码的特点,对发射信号采用恒模复调制,引入周期相关特性,将各子信道分开进行估计;利用循环前缀引入的信息冗余给出子空间算法,实现盲信道估计.恒模复调制可避免非常数调制导致的峰值功率问题.该算法不需要对OFDM信号进行冗余预编码,不会降低系统码率;由于采用单天线接收就可实现盲信道估计,不需要改变接收机的结构;不受信道阶数过估计的影响.但如有信道零点在OFDM子载波上,算法不能成立,因此受信道零点位置的限制.     

OFDM系统中信道估计的插值方法分析

近年来,正交频分复用(OFDM)技术已被越来越多的人所关注,并且在IEEE 802.11无线局域网中得到实际应用.在OFDM系统中一般要进行信道估计,本文对常用的四种信道估计插值方法进行了分析,并给出了仿真结果.结果表明,采用离散傅立叶插值所得到的效果最好;采用三阶样条曲线插值次之;采用基于二阶多项式插值的方法比三阶样条曲线插值又要差些;采用线性插值的方法所得到的效果最差.     

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.     

OFDM系统中基于导频的信道估计最优化分析

近年来,正交频分复用(OFDM)技术已被越来越多的人所关注,并且在IEEE 802.11无线局域网中得到实际应用.在OFDM系统中一般要进行信道估计,从最小平方误差准则(Least Square Error Law)和最小均方误差准则(Minimum Mean Square Error Law)两个方面对基于梳状导频的信道估计方法进行了分析,并给出了仿真结果.结果表明,采用MMSE准则比采用LS准则所得到的误码性能要好.     

V-BLAST OFDM系统的信道估计方法

下一代宽带无线通信系统的核心技术MIMO-OFDM(Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing)能显著提高系统的容量,但要获得该技术所带来的性能优势,快速、准确的信道估计是关键。为降低V-BLAST OFDM(Vertical-Bell Laboratory Layered Space-Time Orthogonal Frequency Division Multi-plexing)系统中信道估计的运算复杂度和提高估计精度,提出了一种基于CAZAC(Constant Amplitude ZeroAuto Correlation)序列的信道估计方法。该方法避免了矩阵求逆运算,利用该序列良好的自相关性,通过相关运算可消除多发送天线信号间及多径信号间的相互干扰,并且明显抑制了噪声对估计性能的影响,使信道估计的性能得以显著提高。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法无需多径时延估计,较已知功率时延谱与未知功率时延谱的传统信道估计算法,可分别获得约1 dB和2 dB的性能增益。     

一种快速正交频分复用频率跟踪算法

提出了一种快速的正交频分复用(OFDM)系统载波频率跟踪算法，该方法采用基于变步长的自适应滤波算法。经过频率粗同步后，以变步长的最小均方算法(VLMS)进行频率补偿。在算法的初始使用大的步长值加快算法的收敛速度，然后使用小的步长使残留的频率偏移最小。由于不需要训练序列，故该算法是盲的，没有频带效率损失。仿真结果表明，所提出方案能显著提高误码率性能，高精度的频率偏移估计几乎可以使频率偏移得到完全补偿，且算法的收敛速度比固定步长的算法快得多。     

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。