导频信道估计中的插值算法

在比较OFDM信道的线性、高斯、三次样条、低通滤波、变换域和维纳插值的性能后,针对算法误差较大和计算复杂度的问题,给出2种在首尾子载波均插入导频时变换域的改进方法．仿真结果表明：改进的变换域插值的均方误差有显著减小,与维纳算法的性能接近,但复杂度降低．     

基于导频的OFDM系统的信道估计方法的分析

正交频分复用（OFDM）是实现无线多媒体通信的关键技术之一,对信道进行估计有利于消除信道对OFDM系统性能的影响。探讨了OFDM系统中基于导频的信道估计的方法,并对它们的性能进行了分析和对比。     

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.     

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。     

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。     

OFDM系统中基于DCT的RLS信道估计

提出了一种适用于正交频分复用系统信道估计的基于离散余弦变换的RLS方法,并给出了相应的算法．该方法用离散余弦变换代替传统的RLS算法中的DFT变换,能有效降低信道冲激响应泄漏引起的混叠误差．仿真结果表明该方法的性能比传统的RLS算法好,系统误符号率和均方误差都有明显的改善．     

OFDM系统基于导频的DFT信道估计改进算法

针对实际OFDM系统中存在非整数倍采样多径时延、导频非均匀插入以及噪声区间不连续的情况,分别采用加窗、导频LS估计值归位、噪声功率迭代的方法,对基于导频的DFT信道估计算法进行改进,并通过计算机仿真验证改进算法性能。仿真结果表明,改进算法性能介于LS算法与LMMSE算法之间,优于传统DFT算法,在信噪比20 d B时提供近3 d B性能增益,同时简化算法复杂度,适合硬件实现。     

DCT插值算法在OFDM水声信道估计中的应用

海洋声信道是一种复杂的时-空-频变参信道,信道估计的准确程度直接影响着整个系统的性能。本文首先分析了水下声信道估计的基本方法,介绍了基于DFT的信道估计算法,并重点介绍了离散余弦变换(DCT)的插值算法,最后在仿真得到的水声信道模型下对两种算法性能进行了仿真。基于DCT的信道估计算法在水声信道时延为非整数倍采样间隔时可有效抑制信号的频谱泄露问题,从而改善系统的性能,更加适合于时变的水声信道。仿真结果表明该算法在改善系统性能方面优于基于DFT的信道估计算法。     

基于802.16d的OFDM导频信道估计

以基于导频的信道估计展开研究.首先总结一般无线信道的多径时变统计特性,给出SUI-3信道模型的仿真实现.在此基础上,研究现有的块状导频插入方式下信道估计算法的原理和性能.基于Alamouti空时编码方案,构建1种具有2个发射天线和1个接收天线的时-频空时编码的正交频分复用(OFDM)系统,提出适用于虚载波系统的基于DFT变换的信道估计算法.该方法利用DFT迭代算法来重构虚载波的频域信道状态信息,通过时域滤波方法来抑制噪声.仿真结果表明:该算法实现了良好的信道估计性能,有效可行.     

水声OFDM通信系统中一种新的信道估计方法

研究了水声正交频分复用(OFDM)通信系统中的信道估计问题。通过分析水声信道的稀疏性结构特点及其统计特性,获得了基于最小误判的最优筛选门限。利用该门限能够最大限度地判别非零值信道抽头位置。在此基础上,采用结构LS方法进一步对非零值抽头进行精确估计,从而获得水声信道的精确估计值。通过计算机仿真,在两种不同稀疏信道情况下,验证了文中算法的有效性。该算法简单、快速,便于实际应用。     

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.     

车载 OFDM 通信系统中结合后训练序列的判决反馈信道估计方法

针对具有较大多普勒扩展和时延扩展的车载通信环境,利用后训练序列信道响应携带的信道变化信息,提出一种结合后训练序列的判决反馈信道估计方法.该方法采用最小二乘算法估计后训练序列的信道响应;对前一个正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)符号和后训练序列的信道响应估计值进行系数加权求和来估计当前OFDM符号的信道响应,并利用其4个导频子载波的信道频率响应关系自动获取加权系数;最后,对获得的信道响应估计值进行判决反馈和低通滤波以降低噪声影响.仿真结果表明,与目前取得较好性能的STA(spectral temporal averaging)方法、CDP(constructing data pilot)方法和结合平滑滤波的判决反馈信道估计方法相比,所提方法具有更优的误包率性能.     

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。     

OFDM系统中基于匹配追踪的稀疏信道估计算法研究

针对OFDM系统,利用信道冲激响应的稀疏特性,提出了一种新的OFDM稀疏信道估计算法。它分两步完成：首先利用匹配追踪思想确定出非零抽头系数的位置,然后再采用最小二乘算法完成对非零系数值的二次估计,从而通过减少信道估计参数的个数降低算法复杂度。该算法具有较好的归一化均方误差性能,但在剩余向量更新上还不是很精确,通过改进剩余向量的更新方式,得到了另一种性能更优的OFDMMMP算法。仿真结果验证了该算法的有效性。     

OFDM系统上行链路改进信道估计方法

本文提出正交频分复用（OFDM）系统中基于码分复用（CDM）导频的上行链路的信道估计方法以减小导频序列间的干扰。在上行链路中,不同用户的导频的非正交性会极大地降低信道估计的性能,本文提出在信道估计中使用干扰删除来解决这一问题。仿真结果表明,我们的方法的性能与解相关方法相似,但复杂度更低。     

Blind channel estimation through redundant linear precoding for OFDM systems

A novel approach of blind channel estimation through redundant linear precoding for orthogonal fre-quency-division multiplexing （OFDM） is proposed. A redundant linear frequency-domain preceder is ap-plied to each pair of blocks before they enter the OFDM system. With the aid of the introduced structure, the frequency-selective channel can be identified at the receiver through auto-correlation operations, sin-gular value decomposition （SVD） and scalar ambiguity resolution. The proposed blind channel estimation method has low computation complexity and requires no prior statistical information of channel or noise. The redundant linear frequency-domain precoder is employed to identify the frequency-selective fading channels. And the proposed blind channel estimation method has high spectral efficiency because it re-quires no training sequence. Computer simulations have proved that this proposed blind channel estima- tion method can identify the frequency-selective channels perfectly and have a good performance.     

Feedback strategies for iterative channel estimation in OFDM underwater acoustic communications

The extremely limited bandwidth in underwater acoustic communication makes channel estimation using fewer pilot symbols more challenging. Iterative channel estimation( ICE) can be used to refine channel estimation with limited number of pilots,by coupling the channel estimator with channel decoder. In this paper,various feedback strategies in ICE are discussed. The performance of a decision feedback based on the cost function is improved by modifying the design and another four feedback strategies are summarized,including hard/soft decision feedback and their threshold-controlled versions. Simulation results show that ICE can achieve impressive gains over the non-iterative receiver and the gains are more significant with fewer pilots. Furthermore,soft decision feedback outperforms hard decision feedback; while the feedback based on the cost function and soft decision feedback have quite close performance.