基于粒子群优化粒子滤波的SC-FDE系统信道估计方法

信道估计是SC-FDE系统中接收机对信道进行补偿的前提,针对该系统经典估计算法PF算法存在的粒子权值退化问题,结合粒子群算法,提出了基于粒子群寻优的改进PF算法的SC-FDE系统时变信道估计方法。在分析SC-FDE系统通信原理和建立信道估计动态空间模型的基础上,分析粒子滤波原理,引入粒子群寻优的思想,通过Logistic映射获得随机粒子序列,并利用PSO算法改善粒子分布区域。利用MATLAB软件将PSO PF算法与LS算法、EKF算法、DFT算法进行仿真对比,仿真结果表明,与其他传统信道估计算法相比,PSO PF算法在高斯噪声与非高斯噪声信道环境中均能有较低的误码率与归一化均方误差,并且在慢时变信道环境中性能更好。     

基于瑞利分布的变步长常模盲均衡算法

针对常模算法(CMA)及基于剩余误差非线性变换变步长常模算法(REVCMA)收敛速度慢的缺点,提出了以误差函数为随机变量、以瑞利分布为变步长,构造了基于瑞利分布的变步长常模盲均衡算法(RDVCMA)。该算法的变步长有两个参数,通过调整该参数,可以加快收敛速度。分别用4QAM及4PSK信号,通过典型电话信道,对算法进行了仿真研究。结果表明,在同样的稳态误差条件下,新算法具有比CMA及REVCMA更快的收敛速度。     

一种WCDMA下行自适应信道估计算法及其性能分析

针对第三代移动通信系统WCDMA的标准中的下行连续公共导频信道，提出了自适应加权的多符号平均的信道估计算法，它包括信道变化速率的检测和信道估计器权重自适应调整两个部分。仿真结果表明，自适应信道估计算法在误比特率性能上优于纯粹的多符号平均或者不取平均的信道估计方法，且该算法复杂度小，易于在硬件上实现。     

基于因子图的迭代信道估计与译码算法

针对频率平坦-时间选择性瑞利衰落信道下的数据检测问题,提出一种基于因子图与消息传递的联合迭代信道估计、符号检测与译码算法.对信息符号与信道系数的联合后验概率分布建立因子图模型,应用和积算法进行迭代消息传递,计算信息符号与信道系数的边缘概率分布.其中利用高斯参数化近似信道系数的连续概率密度函数,并结合前向-后向递归算法对信道系数进行迭代估计.仿真结果表明,在归一化多普勒频移分别为0.005和0.020的衰落信道下,该算法的误码性能与信道估计精度均优于传统的信道估计与译码算法.      

基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法

为解决当前OFDM网络信道噪声消除算法难以规避信道中的窄带莱斯噪声,且抗信道衰落能力不强,以及信道间普遍存在严重的频率干涉问题,提出了一种基于超螺旋精度提升机制的OFDM网络信道噪声消除算法.首先,根据各个传输子信道具有差异化的频率载波特性,将传输子信道等价为接收背景中的接收点,从而构建了超螺旋接收结构,有效消除不同传输子信道间存在的频率干扰特性,降低信道窄带莱斯噪声对信号预发射过程的衰落影响;随后,基于角度识别方式进行锐-钝识别,并结合拐点思想,采用序列重排技术,将待发射信号进行消波处理,并进行自旋精度提升,从而提高了其抗窄带莱斯噪声的性能.仿真实验表明:与常见的超高频精度自适应机制(UHF adaptive,UHFA)、共线度自旋精度提升机制(the degree of accuracy of collinear spin,DACS)相比,本文算法与理想状态下的OFDM功率谱密度曲线最为接近,具有更高的信号增益水平与更低的信道误码率.     

基于1 bit量化的超宽带同步技术研究

为有效简化FPGA运算复杂度,降低FPGA处理时钟,在传统的滑动窗相关的基础上,结合1 bit量化方法及多径能量积累的抗多径算法,提出了一种基于1 bit量化的超宽带多路并行同步方法,在此基础上设计了FPGA实现方案.推导分析了1 bit量化同步方法对系统性能的影响,给出了信噪比损失的量化结果.仿真结果表明,在低信噪比条件下,1 bit量化方法引入2 dB的信噪比损失.在高斯信道和瑞利信道下,通过针对虚警概率和漏检概率的分析及仿真,找到最优门限范围.      

应用回归算法改进宽带码分多址系统中的信道估计

研究宽带码分多址系统中瑞利衰落信道下使用导频符号辅助信道估计的方法,并提出应用回归算法改进信道估计.在初始估计中,由传统方法得到的信道参数估计值,通过长时线性或二次曲线回归来修正短时估计误差.仿真结果表明,在宽带码分多址系统中应用该方法可以获得0.4 dB的增益.     

瑞利衰落信道下延迟敏感业务的CR频谱管理

在平坦的瑞利衰落信道条件下,针对认知无线电网络中的延迟敏感型业务,考虑其延迟时限的要求,提出一个动态信道选择方案.为了管理分布式的可用频谱资源,认知用户通过一个虚拟排队模型的接口进行信息交换并使用优先虚拟排队分析估计期望延迟,并利用了相应的动态策略学习算法,使延迟敏感业务能够动态适应信道选择方案以达到最小化丢包率目的.     

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit, DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。     

基于注水线调整的认知无线电通信效用计算算法

本文在瑞利衰落模型下,根据认知用户的效用函数,来解决认知无线电中的信道规划问题,进而得到认知用户的通信效用。当认知用户输入功率和比特误码率受限时,其最终效用仅与注水线有关,因此我们提出了一种基于注水线不断调整的认知无线电功率分配及通信效用计算算法。理论研究表明,该算法具有较低的运算复杂度和接近于最优算法的认知用户效用,仿真分析验证了结论的正确性。     

OFDM系统中改进的FFT插值算法

提出了一种基于快速傅立叶变换的边缘扩展信道插值算法（EFFT,Edged Extend Fast Fourier Transform）。该算法对OFDM符号有效频带边缘的两端频点做镜像线性扩展,使增加的导频信息能改善有效频带边缘附近的信道估计性能。仿真结果表明,在低阶调制且SNR较低时,EFFT插值算法的性能与维纳滤波信道估计算法相当,且较传统FFT插值算法的MSE提升1dB左右。在实现复杂度方面,EFFT算法与FFT算法相当;与维纳滤波算法相比运算量明显降低。EFFT算法不需要对现有技术标准进行改动,也不会降低系统的传输效率。     

正交频分复用系统中改进的FFT插值算法

提出了一种基于快速傅里叶变换的边缘扩展信道插值算法(EFFT),该算法对正交频分复用(OFDM)符号有效频带边缘的两端频点作镜像线性扩展,使增加的导频信息能改善有效频带边缘附近的信道估计性能.仿真结果表明,在低阶调制且信噪比(SNR)较低时,EFFT插值算法的性能与维纳滤波信道估计算法相当,且较传统快速傅里叶变换(FFT)插值算法的均方误差(MSE)提升1dB左右.在实现复杂度方面,EFFT算法与FFT算法相当,与维纳滤波算法相比运算量明显降低.EFFT算法不需要对现有技术标准进行改动,也不会降低系统的传输效率.     

跨信道检测仲裁的信号集合更新算法

基于数字信道化接收机的信号集合更新模型,提出了跨信道检测仲裁的集合更新算法及其实时实现结构. 该方法以信号的频率特征为原则,与现有算法以信道特征为原则不同,解决了噪声环境中单载频信号和调频(FM)信号跨信道输出问题. 理论分析和仿真结果证明了该算法的有效性. 该算法已经应用于某数字信道化接收机.     

基于PSAM技术的Turbo系统载波相位恢复

提出一种在瑞利衰落信道下基于PSAM（pilot symbol assisted modulation）技术的Turbo系统载波相位恢复方法.该方法利用PSAM技术引入的导频信号对瑞利衰落信道进行估计,并结合联合Turbo译码和相偏恢复方法对载波相位进行恢复.仿真结果显示该方法以较小的系统开销,对瑞利衰落信道下Turbo系统载波相位进行较好的恢复.     

Turbo码在瑞利慢衰落信道中的性能仿真与分析

介绍瑞利衰落信道的编码信道模型，给出与这些模型相对应的仿真方法．然后针对充分交织瑞利平坦慢衰落信道，在未知信道状态信息的情况下，对Turbo码的译码算法Log—MAP进行修正，并进一步对影响Turbo码性能的主要参数：迭代次数、交织器长度、编码效率、分量编码器结构进行仿真与分析，得出的仿真结果可以指导实际无线信道中设计合理的通信Turbo码。     

一种MIMO复合信道容量研究

为了解决信道利用率的问题,结合MIMO信道相关模型、路径损耗、阴影衰落以及Rayleigh衰落,提出了 一种复合信道模型。通过对信道容量的仿真分析表明,天线空间相关性对信道容量的影响会随天线数量的增加而 增大,同时路径损耗与阴影衰落会极大削弱分集增益,导致在发送距离较远时MIMO系统失效。通过容量分析, 证明该模型能在实际系统设计中,为天线阵列与传输距离的选取提供数据依据。     

一种MIMO复合信道容量研究

为了解决信道利用率的问题,结合MIMO信道相关模型、路径损耗、阴影衰落以及Rayleigh衰落,提出了一种复合信道模型。通过对信道容量的仿真分析表明,天线空间相关性对信道容量的影响会随天线数量的增加而增大,同时路径损耗与阴影衰落会极大削弱分集增益,导致在发送距离较远时MIMO系统失效。通过容量分析,证明该模型能在实际系统设计中,为天线阵列与传输距离的选取提供数据依据。     

协作系统中联合功率分配和自适应多电平正交幅度调制算法

基于瑞利衰落的单源单宿多中继译码转发（Decode-and-Forward, DF）协作系统,提出了一种联合功率分配和自适应多电平正交幅度调制（M Quadrature Amplitude Modulation, M-QAM）算法.推导出了在高信噪比下系统误符号率（Symbol error ratio, SER）的紧密上界闭式表达式,并在给定系统SER的条件下,得到最小化SER的功率次优分配和实现M QAM自适应速率控制的联合算法.该联合算法仅需要在发送端获得信道统计状态信息（Channel Statistic State Information,CSSI）,从而避免了系统信道瞬时状态信息交互的开销.实验仿真表明,在高信噪比下,推导的闭式表达式逼近蒙特卡罗实验结果,提出的联合算法带来了性能增益.     

BFSK信号在高斯和瑞利信道中传输性能仿真分析

本文首先建立了高斯白噪声信道和瑞利衰落信道数学模型,并用MATLAB软件进行了仿真.以BFSK信号为例,对该信号在此两种信道中的性能进行了仿真分析,得出了对于相同的信噪比,信号在高斯白噪声信道中的误比特率低于瑞利衰落信道的结论.     

基于CC-RB算法的认知无线网络信道分配研究

针对基于规则的信道分配(RB: Rule Based)算法假设条件过于理想, 实际应用性不强的缺点, 在考虑各节点不同信道的吞吐量不同的基础上, 提出一种改进的基于信道容量的规则信道分配(CC-RB: Channel Capatty-Rule Based)算法。该算法引入信道容量矩阵, 在进行信道分配时为节点分配质量较好的信道。仿真结果表明, CC-RB 算法在复杂度增加不大的情况下, 系统吞吐量和公平性都较RB 算法有较大提高, 在干扰距离为100 m, 认知节点数为80 个时, CC-RB 算法比RB 算法的吞吐量增加了133%, 公平性增加了96%, 能更好满足实际需要。