相关衰落多输入多输出系统的参数化信道估计

针对多输入多输出(MIMO)系统中信道空域相关影响信道估计性能的问题,提出了一种基于多径参数估计的信道估计方法.该方法适用于多径稀疏信道环境下的双端部署均匀线性阵列的MIMO系统,通过构建信道的多径参数化模型,用多径的径参数描述信道矩阵和信道空域相关,将信道估计问题转化为多径参数的估计,并采用波达矩阵算法估计出多径参数以完成信道估计.由于利用了信道的多径结构,在不需预知信道空域相关的情况下,能够获得比Least-Square方法更好的信道估计性能.仿真实验表明,与Least-Square方法相比,当信道估计均方误差达到10-1时,该方法在4×4和6×6的MIMO系统中分别能够获得2.5 dB和5 dB的信噪比增益.     

多用户多输入多输出系统预编码技术的研究

主要研究了非理想信道状态信息(Channel State Information,CSI)条件下,多用户多输入多输出(MIMO)系统的Tomlinson-Harashima Precoding(THP)算法.首先分析了信道估计误差对系统误码率(BER)性能的影响,仿真结果表明:信道估计误差对系统BER性能影响较大.在此基础上,应用best-first算法对系统性能进行改进,提高了系统的BER性能.     

一种改善的MIMO-OFDM系统MAP信道估计

在MIMO-OFDM系统下提出一种最大后验概率(MAP)信道估计算法.该算法利用期望最大化(EM)算法把MIMO信道估计分解为一系列独立的SISO信道问题,降低了MAP算法的计算复杂度.同时,根据在角域内不同发送和接收天线间的信道可近似为空间不相关,利用最有用抽头(MST)技术来减小噪声对估计性能的影响.仿真实验表明,与传统LS和EM算法相比,所提算法在低信噪比下具有较低的估计误差.     

迭代KALMAN信道估计算法在MIMO-OFDM系统的性能仿真研究

讨论了MIMO-OFDM通信系统中时变信道估计的KALMAN滤波算法。为了提高传统KALMAN信道估计算法的性能,提出了一种迭代KALMAN滤波算法,将整个子载波分为2部分:一部分用于发送导频,另一部分用于发送信号。在一个OFDM符号块中,对导频子载波和信号子载波处的无线信道进行循环估计,从而提高信道估计的精度。仿真结果表明,迭代KALMAN滤波算法的性能好于传统KALMAN滤波算法。     

时变信道下一种低计算复杂度的信道估计算法

在时变信道中正交频分复用(OFDM)系统下传统信道估计方法存在估计性能差、计算复杂度高的问题.为此,文中提出了一种双对角线性最小均方误差(DD-LMMSE)的信道估计方法.首先建立基于基扩展模型(BEM)的系统模型,然后进行两次对角线性最小均方误差估计得到BEM系数,从而估计出信道的时域冲击响应.仿真实验结果表明,该方法不管在慢时变信道下还是在快时变信道下均具有良好的估计性能,且计算复杂度低.     

应用基扩展模型的混合信号单通道盲分离算法

针对传统最小均方误差逐幸存路径处理(LMS-PSP)单通道盲分离算法在时变信道下性能差的问题,提出一种基于基扩展模型逐幸存路径处理(BEM-PSP)的单通道盲分离算法。首先对接收到的部分混合信号进行LMS-PSP单通道盲分离,得到部分准确的信道冲激响应(CIR);然后结合时变信道下基于基扩展模型进行信道估计的思想,完成整个时间周期CIR的估计;最后采用Viterbi算法对混合信号进行序列估计,从而实现时变信道下混合信号的单通道盲分离。仿真结果表明,对于2路混合QPSK信号,在相同仿真条件下,BEM-PSP算法较LMS-PSP算法能降低50%的复杂度且能获得更好的性能,在20dB处的误码率可达4×10-2,而LMS-PSP单通道盲分离算法的误码率只能达到1×10-1,并且在同等过采样倍数下,该算法能获得更高的性能提升。     

对称α稳定分布噪声下基于Kalman滤波迭代信道估计

为了提高加性脉冲噪声衰落信道环境下的通信传输性能,提出了一种适用于对称稳定分布噪声的基于Kalman滤波的迭代信道估计方法。该方法利用时变信道的先验统计信息将信道建模为一阶自回归模型,并将最小分散系数准则应用于Kalman滤波信道估计方法中,从而更充分地利用了时变信道和非高斯噪声的先验信息。在较为严重的时变脉冲信道下,该方法比最小平均p范数估计方法性能要优约2 dB。仿真结果表明:该方法能消除脉冲噪声和稳定分布二阶矩不存在等不利因素的影响,能快速准确地跟踪并预测时变信道的变化,且性能显著地优于传统的最小均方误差和最小平均p范数信道估计方法。     

快速时变信道下的基扩展模型信道估计性能分析

针对快速时变信道,提出了一种基于复指数基扩展模型(CE-BEM)的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计方法,对信道估计的结果使用离散长椭球序列(DPSS)进行平滑处理,并相应提出了基于迭代的载波间干扰(ICI)消除信道均衡方法.仿真结果表明:在高多普勒信道场景下,该方法系统误码性能较传统信道估计方法有一定程度的提升.     

快变信道下OFDM系统的判决反馈信道估计

为了改善OFDM系统在快变信道下的传输性能,文中提出一种利用叠加训练序列进行时域信道估计的方案.基于时变信道抽头系数的指数基插值模型,利用一个符号内的叠加周期训练序列建立线性表达式,并根据最小二乘准则求出插值模型的相应参数,由此构造对应的时域响应矩阵和频域均衡矩阵.为进一步改善估计和均衡性能,将所得的符号判决作为已知的训练序列进行迭代信道参数估计,从而能有效地改善信道估计的性能并消除载波间干扰.实验结果表明文中算法在时间-频率双选择性信道下具有较好的性能.     

基于EM的MIMO-OFDM系统LMMSE信道估计

最小均方误差(MMSE)信道估计算法应用于MIMO-OFDM系统时将带来高计算复杂度且不易实现,根据这个问题,提出了一种基于期望最大化(EM)的线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法,并分析了该算法的性能.EM算法可以把多输入多输出(MIMO)信道估计问题转化为一系列单输入单输出(SISO)信道估计问题,避免了大规...