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.     

MIMO-OFDM系统中基于子载波分组信道估计的改进算法

针对传统的MIMO-OFDM系统信道估计算法复杂度高、对导频结构有特殊要求的问题,提出了2种基于子载波分组信道估计改进算法。改进算法通过子载波分组将多天线信道估计转换成单天线信道估计来获取导频子载波信道响应,避免了大矩阵求逆运算,降低了算法的复杂度;利用DFT滤波算法或LMS自适应滤波算法得到整帧所有符号的信道响应,实现算法复杂度不变、估计性能的提高。理论分析和仿真结果表明,改进算法与传统的信道估计算法相比较,具有较低的复杂度和更好的估计性能。     

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.     

一种新的基于伪导频搜索的MB-LSF信道估计算法

针对伪导频搜索算法复杂度高的情况,对基于伪导频的MB-LSF信道估计算法进行了研究。提出先估计导频位置的信道响应,然后通过线性插值得到所有位置的信道响应,进而检测得到伪导频的估计值,将其作为第1次搜索的符号。理论分析和仿真结果都证明了这种新算法在不影响信道估计性能的前提下,能够很大程度地降低伪导频的搜索次数。     

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。     

采用上行SCMA系统的新型导频结构及信道估计方法

在上行SCMA系统中,多用户在相同的子载波上传输信息导致正确估计每个用户的信道状态信息存在很大的困难。针对该问题,使用了一种适合于上行SCMA系统的新型导频结构。通过导频间隔和导频位置的合理设计,使得多用户的导频信号在导频结构上保持正交性,在接收端使用LS算法和LMMSE算法对导频进行信道估计,最后通过cubic内插得到完整的信道响应。仿真结果表明,基于LS算法的该导频结构更好地平衡了误码率性能和系统复杂度,减少了系统导频开销,并且运算量明显降低。     

采用导频子载波的OFDM系统频偏跟踪算法

为了进一步提高多径快衰落环境下,正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing,OFDM)系统的载波频偏估计精度,研究了利用在OFDM符号中插入的导频子载波进行小数倍频偏跟踪的算法在多径快衰落信道下的频偏跟踪性能.通过与常规的基于循环前缀的跟踪算法进行比较,采用导频子载波的频偏跟踪算法,不仅在高斯白噪声信道下能达到很好的频偏跟踪性能,而且在多径快衰落信道下也能实现更准确的频偏估计,因此采用导频子载波的算法更适合用于多径快衰落信道下的频偏跟踪.     

采用导频子载波的OFDM系统频偏跟踪算法

为了进一步提高多径快衰落环境下,正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统的载波频偏估计精度,研究了利用在OFDM符号中插入的导频子载波进行小数倍频偏跟踪的算法在多径快衰落信道下的频偏跟踪性能。通过与常规的基于循环前缀的跟踪算法进行比较,采用导频子载波的频偏跟踪算法,不仅在高斯白噪声信道下能达到很好的频偏跟踪性能,而且在多径快衰落信道下也能实现更准确的频偏估计,因此采用导频子载波的算法更适合用于多径快衰落信道下的频偏跟踪。     

WCDMA中基于分形插值的信道估计方法

为改进第3代移动通信标准WCDMA中基于时分复用导频符号辅助的信道估计问题,将分形理论引入多径衰落信道的描述．在多径衰落的分数布朗运动模型的基础上,提出一种利用两个连续时隙的导频符号估计出的信道参数进行分形内插的信道估计方法．与传统方法相比,该算法充分考虑了在高速运动及深度衰落的情况下信道参数快速变化的因素,使系统能更准确地估计衰落信道的参数,其性能在高速信道下优于原有算法,且可以自适应地跟踪信道衰落的变化．仿真结果验证了采用该方法的Rake接收机性能．与传统的随机模型相比,新的分形信道模型能更好地刻画出多径衰落的行为．     

一种新的基于判决反馈的OFDM系统信道估计方法

提出了一种基于判决反馈机制的信道估计方法,采用少量导频估计出初始信道信息,再从接收端检测出的符号中选取一组包含了少量错误的符号作为准导频,反馈到信道估计器,与初始的导频一起构成数量更多的导频序列,经过几次迭代,达到提高信道估计精度的目的.为提高初始估计的精度,信道估计采用了一种频域分集的方法.计算机仿真表明,在多径瑞利衰落信道下,本文的方法可以在较低的复杂度下有效地提高信道估计的精度,在MMSE接收条件下,系统具有良好的误比特率(BER)性能.     

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。     

无线OFDM系统中基于导频信道估计方法的性能比较

从实用的角度对无线OFDM系统中基于离散导频的几种信道估计方法进行了阐述,并进行了性能仿真、分析和比较。同时,给出了导频设计的基本原则和宽平稳非相干散射(WSSUS)移动无线信道仿真模型。在介绍线性内插、高斯内插、Cubicspline内插和低通滤波方法的基础上,重点对2-D和分离的2×1-D维纳内插滤波方法进行了介绍。维纳内插滤波是线性最小均方误差(MMSE)意义下的最佳内插滤波方法,其性能在所讨论的几种实用信道估计方法中是最优的。     

OFDM系统中一种双选择性稀疏信道压缩感知方法

针对OFDM系统,提出了一种基于压缩感知（CS）的双选择性稀疏信道估计新方法.为解决传统二维插值算法无法准确估计双选择性稀疏信道的问题,通过利用信道在时频域的稀疏特性,将OFDM系统下的双选择性信道模型转化为CS可解的BPIC数学模型,并最终利用基追踪算法对稀疏信道的脉冲冲激响应实现估计.仿真结果显示,新方法能有效减少导频数,提高频谱利用率;在传统的FFT-Linear和FFT-FFT二维联合插值算法无法正确估计出信道响应时,基追踪算法仍能实现对稀疏信道的精确估计.     

基于二维DFT的多导频模式OFDM信道估计算法

提出了一种正交频分复用 (orthogonal frequencydivision multiplexing,OFDM)系统中的抗噪声信道估计算法 ,适用于块状、梳状、格形和菱形导频模式。该算法通过导频位置偏移量预校正、二维离散 Fourier变换 (DFT)和变换域滤波消除噪声的影响 ,利用变换域补零和二维反离散Fourier变换进行信道传输函数插值 ,并使用变形 cos窗抑制插值过程中的频谱扩散。仿真结果表明 :该算法的系统性能明显优于传统信道估计算法 ,采用该算法获得了约 2 d B的每 bit信噪比增益。该算法在宽带 OFDM系统中有应用潜力     

MIMO系统中基于LMS处理的自适应时变信道跟踪算法

在无线时变衰落信道环境下，提出一种用于多输入、多输出（MIMO）天线系统的自适应信道跟踪方法．在空时分组码（space-time block code，STBC）的MIMO系统中，用导频进行信道估计后，采用基于最小均方（least mean square，LMS）的改进自适应算法对时变信道进行跟踪．该方法分别跟踪信道矩阵经正交分解（QR）后的参数，定义了度量时变衰落大小的信道矩阵“对角非零因子（diagonal nonzero factor，DNF）”，并利用它来调整LMS的步长以提高对信道的跟踪能力．仿真结果表明，该方法在相同的导频开销下，与传统的用LMS算法直接跟踪信道相比，性能有所提高．     

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.     

大规模MIMO系统中基于空时相关性的导频减小算法

在大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统信道估计过程中,基站向用户端发送导频信号.由于导频数量与基站发射天线的数量成正比,传统信道估计过程会产生巨大的导频开销,尤其是对于采用频分双工通信方式的(frequency-division duplexing,FDD)大规模MIMO系统.为了解决这一问题,通过利用无线MIMO信道的空间公共稀疏性和时间相关性,提出一种基于压缩感知(compressed sensing,CS)技术的导频开销减小算法,其中,空时相关性用来提高信道估计精度.该算法能够在未知大规模MIMO系统信道稀疏度的情况下,自适应地获取精确的信道状态信息.分析和仿真结果表明提出的算法在减少导频开销方面优于局部公共支撑算法,同时能够维持良好的信道估计性能.     

一种基于分数阶傅立叶变换OFDM系统的信道估计

为了在基于分数阶傅立叶变换的OFDM系统的接收端获得较好的均衡及采取相干解调而不带来新的复杂性,作者提出一种基于分数阶傅立叶变换的OFDM系统信道估计方法,该方法使用辅助训练数据,对时变信道的频率响应（CFR）或信道冲激响应(CIR)进行估计,文中给出了分数阶傅立叶变OFDM系统中信道估计的算法,最优阶数的确定,并采用Kalman滤波对时变信道进行跟踪.仿真结果表明,较传统的信道估计方法LMMSE,此种方法能够使系统性能得到改善.