双选择性衰落信道下的频谱感知

为提高双选择性衰落信道环境下频谱感知性能,提出了一种基于改进的复指数基扩展模型进行信道建模的频谱检测方法.该方法是在一般的复指数基扩展模型的基础上,采用一种能自适应移动速度的基函数,在恒虚警概率条件下,利用接收信号的循环特征,对授权用户的频谱进行感知.实验结果表明,在低信噪比和认知用户移动速度不断变化的环境下该方法有较好的检测性能.     

基于压缩感知的时频双选信道估计研究

针对时频双选信道,利用信道的时间相关性,即同一条时延径在相邻时刻对应的信道系数之间具有很强的相关性,提出一种线性近似方法对时频双选信道进行建模,有效降低了未知参数的个数.考虑到无线信道在时延域具有稀疏性,基于压缩感知(Compressed sensing,CS)理论对线性近似模型进行了恢复重构.分别对未线性近似模型和线性近似模型的系统性能进行了仿真,并结合最小二乘(leastsquare,LS)算法、正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法、稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)算法给出了系统的归一化均方误差(Normalized Mean Square Error,NMSE)曲线.仿真结果显示,线性近似方法能有效对时频双选信道进行建模,针对本研究提出的线性近似模型,SBL算法能精确恢复出信道响应,并能有效地克服多谱勒效应.     

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.     

基于压缩感知的DRM信道估计

针对数字调幅广播(Digital Radio Mondiale,DRM) 系统频谱有限的特点,为了以较少的导频开销获得精确的信道状态信息,本文将压缩感知理论与信道估计问题相联系,建立基于压缩感知的DRM 信道估计模型,并分析和验证导频插入方式和数量对信道估计性能的影响.与LS(Least Square) 方法相比,基于压缩感知的DRM 信道估计不但能够以更少的导频获得精确可靠的估计结果,而且在提升信道估计性能的同时提高频谱利用率.     

基于卡尔曼滤波压缩感知的超宽带信道估计

针对超宽带通信系统采样速率过高的难题,利用超宽带信道冲击响应的稀疏性,提出了一种基于卡尔曼滤波压缩感知的时变信道估计算法.通过将直接序列调制的超宽带发送信号进行下采样,建立压缩感知的数学模型,接收端通过卡尔曼滤波压缩感知的重构算法对信道的冲击响应进行重构.仿真结果表明,对于时变的超宽带信道采用卡尔曼滤波压缩感知算法,不仅可以有效降低采样点数,而且提高了信道估计的准确性.     

SC-FDE系统中基于压缩感知的慢衰落航空稀疏信道估计

针对慢衰落时变航空多径信道码间串扰严重、接收端误码率高的实际问题,在SC FDE系统的基础上,分析了航空多径信道的稀疏性,将航空信道估计建模为稀疏信号的恢复问题,采用PN序列构造确定性测量矩阵,以基于稀疏度自适应匹配追踪算法作为恢复算法,建立PN-SAMP信道估计算法;比较了压缩感知类算法和传统的PN算法、LS算法的估计均方误差,并结合MMSE均衡比较了几种估计方法应用在SC-FDE系统中的误码性能。仿真结果表明,压缩感知类算法比传统PN算法和LS算法的估计误差要小,误码率也更低,在信噪比为20 dB的条件下,压缩感知类算法的误码率小于10E-4。在稀疏度未知的情况下,PN-SAMP算法比正交匹配追踪算法更稳健,更能满足对时变慢衰落航空稀疏信道的估计需求。     

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...     

频率选择性衰落信道中的信号盲估计方法

利用最小均方（ＬＭＳ）迭代算法对基于子空间的信号盲估计方法进行了改进、改进后的算法运算量小,便于多用户信号实时分离,为智能天线系统中的上行信号的分离提供了一种有效的解决方案。计算机仿真实验表明,在算法的复杂程度显著降低的情况下,利用改进后的方法可以取得与原方法同样的效果。     

频率选择性瑞利衰落信道中自适应均衡和信道估计的性能分析

在分析频率选择性瑞利衰落信道性能的基础上,对其信道的自适应均衡和信道估计进行了仿真测试.仿真结果表明在分别采用随机数据和图片两种传输信号的情况下,结果均与理论上的分析是一致的,并提出了今后可能改进的研究工作.     

频率选择性瑞利衰落信道中自适应均衡和信道估计的性能分析

在分析频率选择性瑞利衰落信道性能的基础上,对其信道的自适应均衡和信道估计进行了仿真测试。仿真结果表明在分别采用随机数据和图片两种传输信号的情况下,结果均与理论上的分析是一致的,并提出了今后可能改进的研究工作。     

双选择性衰落信道中一种新的OFDM均衡算法

在分析子载波间干扰(ICI)产生机理的基础上,提出一种采用联合时频域均衡抑制ICI的算法.理论分析和仿真结果均表明:在一定的条件下,该方法能够有效地抑制ICI的影响,从而使OFDM系统的误码率得到相应的改善.     

超宽带通信压缩感知信道估计与信号检测方法

针对超宽带信号在采样速率过高时难以采样的问题,利用信号稀疏性提出一种基于压缩感知的信道估计和信号检测算法(CS算法).将信号重复送入随机滤波器后发送,对接收信号进行欠采样,利用调制信号、滤波器、信道的圆周卷积关系建立压缩感知的数学模型,从而可采用基追踪算法实现信道估计和信号检测.仿真结果表明,CS算法所需的采样数据量仅为最小二乘算法的1/3或更少,而在中等信噪比(15~25 dB)的情况下,估计性能可以提高约4.5 dB,且可以准确检测出原始信号.     

基于集员估计的线性MIMO系统故障检测方法

考虑了一类具有未知有界噪声的线性多输入多输出(MIMO)系统的故障检测问题,提出了一种基于集员估计的故障检测方法.通过当前时刻系统状态范围和测量输出值的一致性检验来检测系统是否发生故障.如果系统正常运行,则利用系统测量输出信息校正当前时刻系统状态范围.利用三容水箱系统模型进行了仿真研究,结果表明了所提方法的有效性.     

衰落信道下的无线传感器网络虚拟MIMO传输优化设计

针对基于虚拟多进多出技术的无线传感器网络系统,分析了在信道衰落下的平均误码率,并提出了使用各协作节点最优传输功率的新方案,推导出基于Nt×1虚拟多进多出系统的最优传输功率表达式.理论分析和仿真表明：与等功率传输相比,传输功率优化方案可获得更低的误码率.同时,对协作节点数与传输效能的折中设计进行了探讨.仿真结果表明：低功率传输时,应适当降低协作节点数,以降低有效传输能耗.     

TDCS的压缩感知稀疏信道估计方法

为充分利用变换域通信系统高速无线传输时信道表现出来的稀疏多径传输特性,提高TDCS的信道估计精度,提出一种基于压缩感知的TDCS稀疏信道估计方法。针对TDCS设计了一种导频图案,该导频图案设计的数据帧结构保证了TDCS信号授权用户的正交性,且其构造的测量矩阵具有较低的互相关特性;利用Dantzig Selector重构稀疏信道冲激响应值。基于COST207乡村信道模型的仿真表明:新方法可有效降低稀疏信道估计的均方误差,在误比特率为0.002时可获得比最小二乘估计方法高约1dB的性能增益。     

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。