无线通信OFDM系统相位噪声自适应补偿

将基于循环前缀的时域相位跟踪与基于频域导频的CPE校正技术相互结合,提出了一种旨在提高无线OFDM接收机抵抗相位噪声能力、低复杂度的相位噪声自适应补偿方案,时域跟踪可以对信道相位偏移低频成分起到初步的抑制作用,而在频域则通过引入导频子载波可信度判决机制,将CPE估计放在信道判决前进行,更为精确地消除由频率选择性相位偏移对CPE估计所带来的影响.仿真结果表明,本方案能够显著改善OFDM接收机在相位噪声条件下的系统误码率性能.     

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。     

一种基于压缩感知的正交频分复用信道估计中确定性导频方案

基于压缩感知的正交频分复用(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。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。     

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.     

正交频分复用系统中采用离散导频的频偏估计方法

针对采用正交频分复用(OFDM)调制的欧洲数字电视地面广播系统，提出了采用离散导频的载波频偏估计方法。将接收信号中的离散导频与接收机本地生成的离散导频进行相关运算，由相关峰值的偏移量求得整数倍载波频偏，由相关峰值的相位求得每个符号的绝对相位偏转量，再由相邻两个符号的绝对相位偏转量之差求得单个符号时间间隔内的相位偏转，从而得到小数倍载波频偏。仿真结果表明，与传统的采用连续导频的载波频偏估计方法相比，在高斯白噪声信道和慢衰落信道下，采用离散导频的载波频偏估计方法的性能有明显的提高；在快衰落信道中性能则稍差，但仍然保持在系统性能允许的误差范围之内。将离散导频用于载波频偏估计可以提高系统的频谱利用率。     

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。     

基于压缩感知的OFDM系统非线性失真恢复算法

针对OFDM系统中对信号直接限幅造成的非线性失真和信道估计性能下降,提出1种级联限幅及基于压缩感知的非线性失真恢复算法.该算法通过发送端的2次限幅操作,降低了导频处的非线性失真.在接收端利用压缩感知技术对非线性噪声进行估计并补偿.仿真表明,该算法能够有效消除非线性噪声对信道估计影响,提高信道估计性能,与迭代消除非线性失真算法相比,具有更好的峰均比抑制能力.     

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.     

基于TD-NLMS的航空移动通信OFDM系统载波频率偏移消除

针对航空移动通信中时变的信道环境和多普勒频移造成的子载波间干扰(ICI),提出了一种时域自适应归一化最小均方误差算法(TD-NLMS)来消除航空移动信道正交频分复用(OFDM)系统中载波频率偏移引起的干扰.该算法首先对接收的时域信号进行频偏预估计和预补偿,然后对剩余载波频移进行消除.仿真结果表明:在航空移动信道环境中,新算法可以很好的对旋转相位进行补偿,与最小二乘算法相比,误码率性能有明显提高,可以实现对载波频率偏移的消除.     

考虑量化的OFDM压缩感知信道估计算法

针对存在量化影响下的正交频分复用系统信道估问题,首先提出利用全相位FFT的ΣΔ量化噪声整形方法,基于信道稀疏性和压缩感知降低噪声大小;然后针对在量化噪声影响下的OFDM系统提出压缩感知信道算法.仿真结果表明,该算法具有良好的估计性能,同时可进一步降低系统噪声大小.     

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     

基于导频辅助的预编码连续相位调制(CPM)信号精确同步算法

针对连续相位调制(continuous phase modulation,CPM)信号同步问题,提出一种基于导频辅助的位定时与载波同步算法?导频信号由伪随机码构成,采用二进制预编码连续相位调制,在不破坏恒包络特性的基础上同时保留其伪随机特性?利用该导频信号可以实现位定时误差?载波频偏?相偏各参数并行独立估计?算法首先推导出同步头相关函数的闭合表达式;然后利用相关函数的单峰特性,通过搜索第1大和第2大采样值,实现对定时误差?相位误差的精确估计,并利用相位估计值通过差分计算实现对频偏的估计;最后通过计算机仿真,给出了该算法关于定时?相位?频偏估计的抗噪性能和估计范围 ? 结果表明,该算法在加性高斯白噪声信道中具有良好的性能,各同步参数在估计范围内和较低信噪比条件下能够接近修正的克拉美罗(modified Cramer-Rao bound,MCRB)?     

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KNN-TSVR算法的MIMO-OFDM系统信道估计

为了提高多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计性能,提出了一种基于K近邻加权孪生支持向量回归(KNN-TSVR)的信道频率响应估计算法.该算法的工作过程是首先用最小二乘算法对导频位置的信道参数进行估计,获取训练样本,然后用K近邻(KNN)算法对训练样本进行预处理,得到赋予各样本的权重,最后由加权TSVR对MIMO-OFDM系统所有位置的信道参数进行插值估计.本文提出的改进的加权TSVR信道估计方法不仅具有TSVR对非线性关系回归的优势,同时引入KNN算法对TSVR进行改进,使得该算法与传统TSVR相比,具有更好的回归性能和抗噪声能力.对非线性MIMO-OFDM信道进行估计的仿真实验结果证实了这一结论.     

OFDM中利用导频的一种信道估计方法

在移动通信中信道的特性是随时间变化的，为进行信号均衡以提高通信效率和通信质量，有必要对当前信道的特性进行估计，在对OFDM系统进行简要分析的基础上，介绍了OFDM系统中通过梳状分布的导频信号进行估计并而进行信号均衡的方法，以用来抵消由于多径产生的频率选择性衰落，仿真结果表明，该方法可行且有效。     

基于集成神经网络的信道估计方法研究

为解决噪声以及信号干扰等因素严重影响接收端信道估计的问题,提出一种基于集成神经网络的信道估计方法,利用多个改进后的神经网络来提取带噪导频信号与原始导频信号之间的非线性关系模型,根据其输出误差来计算差异度值,并结合差异度对其进行集成,得到训练完成的集成神经网络模型,通过集成神经网络模型来获取信道估计结果;与最小二乘(least squares,LS)估计方法相比,该方法不仅可以提高通信的可靠性,而且还能减少导频开销提高通信有效性;在不同的调制方式下,当误码率相同时,算法所需的信噪比LS算法均要更低;基于正交频分复用(orthogonal frequency division multiple,OFDM)通信系统进行仿真,结果证明,该方法具有优良的性能。     

高精度OFDM信道估计算法

为了降低OFDM系统经典最小均方误差(MMSE)信道估计算法的误码率(BER),提出了经带阻滤波的MMSE信道估计算法.该算法首先采用MMSE得到初始的信道估计值,再利用离散傅里叶变换的特性,将噪声和信道频率响应信息分离开来,最后通过带阻滤波器对估计算法进行滤波,进而提高系统的BER性能.仿真结果表明,在增加少量计算复...     

正交频分复用-多天线系统的盲信道估计算法

为了解决多天线系统的识别模糊问题,提出一种基于系统输出信号二阶统计的正交频分复用多天线(OFDM-MIMO)系统盲信道估计算法。该算法从频域角度出发,从而将有限冲击响应信道的识别简化为一系列的无记忆系统识别问题。利用信道频率相关特性降低了算法复杂度,同时解决了算法对样本数的依赖问题。为了去除盲识别的模糊度,设计了带少许导频插入的OFDM-MIMO系统结构,研究了算法的估计精度及其对信道容量的影响。仿真结果表明:2发2收,1024子载波的OFDM-MIMO系统在信噪比为20dB时盲估计的归一化均方误差约为10-2。另外,子载波信道的容量结果表明,在信道变化较快时该文提出的盲估计算法相对于训练方法有明显的容量优势。     

高阶调制OFDM的联合似然估计算法

为了估计定时误差、残留频偏和相位噪声干扰,以降低高阶调制的正交频分复用(OFDM)系统中的误码平台,提出一种基于联合似然的估计算法。该算法通过最大化信道冲激响应与这些干扰间的联合似然函数值,分步获得了定时误差、残留频偏、相位噪声以及信道冲激响应的估计值。仿真结果表明,与已有联合估计算法相比,该算法可准确估计信道响应,有效抑制解调输出中的非Gauss干扰,将解调输出的误码平台降低近一个数量级。该方法可有效应用于提高高阶调制OFDM系统的性能。