一种信道估计平均长度动态调整的新方法

提出了利用相干Rake接收机原理,估计出有效到达径的信道估计参数及其包络信号;统计有效到达径包络信号的电平通过率,并由此估计出信道的多普勒频偏.利用多普勒频偏与最优信道估计平均长度的关系,动态地调整信道估计平均长度,使整个相干接收机的性能在不同的移动速度下均能获得较好的估计性能.     

一种多普勒频偏估计方法及分析

利用有效到达径上信道估计值包络的电平通过率,估计出时变多径信道的多普勒频偏,并分析了影响该频偏估计的几个系统参数,得到了合适的系统参数选取原则.同时在理论上分析了噪声环境下电平通过率的估计偏移,提出了修正方法,使得通信系统在各种移动速度和信噪比下都具有较高的估计精度.     

WCDMA中自适应最大多普勒频移估计方法的研究

提出了WCDMA系统中一种利用信道估计相位变化的统计信息来估计最大多普勒频移的自适应方法,并在分析相对误差的基础上给出了校正公式.仿真结果表明该方法简便易行,精度高,并且不受功率控制等因素的影响,在3G标准支持的宽广的多普勒频率范围内都能获得良好的估计效果.     

信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计

针对正交频分复用系统提出基于信道压缩表示的快衰落信道估计算法. 该方法采用一种紧凑型信道冲激响应(channel impulse response, CIR)矩阵及信道核向量的信道压缩表示方法,减少了CIR矩阵中的未知元素数目. 推导了等效信道模型以及CIR矩阵与信道核向量之间的闭式表达式,利用最小二乘和线性最小均方差估计器估计出信道核向量,并由其重构出CIR矩阵,从而实现了信道压缩表示的OFDM快衰落信道估计. 仿真结果表明,该算法能对快衰落信道进行有效估计,并降低系统传输BER.     

宽带CDMA系统中信道估计自适应滤波的研究

在研究了宽带CDMA系统中信道估计均方误差(MSE)的基础上,提出了一种利用信道估计的互相关函数作为系数的有限冲激响应(FIR)滤波器,并比较了它的理论均方误差与维纳滤波器以及滑动平均滤波器之间的大小.在第三代移动通信(3G)支持的多普勒频移范围内的计算机仿真表明:通过自适应算法,验证了所提出的方法在知道噪声方差的情况下都可以获得良好的均方误差性能.     

正交频分复用通信系统的联合同步算法

为多载波通信系统设计一种联合同步算法,能很好地解决多载波系统中的帧、符号和载波联合同步问题.从理论角度简单地分析该算法的性能,并针对多径信道进行了仿真.仿真显示该算法不仅提供高精度的频偏估计,而且提供足够精度的时间同步,从而有效地减少了时间同步估计误差和频偏所造成的符号间干扰(ISI)和子信道间干扰(ICI).     

基于压缩感知的MIMO系统稀疏信道估计

在多输入多输出通信系统中,接收端信道均衡与相干检测需要利用信道状态信息. 传统信道估计方法如最小二乘法和最小均方误差法均基于多径信道密集型假设,导致频谱利用率低下. 为此,该文研究在单载波MIMO系统中的稀疏信道估计,利用多径信道的稀疏特性提出一种基于压缩感知理论的信道估计方法. 这种方法能利用较少的导频信号达到与传统方法相比拟的估计性能,从而提高频谱利用率. 仿真验证和理论分析表明,基于压缩采样匹配追踪的压缩感知信道估计方法为MIMO系统稀疏信道估计的最优选择.     

先验信息整合的OFDM快衰落信道感知估计

在OFDM系统中,如何对快时变信道进行准确估计,同时提高频谱利用率是一个极具挑战的问题.传统信道估计方法如最小二乘法和最小均方误差法均基于多径信道密集型假设,导致频谱利用率低下.本文在压缩感知的框架下,利用多径信道的稀疏特性同时整合前次OFDM块中所估计的多径位置信息,提出了一个新的OFDM快衰落信道估计方法.因为利用了信道稀疏性与多径位置信息,本文提出的方法克服了奈奎斯特采样率的约束,大幅度减少了精确估计信道对导频数的需求.仿真实验结果表明,与经典的压缩感知和最小二乘方法相比,该文方法不仅获得了更好的估计精度,而且大幅度地提高了信道的频谱利用率.     

一种新的MIMO-OFDM系统信道估计算法

基于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的LS信道估计算法,提出一种基于加窗的LS迭代信道估计算法,利用对信道频域响应进行加窗,降低了实际MIMO-OFDM系统信道估计中的信道冲激响应(CIR)泄漏,从而使利用时域低通滤波进行噪声直接删除的方法变得有效.理论分析与仿真实验表明:提出的算法能够比传统的LS信道估计算法获得更高的估计精度.     

用于MIMO-OFDM的变换域盲信道估计算法

为了克服确定性子空间算法对信道阶数过估计比较敏感的缺点,将变换域方法与子空间方法相结合,提出了一种具有阶数误差鲁棒的子空间算法.该算法利用频域子空间算法对信道进行估计,根据变换域算法进行降噪处理,以改善估计精度.为了进一步评估信道估计器的性能,推导了算法的最小约束克拉美罗界.理论分析与仿真结果表明,该算法对信道阶数的过估计具有很强的鲁棒性.     

基于训练序列的发射分集OFDM系统的子空间跟踪信道估计

针对基于训练序列的发射分集OFDM系统提出了两种信道响应的时延子空间和幅度跟踪信道估计方法：第一种方法直接对信道的时域冲激响应进行跟踪；第二种方法对信道时域冲激响应的离散傅里叶变换(DFT)进行跟踪，进一步提高了信道估计性能．结合维纳内插滤波技术对两发一收空时分组编码的发射分集OFDM系统进行了仿真，通过对信道估计结果进行子空间跟踪，显著提高了系统性能．     

OFDM系统的一种新的信道参数估计方法

首先研究了多径衰落信道在OFDM系统中的特点,然后提出了一种新信道参数估计方法,该方法在粗略估计等效相关信道的各路径参数的基础上,利用各路径之间的相关性,分别估计出原始独立衰落信道的各路径时延和幅度.由于独立衰落信道的路径数目远小于等效相关信道的路径数目,该方法能够降低信道加性白噪声对信道估计性能的影响,从而有效地提高信道估计的精度.     

时延估计的克拉美—罗下界的渐近分析

从时延估计的Ｆｉｓｈｅｒ矩阵的最基本概率表达式入手，利用Ｔｏｅｐｌｉｔｚ（托布里兹）矩阵和循环矩阵的渐近等效性，以及循环矩阵的谱特性，导出了时延、多普勒、及其更高阶导数联合估计的Ｆｉｓｈｅｒ矩阵的严格渐近解析表达式，此结果较人们常采用的近似结果更加精确。两者之间的比较分析表明，有一定条件下两者具有较好的一致性。     

MIMO-OFDM系统中一种改进的盲信道估计算法

针对MIMO-OFDM系统中线性预编码信道估计算法需要多次计算模糊度矩阵的问题,提出一种改进的盲信道估计算法.该算法首先对各天线上所接收信号的互相关矩阵进行处理,使信道估计矩阵的模糊度矩阵统一,再利用统一的模糊度矩阵通过迭代方法实现系统的信道估计.仿真结果表明,改进算法的估计精度在低信噪比时仅有较小损失,而在高信噪比时与现有的线性预编码算法接近,且具有较好的收敛性.与现有的线性预编码信道估计算法相比,改进算法显著降低了计算复杂度.     

Logistic模型参数估计研究

logistic模型的应用非常广泛.其模型参数是影响精度的重要因素之一,文章在现有文献基础上,提出一种新的改进方法,即牛顿插值法和最优权重法对模型参数进行估计.实例分析表明,该方法在一定程度上提高了模型相关系数,降低了模型偏差,且具有较为理想的预测效果.     

大规模MIMO系统中基于子空间跟踪的半盲信道估计

基于特征值分解(eigen value decomposition, EVD)或奇异值分解(singular valuedecomposition, SVD)的半盲信道估计算法需要进行重复的EVD或SVD计算,计算量较大,不适用于多小区多用户的大规模MIMO系统. 为此,针对多小区多用户大规模MIMO系统中的半盲信道估计给出了一种快速实现算法. 该算法主要利用最小二乘(least-squares)及线性最小均方误差(linear minimum mean-square error)原理导出一种新的递归计算模糊矩阵的方法,采用快速递归row-Householder 子空间跟踪算法对接收向量的信号子空间的估计进行加速. 仿真结果表明,所提出的算法估计性能良好,并能有效减轻导频污染的影响.     

MIMO OFDM系统时变信道估计及最优导频分布

基于分段线性模型,提出了一种利用导频序列的信道估计算法.该算法首先利用导频序列估计出当前OFDM符号间隔内信道线性变化的斜率和中间时刻信道的冲激响应值,然后根据线性模型利用估计出的参数得到当前符号间隔内所有时刻上的信道冲激响应.此外,还研究了所提算法中的导频分布问题.可以证明,在快时变环境下,分组且每组等间隔分布于频域上的导频序列有着更好的系统性能.仿真结果表明了所提算法在时变环境下的有效性和采用等间隔分组导频序列的优越性.