正交频分复用系统中基于子空间跟踪的信道估计

基于导频的正交频分复用（OFDM）系统信道估计方法是通过在确定的时频位置发送已知的导频符号来获取信道参数的,通常包括导频位置的最小二乘估计和内插滤波两步。如果能够提高导频位置信道频域特性的估计精度,那么后续内插滤波的精度也就能相应地得到提高,为此,在建立通用参数化信道模型的基础上,提出一种子空间跟踪的改进算法,该算法通过基于Givens旋转的时延子空间跟踪和基于RLS滤波的幅度跟踪,提高了导频符号信道估计的精度,降低了跟踪算法的复杂度。仿真结果表明,基于子空间跟踪的信道估计方法具有较低的复杂度和较高的估计精度。     

一种基于PN序列的OFDM时域信道估计方法

提出了一种基于PN序列的OFDM时域信道估计方法,在时域OFDM符号中插入PN序列作为训练序列,将其与对应的接收序列作圆周相关处理,并通过迭代逐次检测出信道各径参数,进而获得信道频率响应估计.仿真结果表明,在相同的信噪比和信道利用率条件下,提出的方法比频域梳状导频估计方法具有更高的信道估计精度.     

认知无线电中的一种信道估计方法

认知无线电系统能否充分发挥其优势在很大程度上取决于信道估计的准确性和实时性。将基于新型时域内插的初始估计和EM跟踪应用于认知无线电系统,同时引入小波包对初始估计进行消噪处理,提出了一种新型的半盲信道估计方法。理论分析和仿真表明,该方法较好地解决了由于主用户存在造成的导频分布不均匀,保证了天线之间导频符号的相关性,且由于采用EM信道跟踪和小波包去噪进一步节省了频谱资源、提高了估计准确性。该方法可满足认知无线电信道估计实时性和准确性要求,具有较大的实际应用价值。     

基于阵列导频的正交时频空调制信道估计算法

正交时频空调制(orthogonal time frequency space modulation, OTFS)系统中,发送端嵌入少量高能量导频,并在导频周围预留保护符号的导频结构,会导致OTFS信号峰均比(peak-to-average power ratio, PAPR)高。基于导频和数据叠加的导频设计结构,可以降低发送端信号峰均比,但接收端信道估计复杂度高。为降低OTFS信号峰均比和信道估计复杂度,设计了一种基于最佳二进制阵列(perfect binary array, PBA)的导频结构和信道估计算法。在发送端,通过将导频能量均匀分布在一个阵列的多个导频中,降低了OTFS信号峰均比。在接收端,利用最佳二进制阵列导频的理想自相关特性,通过移位相关操作,分离信道多径和聚集每条信道径的能量,并抑制噪声和残留多径间干扰,以较低的计算复杂度实现较高精度的信道估计。相较于现有的一些导频结构及其信道估计算法,在牺牲一定的信道估计精度情况下,所提方案有效降低了OTFS信号的PAPR和信道估计复杂度。     

OFDM系统LS信道估计中的最优导频设计

针对设置有保护频带的OFDM系统,基于等间隔导频(UPPTS)设计方法,在保证最小二乘(LS)信道估计均方误差(MSE)最小的前提下,计算了系统允许存在的最大保护频带宽度,给出了初始导频位置的选择范围,通过调整导频序列的初始位置,使导频序列有效避开保护频带.仿真实验结果表明,当导频序列的初始导频落入本文所给出的导频位置选择范围之内时,系统给出了更高的信道估计精度和更低的误码率,进一步验证了算法的有效性和优越性.     

MIMO-OFDM系统中的信道估计

给出了一种适于多输入多输出-正交频分复用（MIMO-OFDM）系统的信道估计方案．该方案首先根据最小二乘准则,利用散布导频估计出MIMO信道的单位冲激响应,然后对此估计值进行时域白适应Wiener滤波以提高估计精度,最后经过离散傅里叶变换得到MIMO信道频率响应用于信道均衡．这一估计方案充分考虑了信道在时域以及频域的相关性,从而估计精度高、性能稳定．同时由于采用的导频符号均布于各发射天线的所有发射时段,因而它能及时跟踪信道的变化．仿真结果表明该方案具有良好的误码率性能,接近于理想信道估计的情况,并且对信道衰落变化较快的环境具有鲁棒性．     

基于DVB-T的OFDM系统的信道估计研究

DVB-T标准中采用了OFDM编码调制技术来提高系统的频谱利用率和抗多径干扰的能力,为了能够准确地解调OFDM信号,需要对接收到的信号进行信道估计.而基于导频的信道估计是通过导频子信道的响应计算出整个信道的响应,它能够很好地跟踪信道的变化,在计算复杂度不是很高的情况下能够达到较好的性能,是一种比较实用的信道估计方法.本文讨论了DVB-T系统中基于导频的信道估计方法,并提出了一种时频二维插值信道估计方法.仿真结果表明,二维插值信道估计较一维插值具有更好的误码率性能.     

基于斜状导频辅助的信道估计算法

通过插入导频估计出信道的频率响应是信道估计技术的一项重要内容,目前常用的基于导频符号的信道估计算法中,导频插入方案有块状、梳状和星状分布3种,它们各自有其缺陷,限制了其应用的环境.笔者结合已有的这3种导频分布结构的优势,提出了一种新的基于斜状导频分布结构的算法,该算法不仅频谱利用率高,算法性能好,而且大大降低了运算的复杂度.     

基于联合稀疏模型的OFDM线性时变信道估计

为了进一步提高OFDM线性时变信道估计性能,利用信道抽头的时域稀疏特性和相关性,提出一种基于联合稀疏模型的信道估计方法.首先,将线性时变信道模型下对连续多个符号周期的信道估计转换成一个联合稀疏重构模型;其次,采用基于测量矩阵互相关性最小化的分组导频设计准则,在应对子载波干扰的同时,保证了稀疏重构算法的性能;最后,设计一种基于循环并行树的分组导频优化算法.仿真结果表明:与传统线性时变信道估计方法和联合稀疏模型下的信道估计方法相比,所提方法所需导频数量少,信道估计性能更好,同时便于工程应用.     

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。     

基于隐藏导频的正交频分复用信道估计

单载波系统中的隐藏导频信道估计算法不适用于正交频分复用(OFDM)系统,为此提出了一种适用于OFDM系统的隐藏导频估计算法.该算法将导频信号叠加在时域信号之上,提高了有效数据率.仿真结果表明,所提算法能够在使用相同导频功率的情况下节约系统的有效带宽.     

A novel transmit scheme for OFDM systems with virtual subcarriers

Based on the double repetition structure in the frequency domain and the proper pulse shaping filter in the time domain, a novel transmit scheme for orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） systems with virtual subcarriers is proposed. Our proposed scheme with comb-type pilots can provide feasibility to reduce the channel estimation errors at the band edges with conventional inverse fast Fourier transform （IFFT）-based channel estimator. Also this transmit scheme can provide additional diversity compared to the conventional OFDM scheme. Meanwhile, the receiver schemes corresponding to the proposed transmit scheme are presented to obtain the advantages mentioned above. All these efficacies are confirmed by simulations.     

MIMO NC-OFDM系统的半盲信道估计算法研究

提出了一种基于零空间的多输入多输出不连续正交频分复用(MIMO NC-OFDM)系统的半盲信道估计的新方法。该方法利用线性预测得到信道矩阵的零空间作为LS算法的盲约束,对MIMO NC-OFDM时域信道脉冲响应进行估计。通过大量仿真表明,与传统的最小二乘算法比较,该方法可以在使用较少导频的条件下获得很好的信道估计性能,从而可以提高系统频谱有效性。     

基于压缩感知的MIMO双选择性衰落信道的估计

为了减少MIMO （multiple-input multiple-output）时频双选择性衰落信道估计过程中需要的导频符号数,文中对多径信道的时延和多普勒频移构成的时频二维有界区域进行量化,将该信道估计问题建模为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题,提出了一种采用正交匹配追踪估计MIMO双选择性衰落信道的方法.仿真结果表明获得相同的估计性能,所提出的压缩信道感知方法比传统的最小二乘法能节省近50％的导频符号,且该方法在低信噪比的场景里也能获得较高的估计性能.     

基于压缩感知的自适应加权匹配追踪算法

压缩感知（compressed sensing,CS）技术通过减少发射导频数来提高频谱的利用率。将CS技术应用于导频辅助的稀疏度未知的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）信道估计中,提出一种自适应加权匹配追踪（CS-based adaptive weighting &matching pursuit,AWMP）算法。该算法使用自适应加权、匹配追踪的方法估计信道时域脉冲响应,按照估计信噪比和匹配原则,利用多次迭代进行自适应加权和寻找最佳稀疏度,实现未知信道稀疏度与信噪比的情况下,准确估计信道信息。仿真验证表明,与传统的信道估计算法相比,采用基于AWMP的信道估计方法,能够利用较少的导频信息获得更低的误码率和均方误差。     

基于深度神经网络的高频谱效率频分复用系统的信道估计方法

针对高频谱效率频分复用(SEFDM)系统, 提出了一种基于深度神经网络(DNN)的信道估计方法.该方法使用等间隔相互正交的导频符号, 将其接收信号作为DNN的输入信号, 通过4层的全连接DNN结构提取信道特征, 最终实现了时域上的信道估计.仿真结果表明:提出的信道估计方法在同等条件下的均方误差(MSE)明显比最小二乘法(LS)的低, 对应的解调性能也更优, 且对导频数量具有更强的鲁棒性, 由此反映出该方法的优越性.     

OFDM系统中改进的FFT插值算法

提出了一种基于快速傅立叶变换的边缘扩展信道插值算法（EFFT,Edged Extend Fast Fourier Transform）。该算法对OFDM符号有效频带边缘的两端频点做镜像线性扩展,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FFT插值算法的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。     

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.     

宽带MIMO-OFDM系统的信道估计方法

为节省系统带宽,提出了宽带M IMO-OFDM(Mu ltip le-InputMu ltip le-Output and O rthogonal Frequency D i-vision Mu ltip lexing)系统中的一种信道估计方法。该方法只需对重要抽头进行估计,且两步算法在导频数小于信道响应时间和未知功率延迟分布的情况下,可获得与经典的LMMSE(L inearM in imum M ean Square Error)算法相近的性能,计算机仿真结果证实了其有效性。     

Selective transmission and channel estimation in massive MIMO systems

Massive MIMO systems have got extraordinary spectral efficiency using a large number of base station antennas, but it is in the challenge of pilot contamination using the aligned pilots.To address this issue, a selective transmission is proposed using time-shifted pilots with cell grouping, where the strong interfering users in downlink transmission cells are temporally stopped during the pilots transmission in uplink cells.Based on the spatial characteristics of physical channel models, the strong interfering users are selected to minimize the inter-cell interference and the cell grouping is designed to have less temporally stopped users within a smaller area.Furthermore, a Kalman estima-tor is proposed to reduce the unexpected effect of residual interferences in channel estimation, which exploits both the spatial-time correlation of channels and the share of the interference information. The numerical results show that our scheme significantly improves the channel estimation accuracy and the data rates.