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.     

一种基于连续导频的OFDM载波同步算法

OFDM系统能否充分发挥其优势在很大程度上要取决于同步性能的好坏.在对现行的几种主要的载波同步算法进行分析的基础上,提出了一种基于连续导频的OFDM载波同步算法.并进行了大量的计算机仿真,来验证算法的性能.仿真结果表明,算法能够在衰落信道下准确地估计整数倍和小数倍的载波频率偏差,而且不需迭代就可以达到很高的估计精度,若要进一步提高估计精度,还可以进行迭代运算.可以认为该算法是一种高效的载波同步算法.     

一种衰落信道下的OFDM载频同步跟踪算法

提出了一种适合无线衰落信道的正交频分复用(OFDM)系统载频同步跟踪的算法．算法的关键是在发送符号中插入相同的导频序列,利用相邻导频序列的差分相关值的相位来估计载波频率偏差．理论分析和仿真表明,该算法估计范围较小,但估计精度高,适用于载频同步跟踪阶段,可工作于低信噪比条件下。而且在衰落信道下也具有较好的性能．     

自适应Wiener反卷积滤波的OFDM接收算法

为改进正交频分复用(OFDM)系统在多径衰落信道下的解调性能,提出了基于自适应Wiener反卷积滤波反馈环路的接收算法,对多径衰落信道进行白化处理,使处理后的信道噪声接近于加性高斯噪声(AWGN)。该文推导了OFDM系统中反卷积滤波器抽头系数的估计算法及其在非时变和时变信道中的自适应迭代算法,并且讨论了系统中定时估计、载波频率估计和信道估计算法(它们都是在AWGN信道环境下的算法)的使用方法。仿真表明:该算法可以有效地降低多径衰落的影响,得到优良的解调性能。     

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。     

OFDM移动通信系统中的最大多普勒频移估计

为了估计移动正交频分复用(OFDM)系统中衰落信道下的多普勒干扰,提出了利用OFDM符号的循环前缀检测最大多普勒频移的方法.在已有的单载波系统多普勒估计算法的基础上,结合OFDM符号已有的循环前缀,通过计算循环前缀的归一化自相关函数,得到最大多普勒频移.在衰落信道下的计算机仿真结果表明,该算法可以准确地估计出最大多普勒频移.该方法只需利用OFDM符号的循环前缀,不需要其他辅助数据或者插入导频,可以方便地应用于现有OFDM系统中.     

正交频分复用系统中新的载波精同步算法

提出了一种利用正交频分复用(OFDM)系统的小区广播信道来进行载波同步的算法。减少了OFDM系统的导频所占用的资源。提高了系统的传输效率。仿真结果表明，该算法在加性高斯白噪声信道以及衰落信道下都具有较好的性能。     

宽带无线通信的单载波频域均衡技术研究

无线环境下,宽带通信面临严重的多径衰落问题.多径时延扩展到数+到数百个符号,造成严重的符号间干扰.单载波频域均衡(SC-FDE)是解决宽带无线通信系统中多径衰落问题的一个方案.文中探讨了SC-FDE系统的组成结构和处理流程,将SC-FDE与目前被广泛关注的OFDM进行了对比.SC-FDE是一种单载波体制,可在采用高效频域均衡算法的同时保留传统单载波系统的成熟技术.研究了如何将单载波系统中成熟的锁相技术和OFDM的帧同步算法应用于SC-FDE.最后分析了SC-FDE信道估计与均衡算法;通过仿真对SC-FDE的性能进行了验证.结果证明了SC-FDE对抗多径衰落的有效性.     

码复用差分混沌键控性能分析与同步算法

码复用差分混沌键控(code-shifted differential chaos shift keying,CS-DCSK)是一种具有优良抗多径衰落能力的非相干混沌调制技术,虽然非相干混沌调制技术不需要在接收端恢复混沌载波,但准确的符号同步是保证系统性能的前提.介绍了CS-DCSK系统的结构模型,包括发射机和接收机原理以及CS-DCSK独特的信号帧结构,然后采用高斯近似法(Gaussian approximation,GA)分析了高斯信道和Nakagami-m衰落信道下符号同步误差对CS-DC-SK误码性能的影响,最后提出一种符号同步算法,该算法通过发送训练序列首先完成帧间的粗同步,在粗同步的基础上完成帧内的细同步.仿真结果表明,在高斯信道和Nakagami-m衰落信道下,仿真结果与理论分析基本一致.通过与理想同步情况下的误码率性能比较,提出的同步算法存在2 dB左右的性能损失.     

高阶矩的衰落信道中OFDM信号检测算法

正交频分复用是一种具有很强抗多径干扰、码间干扰和窄带干扰以及很高频谱利用率的高效数据传输技术,已经得到广泛的应用;OFDM信号的自动识别和调制参数的估计是非协作通信和认知无线电中的关键问题。以基于高阶累计量的正交频分复用(OFDM)信号检测算法为研究对象,针对衰落信道将影响信号高阶统计特性的问题,提出一种适用于衰落信道环境中的基于高阶矩的OFDM信号检测算法,用以区别多载波信号(OFDM)与单载波信号(MFSK,MQAM);并通过数学推导和仿真数据验证了所提算法的可行性和衰落信号适应能力。     

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。     

基于压缩感知的非线性 OFDM 系统迭代信道估计算法

针对因非线性失真引起的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统信道估计性能下降的问题,提出了一种基于压缩感知的非线性OFDM系统迭代信道估计算法。在算法实现过程中,利用信道与非线性噪声的双重稀疏性,将导频信息作为观测矩阵进行压缩感知信道估计,再将所得信道信息看作观测矩阵进行压缩感知非线性失真估计,进而对信号进行非线性补偿,并逐步循环迭代至算法收敛。仿真表明,在稀疏信道下,该算法在较少的迭代次数下即可有效减小非线性失真对信道估计的影响,且比现有方法性能更优,仿真证明了该方法在性能上的优越性。     

采用时域测量矩阵的压缩感知稀疏信道估计方法

针对传统最小二乘和伪随机序列相关信道估计方法在稀疏信道应用时估计精度差的问题,提出一种采用时域测量矩阵的压缩感知稀疏信道估计方法.新方法首先将循环前缀单载波分块传输系统中的稀疏信道估计建模为一个典型的压缩感知问题,然后利用具有最优循环相关特性的伪随机序列优化构造确定性压缩感知测量矩阵,避免了使用随机测量矩阵造成的存储不便及估计性能差的问题,且提高了信道估计性能.基于准静态COST 207典型城市信道模型的仿真结果表明:该估计方法能够有效地降低稀疏信道的估计均方误差,在16 dB处的误码率可达2×10-5,而相同情况下最小二乘信道估计方法的误码率只能达到3×10-3.     

OFDM信道估计的复矩阵分解及FPGA实现

应用基于奇异值分解的OFDM(orthogonal frequency dirision multiplexing)信道估计降低计算量的同时能够保证信道估计的性能,研究OFDM信道向量自相关矩阵奇异值分解的FPGA(field programmable gat array)实现,提出一种复共轭对称矩阵奇异值分解的FPGA简化实现方法,将复矩阵的奇异值分解转换为实矩阵的奇异值分解,并根据实对称矩阵SVD(singular value decomposition)的特点对Systolic阵列结构进行改进,减少了所占用的资源.最后设计了高阶实对称矩阵SVD的FPGA实现方案,仿真结果表明该设计方案是可行的,能够应用于OFDM信道估计系统.     

一种非合作超宽带信道盲估计算法

为了解决非合作多通道室内通信环境中的超宽带信道先验信息难以获得、信道稀疏度弱的问题,提出了基于盲压缩感知的信道估计方法,以求进一步改善超宽带信道估计性能。盲压缩估计过程不依赖信道先验信息,采用稀疏编码与正交基更新交替迭代来获得稀疏矩阵和正交基;然后通过优化乘积得到重构信道,实现非合作超宽带系统信道估计。相对于传统方法,盲压缩感知理论提高了信道估计精度及模数转换速率,并且具有较好的抗噪声干扰能力。通过实验结果可知,该方法有效地克服了噪声干扰,降低了均方误差,在理想环境下,重构误差接近10~(-11)。     

基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计导频图案设计

针对OFDM系统基于压缩感知的频率选择性衰落信道估计,提出了一种基于压缩感知测量矩阵互相关最小的导频设计准则.仿真结果表明,与使用其他导频图案相比,使用此准则设计出的导频图案使信道估计均方误差和系统的误比特率更小.     

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。     

改进的自适应最优低秩信道估计算法

针对正交频分复用系统中线性最小均方误差(LMMSE)信道估计算法计算复杂度高,且存在当信道的统计特性与先验知识不匹配时估计性能恶化的问题,利用信道频域冲激响应的移动平均自相关函数,结合子空间分解、跟踪和序列正交原理,提出一种改进的自适应最优低秩信道估计算法.对比文中算法和LMMSE算法、LS算法和联合AIC(akaike criterion)秩估计准则的自适应低秩信道估计算法,结果表明:文中算法的秩估计更为精确;在插入导频数量较少的情况下,改进的信道估计算法能获得更高的信噪比性能增益.     

基于压缩信号特征值分解的超宽带码序列估计算法

针对脉冲超宽带通信中码序列盲估计问题,根据超宽带信号为时域极窄脉冲这一主要特点,提出了一种适于较低采样率下基于特征值分解的码序列盲估计算法。结合压缩传感理论,首先利用压缩测量矩阵将信号维度降低,然后按字符周期将接收到的UWB信号截取成若干等长的时间窗,分段积累得到压缩后信号协方差矩阵的估计值,进而通过对于协方差矩阵的特征值分解得到码序列的估计,同时进一步根据所得特征值得到接收信号符号帧级的时间偏移量估计。实验验证表明,该方法可以以较低采样率,在低信噪比条件下较好地完成接收信号的码序列估计。     

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.