空时编码的OFDM盲信道估计

提出一种新的恒模复调制、单天线接收实现空时编码的OFDM(ST-OFDM)盲信道估计的算法.建立了2发1收的ST-OFDM系统模型;利用空时编码的特点,对发射信号采用恒模复调制,引入周期相关特性,将各子信道分开进行估计;利用循环前缀引入的信息冗余给出子空间算法,实现盲信道估计.恒模复调制可避免非常数调制导致的峰值功率问题.该算法不需要对OFDM信号进行冗余预编码,不会降低系统码率;由于采用单天线接收就可实现盲信道估计,不需要改变接收机的结构;不受信道阶数过估计的影响.但如有信道零点在OFDM子载波上,算法不能成立,因此受信道零点位置的限制.     

空时编码的OFDM盲信道估计

提出一种新的恒模复调制、单天线接收实现空时编码的OFDM（ST—OFDM）盲信道估计的算法．建立了2发1收的ST—OFDM系统模型；利用空时编码的特点，对发射信号采用恒模复调制，引入周期相关特性，将各子信道分开进行估计；利用循环前缀引入的信息冗余给出子空间算法，实现盲信道估计．恒模复调制可避免非常数调制导致的峰值功率问题．该算法不需要对OFDM信号进行冗余预编码，不会降低系统码率；     

多载波调制码分多址系统自适应盲信道估计

针对多载波调制码分多址系统中循环前缀的引入会降低系统传输效率及相应的盲信道估计方法运算量大等问题，在分析了无需循环前缀而利用虚拟子载波的盲信道估计方法的基础上，将子载波的正交性与信号时域特征相结合，提出一种基于恒模准则的盲信道估计方法，通过将频域的扩频码等效到时域，利用恒模算法锁定期望用户，抑制干扰用户和无需大量矩阵求逆运算等特性，在时域实现了盲信道估计与多用户分离，数值仿真结果表明，基于恒模准则的信道估计均方根误差小于基于有限码集的方法，并且具有运算量小，收敛速度快等特点。     

ZP-OFDM系统中基于信号子空间迭代拟合的盲信道估计

介绍了一种用于ZP-OFDM系统的基于子空间拟合的盲信道估计算法,该算法采用信号子空间迭代拟合技术代替了传统的噪声子空间信道估计中奇异值分解获取子空间进行估计信道。仿真表明,在低信噪比下该算法获得了比传统的噪声子空间信道更优的估计性能,更接近ZP-OFDM盲信道估计的CRB（Cram6r-Raobound）。     

多速率MC-CDMA系统盲信道估计

针对多速率传输的物理层实现,通过将可变扩频长度(VSL)和多码(MC)的概念扩展到多载波码分多址(MC-CDMA)系统,分析了MC-CDMA系统的两种多速率方式,并在每个等效用户的虚拟扩频码的基础上,提出两种方式的统一数学模型.借助于统一数学模型,利用子空间方法,实现了多速率MC-CDMA系统的盲信道估计.数值仿真结果表明,该统一模型能够有效地对各种速率用户的信道进行辨识.在相同条件下,多码方式的性能优于VSL方式.     

用于MIMO-OFDM系统盲信道估计的斜投影子空间法

为实现多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)的盲信道估计,文中提出了斜投影子空间法,在满足算法识别系统的条件下,将接收信号空间划分为"过去"、"现在"、"将来"3个子空间,然后将"现在"子空间分别向"过去"、"将来"子空间进行斜投影,可以有效降低多径效应给接收系统带来的影响.文中给出了信道模糊矩阵的估计方法,采用了奇异值分解方法来提高算法的抗噪性能.通过与噪声子空间算法的比较,发现文中算法在牺牲少量估计精度的情况下可以大大降低计算复杂度.仿真结果表明该算法能有效地完成信道估计.     

OFDM系统的盲信道估计

正交频分复用(OFDM)系统中的盲信道估计对能否正确恢复信号起决定性作用,现有的算法存在计算复杂度高、精度低的缺点.为此提出了一种新算法,该算法充分利用时域和频域信息,其计算复杂度从指数次幂降到多项式,即使信道阶数未知也可获得较高的估计精度.本算法既适用于CP-OFDM中又适用ZP-OFDM中,并保证信道可辨识性不受信道位置影响.仿真表明,本文算法的性能优于子空间算法.     

基于子空间的OFDM系统半盲信道估计研究

提出了一种基于子空间的改进OFDM系统半盲信道估计算法,利用信号子空间和噪声子空间的正交特性将子空间分解,实现了色噪声背景下高效半盲信道估计.仿真结果表明,在时变信道下具有更好的收敛性,体现了算法好的稳定性以及快速跟踪系统变化的性能.     

阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计

提出了一种阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向估计算法.该算法首先利用MC-CDMA系统用户扩频码的正交性、子载波频域分集性,进行用户信号的分离、多址干扰的抑制和用户信号的增强,然后再通过传统波达方向估计的子空间算法实现用户信号波达方向的估计.仿真结果显示所提出算法在估计阵列天线MC-CDMA系统用户波达方向时,波达角估计误差很小,表明了算法的有效性.     

基于子空间-斜投影的MIMO-OFDM盲信道估计算法

信道估计是MIMO-OFDM系统的关键技术,相比非盲信道估计而言,盲估计技术具有带宽利用率高,系统传输效率高的优点.基于子空间盲估计算法在信道变化不是很快的情况下有比较精确的估计效果,但是多径衰落、噪声等会引起子空间之间的非正交,从而导致估计性能急剧恶化,此时采用斜投影可以很好的解决这个问题,仿真结果表明子空间——斜投影算法对信道估计性能有明显的提高.     

空时分组码多载波码分多址系统的空时多用户检测

针对传统的空时编码码分多址系统利用训练序列求解信道信息将导 g致频谱资源浪费这一问题,提出了一种矢量信道冲击响应(VCIR)的盲估计算法,它适用于基站使用多天线的空时分组码多载波码分多址(STBC MC CDMA)系统.与已提出的其他盲VCIR估计算法不同,此算法可以在每用户只使用一个扩频码时实现盲估计,因而不会降低系统中的最大活动用户数.基于估计出的 VCIR,为基站使用多天线的 STBC MC CDMA系统构筑了相应的空时多用户检测器.在系统的基站端使用多天线时,该检测器的活动用户数上限比使用单天线时的对应值有成倍的增加,在用户端使用空时分组码,可以更好地利用发射分集,提高信息的传送速率.仿真结果表明,该检测器不仅可以使用户容量达到系统活动用户数的上限,而且在活动用户数为14、相同信噪比的情况下,使用单根接收天线可以使系统误比特率降低40%.     

空间相关信道下空时分组码的子空间修正解码

针对空时分组码子空间盲解码算法在空间相关信道下性能下降的问题，提出了一种修正解码算法．在分析空间相关性破坏信号子空间和统计噪声子空间正交性的基础上，利用接收端已知的信道相关矩阵，修正接收端用于搜索的码字矩阵集合，使相关信道下分解得到的统计噪声子空间正交于修正的发送信号子空间，提高了解码性能．与传统解码的算法不同，该算法无需在发送端进行信道相关矩阵的估计和预编码，降低了发送端的编码复杂度．Monte-Carlo仿真实验表明，空间强相关信道下空时分组码子空间盲解码性能下降比较剧烈，采用新算法修正后的解码性能明显改善，在误比特率为10^-2、相关系数为0．8时，修正性能提高约2dB．     

频率选择性信道下空时分组码直接盲信号检测算法

针对空时分组码系统中训练序列的引入会降低系统传输效率的问题,提出了一种在频率选择性衰落信道下无需信道估计直接对空时分组码进行盲信号检测的算法.该算法在发射端采用线性预编码并且在接收端采用子空间方法进行解码.和已提出的其他盲信号检测算法不同,它可以在未知信道信息的情况下以满速率发送和接收信号并获得满的分集增益.该算法可以被推广到有任意发射天线数的空时编码结构.Monte Carlo仿真实验表明,该算法和使用准确信道信息的解码算法性能相近.     

基于子空间跟踪的线性共轭半盲多用户检测

考虑实际的MC-CDMA上行链路系统,在深入研究基于子空间的MMSE半盲多用户检测算法的基础上,针对原算法引入子空间误差导致检测性能下降的问题,提出MC-CDMA系统下一种基于子空间跟踪的线性共轭MMSE半盲多用户检测算法.将子空间方法和线性共轭的思想相结合,应用新定义的信号子空间设计了基于子空间方法的线性共轭MMSE检测器,采用OPAST子空间算法实现了信号子空间的自适应跟踪.仿真结果表明,与以往的基于子空间的MMSE半盲多用户检测相比,此算法有效地提高了信干噪比,降低了系统的误比特率.     

基于子空间拟合的 UWB 稀疏信道盲估计

针对 TH-PPM 超宽带系统,利用信道的稀疏性,提出一种基于子空间拟合的稀疏信道盲估计算法.该算法首先利用接收信号的均值循环卷积特性,估计出信道的频域响应,接着利用子空间拟合算法确定出非零抽头系数的位置,最后再采用最小二乘算法完成对非零系数值的估计,避免了无谓的零抽头估计,改善了算法性能.该算法以码片周期采样,且仅需要作一些简单的信号处理如重叠相加、离散傅立叶变换等,因此运算量较小.仿真表明,与没有利用信道稀疏性的一阶盲算法相比具有更优的均方误差和误比特率性能.     

Subspace.Based Blind Channel Estimation Method for MIMO-OFDM Systems

A subspace-based blind channel estimation algorithm for MIMO-OFDM systems is proposed. This algorithm exploits the eyclostationarity introduced by cyclic prefix of OFDM to estimate the channel parameters. The proposed new algorithm is found to be outperforming the other algorithm with respect to convergence rate and achievable mean square error and robustness to channel order over determination.