短波信道下联合LDPC译码的OFDM系统迭代信道估计方法

克服短波信道的频率选择性衰落的关键是准确的信道估计,本文针对短波信道的慢衰落特性,提出了短波信道下联合LDPC译码的OFDM系统迭代信道估计方法,该方法根据迭代估计的思想,首先利用插入导频进行信道初始估计,经过LDPC译码产生可靠的判决信息,通过在信道估计和译码之间迭代地交换信息来完成联合信道估计和译码,提高OFDM信道估计的精度和系统的误码率性能。     

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。     

OFDM系统的信道估计算法的研究

目前基于导频的OFDM信道估计算法都是针对满足二维奈奎斯特准则的规则导频点阵而设计的。如果奈奎斯特准则被违反．或者导频分布构成不规则的点阵,这些基于规则导频的信道估计算法不再适用。针对此情形本文介绍了一种利用不规则采样技术的基于不规则导频分布的算法进行信道估计。该算法先利用最小二乘算法估计出导频位置的信道信息,再利用合适的权及块状托普利兹矩阵,通过共轭梯度迭代算法获得整个信道信息的估计值。     

OFDM系统信道估计研究

针对无线衰落信道工作下的正交频分复用系统特点,对其关键技术之一信道估计技术进行研究,总结并分析了基于导频的信道估计方法。     

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     

OFDM系统中基于导频的信道估计及其MATLAB仿真

本文介绍了正交频分复用（OFDM）系统中两类常用的信道估计算法：最小二乘（LS）和最小均方误差（MMSE）。在广义平稳的多径时变瑞利衰落信道模型下,利用MATLAB程序仿真实现了LS、MMSE以及简化的MMSE信道估计,得出了均方误差（MSE）和误符号率（SER）随信噪比（SNR）变化的曲线。仿真结果表明,MMSE算法的效果要优于LS,简化MMSE算法的运算复杂度介于LS和MMSE之间,且估计精度接近MMSE算法。     

基于导频的OFDM系统信道估计

本文介绍了基于导频的OFDM系统信道估计的基本方法,并给出在不同估计准则、不同导频图案下,信道估计性能的对比分析。采用广义平非相关散射下的多径时变瑞利信道模型,对各个算法进行仿真,得出不同算下信道估计的均方误差曲线。仿真结果表明：在快变信道中,梳状导频较块导频有更好的性能;基于MMSE准则的信道估计比基于LS准则的估计有更的性能,但前者复杂度较高。     

OFDM系统中一种信道估计频域插值算法

对信道的准确估计是提高相干解调的正交频分复用(OFDM)系统性能的关键。在OFDM系统中,提出了频域内用均匀分布的导频符号,用离散Fourier变换(DFT)域插值思想,在时域对冲激响应用包络加权的方法完成频域信道估计。与传统的DFT变换域方法、线形插值方法进行了比较,并根据硬件实现的难易对加权因子做了几种简化。仿真结果表明,在低信噪比下,该方法估计的信道归一化均方误差明显小于其他算法,但随着信噪比的增加,性能改善逐渐较小。该方法复杂度增加很少,适合于工程实现。     

基于自适应滤波算法的OFDM信道估计

在对传统的信道估计方法分析的基础上,利用自适应滤波的跟踪和估计性能,结合DFT方法,将自适应滤波理论应用于无线信道的估计之中。DFT方法通过在时域插零然后FFT变换到频域可以显著降低噪声的影响。基本LMS方法由于在进行FFT之前对由导频点处的信道时域估计值进行自适应滤波,能进一步减小噪声的干扰。基于时变步长的LMS算法由于兼顾了稳态性能和收敛速率是上述几种估计方法中性能最优的一种。     

OFDM系统中基于匹配追踪的稀疏信道估计算法研究

针对OFDM系统,利用信道冲激响应的稀疏特性,提出了一种新的OFDM稀疏信道估计算法。它分两步完成：首先利用匹配追踪思想确定出非零抽头系数的位置,然后再采用最小二乘算法完成对非零系数值的二次估计,从而通过减少信道估计参数的个数降低算法复杂度。该算法具有较好的归一化均方误差性能,但在剩余向量更新上还不是很精确,通过改进剩余向量的更新方式,得到了另一种性能更优的OFDMMMP算法。仿真结果验证了该算法的有效性。     

删余LDPC与OFDM联合编码调制算法

为了降低正交频分复用(OFDM)系统中信道的时变导致的高误码平台,提出一种联合编码调制算法。该算法利用低密度校验码(LDPC)对删除信道的优良特性,将LDPC编码删余比特进行预编码,映射为零调制符号,辅助调制解调器减轻子载波间干扰(ICI)自干扰。仿真结果表明:与分离的编码调制相比,在相同传输速率条件下,该方法降低时变信道导致的LDPC误码平台达3个数量级以上。该联合编码调制算法可明显提高宽带无线通信系统在高速移动环境下的性能。     

The investigation on two-dimensional pilot-symbol-aided channel estimation method for OFDM system

Channel estimation for orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） system has attracteo widespread attention. In this paper, a novel efficient two-dimensional （2-D） channel estimation algorithm based on fast Fourier transform （FFT） is proposed for a time-variant, frequency-selective wideband wireless channel. Both theoretical analysis and simulation results are addressed in the paper. The simulation results prove that the proposed algorithm has simpler implementation, better performance and wider application than other traditional deeision-direeted algorithms.     

基于LDPC编码的水声OFDM系统设计

水声信道是目前通信环境中最为恶劣的信道,只有采用强有力的调制编码方式才可能实现高速可靠的通信.笔者提出了一种水声LDPC-OFDM系统设计方案,采用LDPC码进行纠错,并用一个均衡器消除多普勒频移引发的载波间干扰,从而提高通信质量.仿真结果表明该方案能够得到理想的增益.     

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。     

低密度奇偶校验码及其应用研究

阐述了LDPC码的发展、定义、构造方法及其译码思想.在此基础上,对LDPC码与Turbo码在编译码方面以及性能方面作了分析和比较,结果表明LDPC码的整体性能要优于Turbo码.最后,探讨了LDPC码的应用,特别是LDPC码在OFDM系统中的应用.