MIMO-OFDM系统中基于子载波分组信道估计的改进算法

针对传统的MIMO-OFDM系统信道估计算法复杂度高、对导频结构有特殊要求的问题,提出了2种基于子载波分组信道估计改进算法。改进算法通过子载波分组将多天线信道估计转换成单天线信道估计来获取导频子载波信道响应,避免了大矩阵求逆运算,降低了算法的复杂度;利用DFT滤波算法或LMS自适应滤波算法得到整帧所有符号的信道响应,实现算法复杂度不变、估计性能的提高。理论分析和仿真结果表明,改进算法与传统的信道估计算法相比较,具有较低的复杂度和更好的估计性能。     

MIMO-OFDM系统的时域导频信道估计算法

多天线正交频分复用(M IM O-OFDM)系统作为一种高速率无线通信的有效方式,其信道估计技术占有非常重要的位置。基于M IM O-OFDM系统的导频设计准则及特性,该文提出一种多径M IM O信道下用于多径定位和时域信道估计的算法。该算法从时域出发,首先利用所设计导频在时域上的循环移位正交性来获取多径信道的定位,从而利用时域导频符号来获取多径信道时域响应信息。仿真实验结果表明相比传统的频域信道估计插值算法,该算法在较低运算复杂度下可以获得信道估计性能的明显改善,同时作为导频符号的G o lay互补码有效降低OFDM系统功率峰均比(PAPR)2~5 dB。     

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。     

基于改进的离散随机近似方案的导频研究

为解决传统信道估计方法在稀疏信道估计的性能不够理想,许多算法没有考虑到导频放置等问题,将压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)应用到稀疏信道估计中.基于CS理论测量矩阵互相关最小化的导频图案设计的分析,提出信道估计均方误差最小准则来选择CS算法的方法,建立OFDM系统模型和导频设计方案.仿真结果表明:改进的离散随机近似方案的导频设计,比遍历性搜索收敛更快更有效,对基于OMP算法的信道估计性能有较大幅度提升.     

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。     

采用上行SCMA系统的新型导频结构及信道估计方法

在上行SCMA系统中,多用户在相同的子载波上传输信息导致正确估计每个用户的信道状态信息存在很大的困难。针对该问题,使用了一种适合于上行SCMA系统的新型导频结构。通过导频间隔和导频位置的合理设计,使得多用户的导频信号在导频结构上保持正交性,在接收端使用LS算法和LMMSE算法对导频进行信道估计,最后通过cubic内插得到完整的信道响应。仿真结果表明,基于LS算法的该导频结构更好地平衡了误码率性能和系统复杂度,减少了系统导频开销,并且运算量明显降低。     

多媒体传感网中限幅OFDM的信道估计算法

针对限幅正交频分复用（OFDM）系统中非线性失真导致信道估计性能瓶颈的问题,提出一种利用时间相关性的迭代信道估计算法.获取信道响应时,该算法综合运用了导频信息和历史信道信息,首先对硬判决后的OFDM符号进行限幅滤波,然后估计导频及数据子载波的非线性失真,最后进行信道再估计及符号再判决.理论分析及仿真结果表明：算法提高了信道估计和符号检测的准确度,而且算法只需1次再估计即可达到传统算法的均方误差理论极限,误码率性能提升了0.8dB.     

基于隐藏导频的多频带正交频分复用超宽带稀疏信道估计

在多频带正交频分复用超宽带系统中,基于隐藏导频提出一种稀疏信道估计算法.通过隐藏导频而估计出信道,利用广义信息论准则建立代价函数并探测出非零抽头位置,修正得到稀疏信道估计值,通过降低估计维数提高了算法的估计性能.同时,分析了算法性能和克拉美-罗界(CRB).仿真结果表明,稀疏信道估计算法比传统算法的性能明显提高,且性能更接近于CRB.     

一种用于OFDM系统信道估计的稀疏重构算法

针对在正交频分复用(OFDM)系统稀疏信道估计中,经典正交匹配追踪(OMP)算法存在计算量大且需要已知稀疏度的问题,提出一种基于搜索空间预处理的自适应正交匹配追踪算法.使用正态分布来拟合多径信道抽头位置在相邻码元时刻的变化,依概率将搜索空间分成优先集和补充集,并将最近两次迭代后的残差比值作为搜索空间变换和迭代终止的判定依据.在多径数量未知且抽头位置变化的情况下,仿真验证所提算法的有效性.理论分析及仿真结果表明:新算法的计算复杂度低于经典OMP,前者的信道估计性能明显优于稀疏度未知时的后者以及线性估计法和最小均方误差估计法的性能.     

OFDM系统中最优导频序列的设计方案

在正交频分复用(OFDM)系统中,接收信号易受频率选择性衰落信道的影响产生失真,准确的信道估计变得必不可少。考虑到无线信道的内在稀疏性、压缩感知技术挖掘信道稀疏特征的有效性,研究了基于压缩感知技术的OFDM稀疏信道估计。针对导频位置影响信道估计性能的问题,提出了一种反馈型的导频优化算法,该算法基于离散傅里叶变换(DFT)子矩阵中各个列之间互相干性最小的原则,同时结合信道状态信息的反馈机制,实现了对导频序列的联合优化。仿真结果表明,与当前的随机优化算法、传统最小二乘信道估计相比,该优化方法有效降低干扰和噪声对信道估计的影响,从而改善了信道估计的性能。     

基于压缩感知的OFDM系统稀疏信道估计新方法研究

提出了一种基于压缩感知理论的正交频分复用(OFDM)系统稀疏信道估计的新方法,并具体采用正交匹配追踪(OMP)压缩感知算法对OFDM时域信道脉冲响应进行估计。与传统的最小二乘算法比较,它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。根据仿真和压缩感知理论分析确定了OMP信道估计中最佳导频数和最佳导频位置。     

DS-CDMA系统多普勒、时延及信道的联合估计方法

针对多用户长码、带限DS-CDMA上行链路系统中存在的大多普勒频偏、多径时延及多径信道复增益等参数的联合估计问题,推导出基于根升余弦成型的多普勒、时延、多径衰落信道共同作用下的长码、带限多用户DS-CDMA上行链路接收信号模型,将信号表示为仅由导频及多普勒决定的可逆矩阵以及由时延和信道复增益决定的带限多普勒加权复合信道响应.提出一种基于此模型的非结构化间接估计算法即导频辅助下波形匹配-最小二乘并多级网格搜索算法,估计多普勒频偏及复合信道响应,并通过复合信道响应及基于波形匹配的贪婪算法估计时延和信道复增益.对本文算法进行蒙特卡洛仿真,仿真结果表明,在大多普勒条件下,本文算法可对时延、多普勒、信道复增益有良好的估计性能.      

一种MIMO-OFDM信道估计方法

为提高现有MIMO-OFDM系统信道估计算法性能,降低算法运算的复杂性,提出一种基于变换域的MIMO-OFDM信道估计方法.该算法不需要任何信道统计信息,通过变换域内自适应低通滤波器降低了高斯白噪声和子载波间干扰对该估计算法准确度的影响,并且利用在变换域内得到的导频位置的信道估计结果,通过补零内插算法得到其他子载波位置的信道估计结果.仿真结果表明:该算法的误码率性能优于最小平方算法,稍逊于线性最小均方误差算法;该算法计算复杂度低,易于在实际系统中实现.     

基于SVR插值的FBMC系统时变信道估计

与正交频分复用(OFDM)技术不同,5G候选技术之一的滤波器组多载波(FBMC)技术由于添加了原型滤波器的设计,各个载波之间不需要完全正交,也不需要插入循环前缀作为保护等操作。然而由于引入了固有的虚部干扰,相应的信道估计也更复杂。良好的信道估计和插值算法对于时刻跟踪时变信道响应的变化是十分必要的。本文提出了一种基于SVR插值的FBMC时变信道估计方法,采用辅助导频消除FBMC系统的虚部干扰,然后基于SVR进行时变信道插值。该算法利用已知的导频符号,在存在传输衰落及非线性噪声的情况下,使用SVR回归拟合估计信道响应系数。在仿真中,将信道矢量建模为单径慢时变瑞利衰落信道。结果表明,与传统算法相比,该方法在运算效率损失不大的情况下,对FBMC信道估计的效果有极大的改善,估计精度更高。     

基于改进TSVR的MIMO-OFDM系统信道估计及其原空间解法

为了提高多输入多输出正交频分复用系统(MIMO-OFDM)的信道估计性能,本文采用改进的加权支持向量回归机对信道参数进行估计.TSVR由KNN算法计算训练样本的权值,加入到TSVR的目标函数.在信道估计过程中,首先利用最小二乘算法对导频位置处的信道参数进行估计,得到对TSVR的训练样本,通过求解改进TSVR的二次优化问题得到MIMO-OFDM系统的信道参数,利用牛顿迭代法在原空间进行仿真实验,本文提出的改进的加权TSVR信道估计算法与其它的算法相比,具有良好的估计性能和抗噪声能力.     

基于KNN-TSVR算法的MIMO-OFDM系统信道估计

为了提高多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的信道估计性能,提出了一种基于K近邻加权孪生支持向量回归(KNN-TSVR)的信道频率响应估计算法.该算法的工作过程是首先用最小二乘算法对导频位置的信道参数进行估计,获取训练样本,然后用K近邻(KNN)算法对训练样本进行预处理,得到赋予各样本的权重,最后由加权TSVR对MIMO-OFDM系统所有位置的信道参数进行插值估计.本文提出的改进的加权TSVR信道估计方法不仅具有TSVR对非线性关系回归的优势,同时引入KNN算法对TSVR进行改进,使得该算法与传统TSVR相比,具有更好的回归性能和抗噪声能力.对非线性MIMO-OFDM信道进行估计的仿真实验结果证实了这一结论.     

车载 OFDM 通信系统中结合后训练序列的判决反馈信道估计方法

针对具有较大多普勒扩展和时延扩展的车载通信环境,利用后训练序列信道响应携带的信道变化信息,提出一种结合后训练序列的判决反馈信道估计方法.该方法采用最小二乘算法估计后训练序列的信道响应;对前一个正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)符号和后训练序列的信道响应估计值进行系数加权求和来估计当前OFDM符号的信道响应,并利用其4个导频子载波的信道频率响应关系自动获取加权系数;最后,对获得的信道响应估计值进行判决反馈和低通滤波以降低噪声影响.仿真结果表明,与目前取得较好性能的STA(spectral temporal averaging)方法、CDP(constructing data pilot)方法和结合平滑滤波的判决反馈信道估计方法相比,所提方法具有更优的误包率性能.     

OFDM系统中MMSE与LS信道估计算法的比较研究

文章介绍了OFDM系统中插入导频的LS信道估计与MMSE信道估计两种算法,通过试验仿真说明了MMSE信道估计算法对系统性能的提升要优于LS信道估计算法,但MMSE信道估计算法的计算量大于LS信道估计算法。     

一种OFDM系统稀疏信道估计的有效导频设计方案

在正交频分复用(OFDM)系统中,导频信号的选择很大程度上影响了信道估计的性能,研究OFDM系统在稀疏信道的导频配置问题具有重要的意义﹒要找出最佳导频配置,可通过穷尽搜索其所有可能的导频配置,但这会消耗大量的计算时间﹒为了减少计算复杂度,本文引入了交叉熵优化(CEO)算法来确定最优导频配置,同时最大限度地提高稀疏信道估计的精度﹒通过计算机仿真模拟的结果表明,利用该算法获得的导频索引序列比传统平均间隔和随机搜索方法效果更好﹒     

基于二进制粒子群算法的OFDM稀疏信道导频优化

在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)稀疏信道中,合理的导频设计可以提高信道估计的性能,以测量矩阵的互相关最小化作为目标,提出一种基于二进制粒子群算法的导频优化方案,引入混沌初始化机制来保证初始粒子均匀地分散在解空间里,通过粒子变异机制来保证种群的快速收敛.根据实验和仿真结果可以看出,与随机搜索导频优化算法、逐位置导频优化算法以及最小二乘法相比,该算法能够有效节省导频的开销,提高频谱利用率,具有更好的信道估计性能.