基于LDPC码的BICM方案的性能研究

将LDPC码与比特交织编码调制(BICM)相结合,分别给出了在QPSK、8PSK调制方式下AWGN信道和Rayleigh衰落信道中的性能,并在Rayleigh衰落信道中分析了信道信息对于性能的影响．在译码端没有采用解调器和译码器之间的迭代,因此译码复杂度相对较低．仿真结果表明,BICM中采用LDPC码在AWGN信道和Rayleigh衰落信道中都具有较好的性能．     

FMT系统中信道估计的分析与仿真

根据FMT系统的特点,研究了在FMT系统中进行信道估计的方法．在此基础上,改进了基于扩频序列的信道估计方法．理论分析和计算机仿真结果均表明,在时域中对FMT系统进行信道估计简单有效,并且基于扩频序列估计的性能优于LS估计,改进后的估计方法进一步提高了性能。     

基于MPU/PLL和CPLD技术的数字正弦信号发生器的设计与分析

直接数字波形合成式正弦波发生器,对于提高多功能校验仪的稳定性和准确度具有基础性意义．研究了基于微处理器（micm processorunit,MPU）、锁相环（phase lockedloop,PLL）和复杂可编程逻辑器件（complicated programmablelogicdevice,CPLD）技术的高精度,可调频、调相、调幅的双路数字合成正弦波发生器的设计方案．给出了调频、调相、调幅的实现方法和对设计要点的相关分析．     

基于IEEE802.16e的MIMO-OFDM系统的信道估计研究

研究了基于IEEE802.16e的MIMO-OFDM系统导频辅助的信道估计算法。分别对LS信道估计算法和LMMSE信道估计算法进行了研究,导出其估计均方差。为降低算法复杂度,利用奇异值分解进行简化,实验表明能有效地降低计算复杂度,并获得较好的估计性能,最后在IEEE802.16e环境下进行了仿真。     

基于CPLD测温电路的设计和实现

介绍一种基于可编程逻辑器件控制的数字温度计,从硬件和软件两方面介绍了CPLD温度控制系统的设计,对硬件原理图和程序框图作了简洁的描述.数字温度计与传统的温度计相比,具有读数方便,测温范围广,测温准确,其输出温度采用数字显示,该设计控制器使用XC2C256-7VQ100CES的CPLD芯片,测温传感器使用NTC热敏电阻,用LCD以串口传送数据,实现温度显示.这种温度计在测温范围为35℃～42℃时的精度为0.1℃,实验证明其具有很好的可靠性和实用性.     

基于GPP平台的LTE上行信道估计高效实现

处理的实时性是基于GPP(general purpose processor)平台的LTE基站系统的关键指标。在上行信道估计环节,往往需要维纳插值来获得良好性能;但其过高的计算复杂度使信道估计成为上行物理信道实时性处理的计算瓶颈,需要结合GPP特点进行算法实现的优化。通过引入部分线性插值和预存维纳插值系数的方式,显著降低维纳插值的运算复杂度。再使用SSE指令集和"流水线"处理的优化,在保持性能基本不变的情况下,在单核处理器上处理100个物理资源块的上行信道估计仅需6.36μs,为优化前的1.5%,使得高性能上行信道估计不再成为GPP软件无线电实时处理的瓶颈。     

基于时变频率选取的MIMO无线信道仿真模型研究

针对在复杂的无线通信环境中多输入多输出（Multiple Input Multiple Output, MIMO）信道建模非常困难的问题,提出了一种具有空间选择性、频率选择性、时间关联性的MIMO信道模型,将载波频率、最大多普勒频移、到达角（Angle of Arrival, AOA）分布、角度功率谱以及相邻天线间距等技术整合到一起,研究了不同角度频率谱（Power Azimuth Spectrum, PAS）分布的空间关联系数表示。仿真结果表明,这个关联信道容量与理论信道容量一致,从而验证了该模型的合理性,同时,该模型为MIMO容量、系统容量分析及性能评估仿真提供了有力的工具。     

脉冲噪声环境下信噪比的盲估计

正交频分复用(OFDM)系统中,多径信道下的传统信噪比估计采用的大多是加性高斯白噪声,本文提出了一种基于脉冲噪声环境下信噪比的盲估计方法。该方法首先设置合适的门限值抑制脉冲噪声,而后利用自相关函数的平稳特性估计出信道阶数,然后利用循环前缀数据为有用数据的复制这一特性估计出噪声功率,最后求出总的功率值从而估计出信号功率。实验仿真结果表明,提出的方法无需任何先验信息,在多径信道下具有良好的估计性能,且计算复杂度低。     

Compressed sensing based channel estimation for fast fading OFDM systems

A compressed sensing (CS) based channel estimation algorithm is proposed by using the delay-Doppler sparsity of the fast fading channel. A compressive basis expansion channel model with sparsity in both time and frequency domains is given. The pilots in accordance with a novel random pilot matrix in both time and frequency domains are sent to measure the delay-Doppler sparsity channel. The relatively nonzero channel coefficients are tracked by random pilots at a sampling rate significantly below the Nyquist rate. The sparsity channels are estimated from a very limited number of channel measurements by the basis pursuit algorithm. The proposed algorithm can effectively improve the channel estimation performance when the number of pilot symbols is reduced with improvement of throughput efficiency.     

基于空间交替广义期望最大化算法的信道参数估计的改进

在大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统中,空间交替广义期望最大化(space-alternating generalized expectation-maximization, SAGE)算法可以精准有效地估计出信道参数信息,从而被广泛使用。针对SAGE算法两种初始化方法均无法处理信道中多条径的时延相等或接近时,低功率径无法估计出来的情况,提出了一种在估计子径时将功率低于一定阈值的径作为噪声消除掉的SAGE优化方法。在仿真阶段,首先对SAGE算法的两种初始化方式进行了分析与比较;接着对比了改进后的SAGE算法与原算法的性能差异。仿真结果表明,改进后的SAGE算法能够较好地估计出原被噪声淹没的径,提高参数估计精度,并且加快迭代收敛速度。