基于PN序列的MIMO-OFDM系统信道估计

基于为MIMO-OFDM系统设计了一种训练序列,并给出了相应的信道估计算法.提出使用PN序列代替传统OFDM系统中的循环前缀作为训练序列,并且不同发射天线选择相互正交的PN序列,利用PN序列的自相关性和互相关性,采用时域相关的方法估计多信道.与传统采用频域导频的信道估计器相比,该方法由于无需矩阵求逆,能够大大降低计算复杂度,同时PN序列作为OFDM符号的一部分可以实时估计信道,具有跟踪时变信道的能力.仿真结果表明该估计是无偏的,而且均方估计误差极小.     

MIMO-OFDM无线通信系统鲁棒的二维导频辅助信道估计

结合MIMO(多输入多输出)系统中多天线之间导频信号存在干扰的问题，提出了一种MIMO-OFDM(多输入多输出-正交频分复用)无线通信系统的鲁棒的二维导频辅助信道估计方法。实验结果表明，该估计方法对无线信道的统计特性不是很敏感，在多输入多输出天线的时变无线信道中有很好的估计与跟踪性能。     

基于IEEE802.11a标准协议的MIMO-OFDM系统信道估计

针对基于IEEE802.11a标准协议的多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统信道估计问题,提出了一种在时域中进行最小二乘(LS)信道估计的方案,该方案的基本思路是根据发送端与接收端的时域信号来计算发射天线与接收天线之间的时域信道响应.为了保证LS信道估计的均方误差(MSE)最小,还提出了一种最优导频序列设计方案.对比传统的导频设计方法,该方案只需要少量的训练块,且不随天线数目的增加而增加,发射天线的数目也没有限制.该导频设计方案要求导频序列中每个导频的能量不但相等,而且不同发射天线中的导频序列需要相互相移正交.仿真实验验证了此算法的有效性.     

3D多输入多输出正交频分复用系统中基于奇异值分解的信道估计方法

在3D多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统模型中,分析了基于导频的信道估计方案.针对线性最小均方误差方法的算法复杂度高的问题,应用奇异值分解(SVD)算法降低信道自相关矩阵的维数,以减小算法的复杂度.仿真结果表明:所提出的基于奇异值分解的信道估计算法,能够在保证误码率(BER)性能的情况下,具有更低的算法复杂度.     

MIMO-OFDM系统中一种有效的信道估计方法

为降低信道估计算法的复杂度,给出了MIMO-OFIM(M山tiple Input and Multiplw Output-Orthogonal Freuency Division Multiplexing)系统中的一种信道估计实现方案,采用STBC(Space-Time Block Code)训练序列,LMS(Least Mean Square)迭代算法估计信道响应,避免了矩阵的求逆运算,与基于MMSE(Minimum Mean Squore Error)和LS(Least Square)的MIMO信道估计算法相比,具有运算复杂度低、跟踪能力强的优点,计算机仿真结果也显示了它的有效性和优越性.     

高铁环境下MIMO-OFDM系统中的载波间干扰自消除

高铁(high-speed train, HST)无线信道具有非平稳时变特性, 针对高铁环境下的多入多出-正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing, MIMO-OFDM)系统, 提出一种载波间干扰(inter-carrier interference, ICI)自消除和迫零(zero forcing, ZF)均衡联合算法. 在接收端, 利用循环前缀(cyclic prefix, CP)序列, 对每个OFDM符号序列抽取子序列并线性平均加权以实现ICI自消除, 然后再对新的ICI减小的OFDM符号序列采用ZF均衡算法进行均衡, 最后通过硬判决检测得到发送信号. 仿真实验表明, 利用CP序列能有效减小ICI, 从而提高载波干扰比(carrier-to-interference ratio, CIR). 对于误码率(bit error rate, BER)性能, 该联合算法优于直接ZF均衡算法, 能够保证较好的通信质量.     

基于MIMO-OFDM系统的自适应调制算法研究

为了提高MIMO-OFDM系统的数据传输率和频谱利用率,提出一种新的自适应调制算法.该算法在信道传输质量满足一定系统误码率下,根据信道状态信息自适应地调整每个子载波的调制方式,使系统的发射总功率尽量最小.理论分析得出,该算法降低了MIMO-OFDM系统的运算复杂度,并使系统的整体性能得到了优化.     

基于信道探测技术的MIMO-OFDM系统信道及其相关性的联合估计

在实际物理环境中,信道相关性估计在很大程度上影响信道估计的准确性。针对MIMO-OFDM系统,引入信道探测思想,在数据传输之前发射探测信号,利用接收端信号的相关矩阵与信道相关矩阵的关系进行信道及其相关性的联合估计,同时,将信道探测得到的信道相关矩阵作为数据传输过程中的已知条件,辅助系统进行信道估计。理论分析和仿真表明,该方法可以在空间相关性不能忽略的情况下保证信道估计的准确度,基于信号处理的估计方法也不会增加算法的复杂度,同时信道探测思想的使用,不会造成数据传输过程中占用额外系统带宽的现象,因此具有较大的实用价值。     

MIMO-OFDM系统的一种新的半盲估计

构造一种在MIMO-OFDM系统下的信道估计算法,该算法是将信道矩阵分解为一个下三角矩阵R和一个酉矩阵Q的估计过程,由此命名为RQ估计.R矩阵可以通过提取接收信号的相关信息盲估计得到,而Q矩阵需要应用Cholesky分解和OPML技术从训练序列中专门估计出来.采用酉矩阵的算法参量化后的待估参数明显减少,信道估计的精度因此得到了极大地改善.另外,这种估计算法在接收天线数目大于或等于发射天线的时候,优势更为明显.实验结果表明,基于Q矩阵的估计比直接的训练序列信道估计算法更为高效;在瑞利衰落信道条件下处理200个训练序列时,两者的性能差距能达到4dB.     

基于多径时延跟踪的MIMO-OFDM系统信道估计

针对MIMO-OFDM系统,提出了一种低复杂度的基于多径时延跟踪的信道估计算法,并分析了信道估计的均方误差和计算复杂度.分析和仿真结果表明,这种算法通过对多径的跟踪降低了需要估计参数的维数,从而提高了信道估计的性能,并且降低了运算复杂度.