WLAN OFDM系统信道估计技术

介绍了802.11a系统的信道估计技术,包括LS(最小平方)信道估计技术,维纳滤波器方法,以及它们的基本原理和主要算法。在802.11a系统的仿真平台上用LS和维纳滤波器方法分别对信道进行估计。仿真结果表明,对瑞利衰落信道,在相同的传输速率下,Wiener Filter的信道估计比LS信道估计都有一定的性能提高。     

OFDM信道估计的复矩阵分解及FPGA实现

应用基于奇异值分解的OFDM(orthogonal frequency dirision multiplexing)信道估计降低计算量的同时能够保证信道估计的性能,研究OFDM信道向量自相关矩阵奇异值分解的FPGA(field programmable gat array)实现,提出一种复共轭对称矩阵奇异值分解的FPGA简化实现方法,将复矩阵的奇异值分解转换为实矩阵的奇异值分解,并根据实对称矩阵SVD(singular value decomposition)的特点对Systolic阵列结构进行改进,减少了所占用的资源.最后设计了高阶实对称矩阵SVD的FPGA实现方案,仿真结果表明该设计方案是可行的,能够应用于OFDM信道估计系统.     

HDTV中的解映射与量化

在认真分析欧洲数字视频地面广播(DVB-T)系统的COFDM(编码的正交频分复用)调制方案基础上，深入研究了HDTV(高清晰度数字电视)技术中解映射与量化的基本原理，通过Matlab和Quartus仿真，提出一种新的、适合于COFDM传输系统的、基于FPGA(现场可编程门阵列)的解映射与量化电路设计方案，利用Altera公司生产的APEX^TM20系列芯片完成了相应的硬件电路，经国家高清电视总体组HDTV样机调试证明，这种方案简单易行、节省资源且性能优良。     

一种快速正交频分复用频率跟踪算法

提出了一种快速的正交频分复用(OFDM)系统载波频率跟踪算法，该方法采用基于变步长的自适应滤波算法。经过频率粗同步后，以变步长的最小均方算法(VLMS)进行频率补偿。在算法的初始使用大的步长值加快算法的收敛速度，然后使用小的步长使残留的频率偏移最小。由于不需要训练序列，故该算法是盲的，没有频带效率损失。仿真结果表明，所提出方案能显著提高误码率性能，高精度的频率偏移估计几乎可以使频率偏移得到完全补偿，且算法的收敛速度比固定步长的算法快得多。     

粗波分复用技术在同城容灾系统中的应用

为满足降低数据丢失风险,提高数据和应用系统可用性的需要,在研究粗波分复用技术特点的基础上,利用粗波分复用光电转换模块设计了存储扩展接口,对接口的电气特性进行了测试.测试结果表明:接口的电气特性良好,对信号具有放大的作用.同时,对基于该接口构建的城域网范围内光纤通道存储扩展系统原型的读写性能进行了测试,测试结果显示,20 km距离的存储读写吞吐率达到了14 Mbit/s,为构建同城容灾系统提供了一种新方法.     

硅基片上模式复用技术进展

模式复用作为光通信的一个复用维度,最近成为国际上的研究热点。本文综述了最近应用于硅基片上模式复用的相关进展,并介绍了一些核心器件及其性能,如：总线波导、复用/解复用器、光纤接口以及多模光开关等。本文从这些器件的工作原理,分析比较了他们的性能特点和优缺点,并展望了硅基片上模式复用的发展趋势。     

单波束形成级联信道均衡的OFDM自适应阵列接收

研究了用于正交频分多路复用自适应阵列接收的低复杂度、次最优频域处理技术,提出了一种新的子载波分组级联信道估计与均衡的两级阵列接收信号处理方案.该方法在子载波分组波束形成信号处理后,级联了波束形成后信道估计与均衡处理,通过减少子载波分组数目以大幅降低计算复杂度,增加低复杂度的波束形成后均衡处理来维持或提高性能,取得了系统性能与计算复杂度之比的提高,并且在频率选择性信道通信环境下,具有更鲁棒的性能.     

编码分组空时块码多入多出正交频分复用系统中的迭代接收机

针对编码分组空时块码(G-STBC)多入多出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,提出了一种联合MIMO检测和信道译码的迭代接收机,其中MIMO解调器采用基于软符号并行干扰消除(PIC)和瞬时最小均方误差(MMSE)滤波的软入软出MIMO检测算法,不仅适用于M-PSK调制,也适用于M-QAM调制.仿真验证了文中迭代接收机在多径衰落信道中的高效检测能力.     

多业务正交频分复用多址系统中的机会公平调度算法

研究了宽带正交频分复用多址(OFDMA)系统中存在多种不同业务时的无线资源管理问题,给出了多业务情况下基于效用公平的公平调度算法.仿真结果表明,基于效用公平的算法,可以保证各用户间的吞吐量符合比例公平原则,并能明显增加系统总吞吐量.     

OFDM系统中基于子空间加权的时延估计算法

针对低信噪比条件下正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）系统利用MUSIC算法（multiple signal classification）进行时延估计时，特征值分解得到的信号子空间和噪声子空间不能完全正交导致算法性能下降的问题，提出一种基于子空间加权的时延估计算法——WMUSIC算法（weighted multiple signal classification）。算法对信道频域响应估计的协方差矩阵进行特征分解，利用噪声特征值的幂级数对噪声子空间进行加权处理，同时采用信号特征值的倒数对信号子空间进行加权处理，以修正MUSIC算法的伪谱，通过谱峰搜索得到时延估计值。仿真结果表明，与MUSIC算法相比，WMUSIC算法具有更高的时延估计精度，在信噪比为－8 dB时，估计精度在两径条件下提升71.46%，三径条件下提升19.48%。WMUSIC算法有效解决了低信噪比条件下MUSIC 算法伪谱谱峰存在混叠导致谱峰搜索误差较大的问题，可以完成较为准确的时延估计任务，提高了低信噪比条件下OFDM系统的时延估计性能。