智能车辆转向姿态鲁棒滚动时域估计

考虑具有不确定噪声的智能车辆转向系统,提出一种转向姿态鲁棒滚动时域估计算法。首先,结合滚动时域估计原理和博弈论相关知识,设计了具有处理约束与不确定噪声能力的鲁棒估计器;其次,应用块概念设计鲁棒滚动时域估计算法的扰动块结构,压缩滚动时域估计问题中扰动的优化变量个数,从而减少估计器的在线计算量,并应用李雅普诺夫稳定性定理证明了估计误差系统的渐近稳定性;最后,以四阶智能车辆转向系统为对象,仿真验证了所提算法的有效性     

面向节能的无线多传感器Ｈ∞#br# 融合估计

研究了一类ＷＳＮｓ环境下具有能量约束的无线多传感器系统Ｈ∞融合估计问题．通过提出一 种新的节能传输策略,即降低节点到融合中心的信息发送频率,将融合估计系统建模成一类离散时 间周期系统．基于融合估计误差周期系统,采用李雅普诺夫稳定性理论和线性矩阵不等式技术,导 出了能量受限情况下系统渐近稳定且具有给定Ｈ∞性能指标的充分条件,并给出了Ｈ∞融合估计 器的设计方法．最后,通过一个仿真算例验证所提出设计方法的有效性．     

MIMO OFDM系统时域信道估计新方法

提出一种多输入多输出-正交频分复用（MIMO—OFDM）系统的时域信道估计新方法。设计了一种具有最佳自相关性的实训练序列,并利用训练序列的自相关性获得信道的时域冲激响应。同时针对时域信道具有一定的稀疏性,通过信道有效路径估计,减少噪声对信道估计结果的影响,提高算法估计性能。理论分析和实验仿真结果表明,文章方法在更低的计算复杂度和更高的系统传输效率下,具有更高的估计性能。     

一种基于噪声功率估计的MC-CDMA信道估计算法

LS信道估计算法计算量小,实现简单,但受噪声的影响信道估计精度低.提出一种LS信道估计改进算法,利用MC-CDMA中闲置的虚载波对信道噪声功率进行估计,通过将LS信道估计的时域响应限制在循环前缀长度内,并进一步利用估计出的信道噪声功率,设置门限值忽略LS信道时域响应在循环前缀长度内的噪声分量和无效径响应,显著提高了信道估计精度.该算法运算量小,实现简单,信道估计精度高,仿真结果验证了算法的有效性.     

基于阈值自适应的小波增强信道估计技术

针对MIMO-OFDM系统导频辅助信道估计算法在低信噪比条件下存在信道估计精度不足或无法收敛等问题,提出了一种基于阈值自适应的小波增强信道估计算法。该算法首先对频域最小二乘估计的结果进行共轭对称处理,然后对IDFT变换之后得到的时域信道采用阈值自适应调整的小波去噪方法,进一步抑制了保留路径的噪声干扰。理论分析和仿真结果表明,文章算法以较小的复杂度代价换取低信噪比条件下信道估计精度的显著提高。     

变换域通信系统中的信道估计技术

针对基于OFDM的变换域通信系统在低信噪比时由于噪声的影响很难获得准确的信道估计问题,采用时域和离散傅里叶逆变换(IDFT)域级联降噪的方法降低导频信号的噪声来提高信道估计的准确性。时域利用慢衰落信道环境下信道系数变换缓慢的特点,提出了时间滑动平均、时间遗忘、时间平均与时间遗忘结合等几种降噪方法;IDFT变换域利用多径时延集中在整个时隙的前一段的特点降低噪声。仿真结果表明,该方法在慢衰落信道环境下是有效的。     

一种基于小波变换的LTE系统下行链路信道估计算法

针对LTE下行正交频分复用（OFDM）系统中噪声对最小二乘信道估计算法影响较大的问题,给出了一种基于小波分解的信道估计方法。该方法通过在最小二乘（LS）估计之后通过小波阈值去噪,再加入改进的时域加窗相结合的方法进行信道估计。仿真结果表明,该方法能够有效消除加性高斯自噪声,可以更好地跟踪信道变化,提高信道估计精度。     

基于反馈迭代算法的航空通信系统信道估计算法研究

航空通信系统的时变性和大时延,导致传统信道估计算法存在信道参数估计不精确问题。为解决此问题,在建立飞机巡航阶段两径莱斯信道模型的基础上,提出一种反馈迭代信道估计算法。该算法核心思想为:首先利用少量原始导频对信道进行粗略时域最小二乘(least-square,LS)估计,并检测传输信号;之后将检测信号经调制和卷积编码反馈至信道估计器,并作为导频再次进行信道估计;最后将以上过程经过两次迭代得到最终结果。仿真结果表明,提出的算法相比无反馈的LS算法,在信噪比小于20 d B情况下,可获得约2 d B的均方误差增益,从而验证了此迭代估计算法可以起到提高航空信道估计精确度的效果。     

MB-OFDM系统中基于导频的信道估计

联合信道估计算法以LS(最小二乘)信道估计为基础,并利用MB-OFDM的UWB信道的时域长度特性,最大限度地减少噪声的影响,提高信道估计的精度;然后与数据符号中的导频信号联合估计,跟踪信道的变化,进一步提高信道估计的性能。通过性能仿真,比较LS估计和基于DFT(离散傅立叶变换)的信道估计的系统误码率,结果表明,采用本文的信道估计方法的系统性能有一定程度的改善。     

带有不准确测量噪声的最小二乘故障估计

针对一类带有事件触发测量传输和不准确测量噪声统计特性的系统,研究了最小二乘故障估计及其性能分析。通常情况下,测量噪声的统计特性不是完全已知的。提出一种事件触发机制,当预先设定的条件被破坏即事件被触发时,测量输出会传到远端估计器。在满足使得滤波误差协方差最小的意义下,设计了滤波器,其参数通过最小二乘的方法在线迭代得到,然后进一步分析了带有不准确测量噪声的滤波器性能。最后,利用具有实际背景的数值仿真例子说明了所提算法的有效性以及带有不准确测量噪声对于估计性能的差异影响。     

带有不准确测量噪声的最小二乘故障估计（英文）

针对一类带有事件触发测量传输和不准确测量噪声统计特性的系统,研究了最小二乘故障估计及其性能分析。通常情况下,测量噪声的统计特性不是完全已知的。提出一种事件触发机制,当预先设定的条件被破坏即事件被触发时,测量输出会传到远端估计器。在满足使得滤波误差协方差最小的意义下,设计了滤波器,其参数通过最小二乘的方法在线迭代得到,然后进一步分析了带有不准确测量噪声的滤波器性能。最后,利用具有实际背景的数值仿真例子说明了所提算法的有效性以及带有不准确测量噪声对于估计性能的差异影响。     

一种LC_CDMA信道估计方法

在LC_CDMA通信系统中，由于在多径衰落信道下使用了时变扩频码，使得信道估计非常困难，而对接收机的设计往往需要信道的先验知识。通过利用LC_CDMA的输出进行信道估计，建立一个CDMA通信系统数学模型和多径频率选择性衰落信道的FIR滤波器模型，用线性神经网络结构的子空间分解方法获得噪声子空间，提取噪声分量的信道估计算法，并结合信道估计，利用噪声子空间与信号子空间正交的特性，求解出频率选择性多径信道的响应系数。构建了一个长码条件下的多用户检测器，并仿真分析算法的性能。     

微弱高频CW信号的自适应滤波

高频电报(CW)是强噪声背景下战术应急通信的主要工作方式,由于高频信道是典型的随参信道,不可能事先已知干扰噪声的统计特性。该文提出了一种基于ARMA新息模型的CW信号自适应Kalman滤波方法,以解决高斯背景下高频电报系统干扰噪声方差未知的问题。根据CW信号的时频域特征定义状态空间随机信号模型,构造ARMA新息模型,通过在线辨识新息模型参数来估计Kalman滤波增益,实现CW信号的自适应跟踪滤波。仿真结果表明,该方法能够有效估计微弱高频CW信号时域波形,算法可递推实现,实时性强。     

脉冲噪声下的高可靠性OFDM信道估计

从信道估计内插误差角度分析了突发脉冲噪声干扰对无线OFDM接收机性能的影响,针对由脉冲噪声所导致的时间方向信道内插估计错误扩散,提出了旨在提高无线OFDM通信系统抵抗脉冲噪声能力的信道估计安全策略,包括:脉冲噪声突发位置检测、防止受损导频内插错误扩散算法、受干扰子载波数据可信度判决。仿真结果表明,在低复杂度条件下,可以显著提高无线OFDM接收机在脉冲噪声环境中的信道估计性能。     

自适应OFDM系统中基于LS估计的信道预测算法分析

信道预测技术可以为自适应系统提供准确及时的信道状态信息.针对现有的信道预测算法都是假设已知当前及以前的信道信息来预测未来的信道状态信息而忽略信道估计的影响,提出了一种基于LS信道估计的时变多径信道的时域预测方法.该方法采用自适应OFDM系统模型,以当前接收的导频符号序列为观测值进行LS信道估计得到信道的频域值,然后通过IDFT变换到时域,结合AR模型来预测未来信道衰落系数.仿真结果表明,与传统的频域预测算法相比,该算法有效地降低了最小均方误差,能很好地满足自适应OFDM系统中时变多径信道的要求.     

MB—OFDM系统中基于导频的信道估计

联合信道估计算法以LS(最小二乘)信道估计为基础，并利NMB—OFDMNUWB信道的时域长度特性，最大限度地减少噪声的影响，提高信道估计的精度；然后与数据符号中的导频信号联合估计，跟踪信道的变化，进一步提高信道估计的性能。通过性能仿真，比较LS估计和基于DFT(离散傅立叶变换)的信道估计的系统误码率，结果表明，采用本文的信道估计方法的系统性能有一定程度的改善。     

基于循环正交序列和广义AIC的信道估计

设计了一种适合多入多出单载波频域均衡(MIMO-SCFDE)系统的循环正交训练序列,并提出相应的时域信道估计算法．利用训练序列理想的自相关性与互相关性,不仅能够抑制天线间的干扰,而且可以有效降低噪声的方差．在得到时域信道估计的基础上,通过广义Akaike信息准则(GAIC)进一步确定各多径时延值并保留有效子径,从而提高了信道估计的精度．稀疏MIMO信道环境下的仿真结果表明,基于循环正交序列和GAIC的算法能够有效地减少噪声对信道估计的影响,显著降低了信道估计的均方误差．     

基于自适应训练序列的MIMO-OFDM系统频率同步算法

对多入多出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统的频率同步问题进行研究,提出基于自适应训
练序列的MIMO-OFDM系统的频率同步算法. 所提出的训练序列利用接收端的信道状态信息(CSI)进行设计,并利用此训练序列对Schenk的载波频编(CFO)估计器进行改进,进一步提高了衰落信道下CFO估计的准确性. 仿真结果表明,本算法能降低信道噪声的干扰,提高时变信道下CFO估计精度.     

水声稀疏信道估计与大范围白适应平滑预测研究

研究了对水声稀疏信道的估计与预测．基于水声稀疏信道模型提出了信道重要权系数检测迭代估计算法来对信道的时域冲激响应进行估计,该算法无需预先知道信道多径数,同时可有效利用预估的信道多径数下限减少计算量;基于线性自回归模型提出了大范围自适应平滑预测算法来对水声信道进行预测,无需估计复杂的水声信道二阶统计特性,通过降低信道采样速率和局部平滑以进一步降低预测误差．文中算法比最小二乘（LeastSquares,LS）算法和匹配追踪（MatchingPursuit,MP）算法性能更为优越;当通信距离较短时,信道预测误差在10^2内．本文算法能够对水声稀疏信道进行有效估计和预测,可为水声通信中的自适应技术提供依据．     

OFDM时域信道估计的MMSE简化算法

鉴于传统MMSE信道估计器性能与实现复杂度的矛盾，提出了一种简化的易于实现的时域MMSE信道估计器，并对其性能进行了仿真。结果表明，该算法有较好的性能，且算法复杂度较低。在系统的实现中有较好的参考价值。