垂直分层空时码系统下的信道盲估计

对垂直分层空时码系统进行信道估计时，常需采用训练序列，发射天线个数的增加会使得所需的训练符号个数增加，减少了传输数据的有效时间。本文将信号处理中的子空间方法同分层空时码的编码结构相结合，提出了一种垂直分层空时码，实现了无需训练序列的信道估计。Monte Carlo仿真结果表明，在相干时间允许的范围内，利用本文算法估计出的信道进行信号检测时，其性能十分接近使用准确信道信息的检测结果。     

空时编码OFDM系统中信道的半盲估计

针对空时编码的OFDM系统,利用发送信息符号的星座点数目有限特性构建了一个包含信道参数所有可能的集合,并将该集合映射到实平面上,信道估计则通过更新信道参数实平面和其中的信道参数曲线来实现.导频的使用简化了算法运算,实现了在信道参数实平面上初始信道参数曲线的建立.仿真分析表明,在空时编码OFDM系统中该方法性能接近理想的基于最小均方误差的估计,但计算更为简单.     

基于时延分集的MIMO多径信道盲估计算法

发送时延分集在空时编码中是一种有效可行的方法。本文提出了一种基于发送时延分集的多径信道估计方法,指出如果发送时延大于信道时延,多输入多输出（MIMO）信道可以转化为特殊的单输入多输出信道,通过对信道输出进行子空间分解可以估计出信道参数。仿真结果显示了本文算法的有效性。     

多输入多输出系统中空时分组码的盲信道估计

在空时系统设计中，信道估计是一个关键技术。对一种基于空时分组码的盲信道估计算法进行了研究。在信道输出端进行子空间分解，如果信号子空间是由信道唯一决定的，那么信道参数可被唯一估计为一个常数。提出的算法是基于空时分组码的普通形式，因此可被应用于任何分组码。最后，仿真结果显示了一些特定码字的估计效果。     

基于预编码的MIMO—OFDM系统信道盲估计

本文提出了一种冗余线性预编码应用于多输入／多输出—正交频分复用（MIMO—OFDM）系统，根据编码结构，重构接收信号，使其中表示信道衰落的部分具有旋转不变性性质，结合子空间方法中的TLS—ESPRIT法，实现MIMO—OFDM信道的盲估计。与基于训练序列的信道估计方法相比，本文的信道估计方法不需要训练序列，因而能够节约带宽、提高频谱效率。文章最后进行了Monte Carlo仿真，仿真结果证明了该方法的有效性。     

OFDM空时发射分集系统信道盲估计

本文研究了OFDM空时发射分集系统的子空间信道盲估计方法。该方法仅利用空时编码及OFDM调制引入的冗余,在接收天线小于发射天线时,也可以对信道进行盲估计。对盲估计方法所共有的估计模糊性问题进行了详细的论述,证明估计仅存在两个标量不确定因子。这种方法不需要对信号进行冗余预编码,系统将有更高的速率;同时也不需要对系统输出进行过采样或采用多天线接收。由于不需要确切知道信道的阶数,算法对信道阶数过估计有较好的鲁棒性。     

MIMO-OFDM系统中信道盲估计与检测

针对MIMO-OFDM系统,提出了一种基于子空间的盲信道估计与检测方案,该算法将阵列信号处理的思想应用到MIMO-OFDM系统中,通过发送端信号的冗余编码,利用一种类ESPRIT算法进行盲信号检测和信道估计。仿真结果表明该算法的有效性及其信道盲估计方法的性能。     

空时旋转不变性编码技术及其频率选择性信道盲估计方法

针对处于频率选择性衰落环境中的垂直型贝尔实验室分层空时(Vertical Bell iabs LAyered Space-Time,V-BLAST)结构,该文首先对其进行联合空时符号分组,然后提出了一种新颖的空时旋转不变性编码技术(Space-Time Rotational-Invariance Coding Technique,STRICT)。通过巧妙利用上述编码技术中的旋转不变性性质,该文继续为V-BLAST结构提出了一种多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)频率选择性无线信道的盲估计方法。仿真结果表明了该文新颖STRICT的有效性及其信道盲估计方法的性能。     

MIMO系统中的空时编码技术

下一代移动通信系统必须具有更高的传输速率和更好的传输性能,多输入多输出(MIMO)天线技术能够极大提高系统的信道容量从而满足要求.为了提高频率利用率和传输可靠性需要研究MIMO系统中的空时编码技术,文章介绍了目前主要的空时编码技术:空时格状编码和空时分组编码技术,同时指出MIMO系统在天线相关性、接收端复杂性、与单天线系统整合等方面仍存在问题.     

无线通信系统中的MIMO空时编码技术

在无线通信系统中,对优质、高效宽带服务的要求不断增加。空时编码（STC）的目的是利用多输入多输出（MIMO）天线系统,提高传输质量,降低误码率,并获得较高的编码增益和分集增益,提高系统容量和频谱利用率。较详细地介绍了MIMO无线通信中的三种空时编码方案：分层空时码、空时格形码、空时分组码,对这三种方案进行了性能分析以及比较。     

基于降维盲信道估计的空时分组码MC-CDMA系统信号检测

研究了空时分组码多载波码分多址(MC-CDMA)系统的信号检测。对接收数据矢量进行解相关滤波,得到对应于每个用户奇数和偶数时间的无多址干扰(MAI)的降维信号,由白化滤波后的降维数据组成的矩阵的秩1近似来得到盲信道估计,再利用用户发射信息符号的有限码集特性来确定复标量模糊。在估计出所有用户的信道响应的基础上,用最小二乘算法进行信号检测。仿真结果验证了所提算法的有效性。     

MIMO-OFDM系统中的子空间半盲信道估计

本文主要讨论了MIMO-OFDM系统中的一种半盲信道估计算法.该算法基于子空间分解技术,利用信号子空间和噪声子空间的正交性将两者分离.针对盲信道估计存在计算量大及收敛速度慢等缺点,本文充分利用少量的导频,给出了一种基于子空间跟踪技术的半盲MIMO-OFDM信道估计算法.仿真结果表明,该算法在保持盲信道估计算法性能的基础上,明显加快了收敛速度、降低了计算量.     

频率选择性信道下单载波空时分组编码传输系统中的信道估计技术

在频率选择性信道下给出了单载波频域均衡系统结合空时分组编码传输基于训练序列的最优信道估计算法。由于选取具有恒幅特性的Chu序列作为训练序列,因此这一算法能够实现信道估计的最小均方误差,并作了理论证明。最后,对本方案的性能进行了仿真比较,仿真的结果证实了本方案的优点。     

垂直分层空时编码的直接解码和盲信道估计算法

提出了适合垂直分层空时编码结构的盲信号检测和信道估计算法,在发射端进行了预编码,并利用一种类ESPRIT算法进行了盲信号检测和信道估计。与已提出的绝大多数垂直分层空时编码结构的信号检测和信道估计算法不同,去掉了接收天线数必须大于发射天线数这一约束。计算机仿真结果显示所提出的盲信号检测和信道估计算法与非盲算法几乎有相同的性能。     

Suboptimal particle filtering for MIMO flat fading channel estimation

Particle filters have been successfully employed to track MIMO flat fading channels for wireless communications. However, an optimal importance density cannot be always found to optimize the performance of a particle filter. A suboptimal importance density such as the prior distribution can be used to reduce the complexity of the particle filtering; however, it has a problem of ignoring the current observations. A class of suboptimal particle filters uses the prior distribution as the important density and moves the predicted particles to the low‐error region. In addition, particle filters require knowledge of noise processes to estimate the posterior distribution. This paper presents a suboptimal particle filter that overcomes the drawbacks of the prior importance density and the noise uncertainty by utilizing the swarm behavior in the particle propagation. The presented method will be applied to estimate the channel state information and detect the transmitted symbols of a MIMO wireless communication system under Rayleigh flat fading channel. Computer simulation of a 2 ×2 MIMO system is presented to illustrate the performance of the proposed suboptimal particle filter technique. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

Closed-form space-time channel blind estimation for space-time coded MC-CDMA sytems with uniform linear array

This paper proposes a closed-form joint space-time channel and Direction Of Arrival （DOA） blind estimation algorithm for space-thne coded Multi-Carrier Code Division Multiple Access （MC-CDMA） systems equipped with a Uniform Linear Array （ULA） at the base station in frequency-selective fading environments. The algorithm uses an ESPRIT-like method to separate multiple co-channel users with different impinging DOAs. As a result, the DOAs for multiple users are obtained. In particular, a set of signal subspaces, every one of which is spanned by the space-time vector channels of an individual user, are also obtained. From these signal subspaces, the space-time channels of multiple users are estimated using the subspace method. Computer simulations illustrate both the validity and the overall performance of the proposed scheme.