LTE中一种时频LMMSE信道估计算法

由于3GPP长期演进LTE(Long Term Evolution)系统物理层采用了OFDM技术。为了对高速的OFDM信号进行相干解调,通常需要估计和跟踪衰落信道的特性。在比较了基于参考信号的各种信道估计算法之后,提出了一种适用于LTE系统的信道估计算法。根据PRB(Physical Resource Block)的数目,采用基于SVD分解的频域LMMSE算法估计出频域的信道冲激响应值,再采用时域LMMSE算法估计出时域的信道冲激响应值。仿真结果表明,此方法能有效地降低信道估计MSE值,并在改善BER性能的同时简化了运算复杂度,因而具有较大的实用性。     

一种低复杂度的MIMO-OFDM信道估计阈值算法

本文分析了现有的基于导频的MIMO-OFDM信道估计技术,提出了一种低复杂度的信道估计阈值算法,这种算法与采用维纳滤波器的估计技术相比较,具有计算复杂度低,适应性好的特点。在"B3G"系统仿真平台上进行了仿真验证,仿真曲线充分表明该算法具有良好的跟踪信道变化的能力。     

一种低复杂度的MIMO—OFDM信道估计阈值算法

本文分析了现有的基于导频的MIMO—OFDM信道估计技术，提出了一种低复杂度的信道估计闽值算法，这种算法与采用维纳滤波器的估计技术相比较，具有计算复杂度低，适应性好的特点。在“B3G”系统仿真平台上进行了仿真验证，仿真曲线充分表明该算法具有良好的跟踪信道变化的能力。     

一种基于导频OFDM信道估计的优化算法

信道估计作为OFDM中的一项关键技术,直接影响着OFDM系统的性能.而现有的最小二乘估计(LS)算法、最小均方误差估计(MMSE)算法等都存在各自的不足.因此本文提出了一种称为平均反馈(AF)的新算法,该算法利用两个相邻的OFDM符号之间的关联信息对LS算法的估计结果进行平均和反馈,以减少高斯白噪声与子信道间干扰(ICI)对信道估计结果的影响.通过仿真证明,新算法改善了LS算法的性能.尤其在低信噪比环境下的性能改进明显.     

一种改进的OFDM信道估计算法

在无线通信当中,信道估计会受到许多因素的影响,例如噪声、衰减等。如何使得信道估计的准确度提高变成重中之重。通常我们应用的SVD信道估计算法,主要是用循环前缀长度为界来截取的特征值,这种做法的弊端是导致比较大信道噪声。因此,该文的对于这一问题,提出了一种优化的SVD算法,本算法的核心是估计信道的最大多径时延,从而来得到我们所需要的特征值,进而来降低噪声的干扰[1],通过仿真,我们可以看出本算法所体现的优越性。     

大规模MIMO系统中导频污染下的信道估计研究

大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术的很多优点让它发展为5G通信系统的主要技术之一。基于导频的信道估计方法原理较为简单,但系统的性能会受到导频污染很大的影响,所以研究低复杂度且能有效抗导频污染的信道估计算法就显得尤为重要。论文详细论证了导频污染下的信道估计在大规模MIMO系统中的主要运算过程。将LS信道估计方法与贝叶斯信道估计方法做比较,仿真结果表明贝叶斯信道估计方法有着较好的抗导频污染能力。     

防干扰DFT信道估计算法

传统的DFT的信道估计算法只是把循环前缀以外的噪声忽略为0,其余都认为是有用的加性噪声,但是在循环前缀以内仍含有由于码间干扰(ICI)和信道干扰(ISI)带来的噪声以及其他的一些噪声干扰,严重影响了信道的估计值,本文在DFT算法之前首先消除了由ICI和ISI带来的干扰,再进行DFT的信道估计,最后在分别由禁忌算法和求导两种方法进一步消除循环前缀以内由于其他因素带来的噪声,这样大大增强了估计值的准确性,最后由matalb仿真结果可以看出,由于迭代算法和禁忌算法、求导方法的使用尽可能地消除了噪声的干扰,大大提高了信道的估计值,信道的误比特率和均方误差随着信噪比的增大越来越小,仿真结果证明改进的算法的性能优于传统的DFT算法,求导法性能略微优于禁忌算法。     

一种改进的DVB-T信道估计算法

针对传统DVB-T系统信道估计算法估计精度低或复杂度高的问题,为了提高信道估计算法整体性能,提出了一种改进的DVB-T信道估计算法;该算法首先采用最小二乘法估计离散导频处频率响应估计值;进而,利用连续导频对信噪比进行估计;最后,将得到的信噪比估计值与预先设定的信噪比阈值进行比较,若估计值小于阈值,则先经过卡尔曼滤波处理,再在时频二维方向上用高斯插值得到全部子载波的频率响应值,否则直接在时域和频域上进行插值;此方法在信道条件较好时关闭卡尔曼滤波过程,从而有效减少滤波次数,提高算法整体运行速度;仿真结果表明,该方法能有效提高系统整体性能,减少在噪声影响较大时的干扰,同时也兼顾了算法整体运行速度。     

一种新型正交导频在信道估计中的应用研究

关于无线通信问题,信道估计技术属于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统.信道估计的准确与否直接关系到MIMO-OFDM系统的误比特率的高低.目前基于导频的信道估计所使用的导频序列抗多径性能较差,影响了信道估计的精度.为了提高估计精度和准确的信道传输特征,采用一种新型正交导频,即与m序列相乘的Walsh码作为导频符号插入.新的正交导频具有良好的自相关性和互相关性,可以有效提高系统的抗多径能力.仿真结果表明,新方法是与m序列相乘的Walsh码的信道估计算法,有效降低了系统误比特率,增强了系统的抗多径性能.     

一种基于二维导频的信道估计改进算法

针对充满噪声干扰和多径效应的无线信道环境,提出一种基于二维导频的信道估计改进算法.该算法采用二维导频设置图案,利用导频点处充分记录的信道信息,提取信道参数的最优初始估计.在此基础上,利用优化的LMMSE算法,修正初始信道估计中的估计误差.理论分析及仿真实验表明,在多径时变衰落信道下,改进后的信道估计方法有效提高了系统的估计性能.     

电力线通信系统中基于OFDM/OQAM的时频结合消噪算法

针对电力线通信（PLC）系统中存在严重影响传输性能的脉冲噪声,传统的消噪算法大都不能有效抑制脉冲噪声的问题,提出一种时频结合的消噪算法。首先,通过选择合适的门限对时域接收信号中峰值较大的脉冲噪声进行检测和置零处理;然后,在频域根据已判决的符号来重构时域尚未消除完的峰值较小的脉冲噪声,并通过迭代来提高噪声重构的准确性;最后,从频域接收信号中减去重构的脉冲噪声。在电力线多径信道下进行仿真实验,相比传统的时域消噪和频域消噪算法,所提算法在误比特率为0.01时可以分别实现2 dB和0.5 dB的性能提升,而随着误比特率的降低,它们之间的性能差距将会更大。仿真结果表明,所提出的时频结合消噪算法能够提高电力线通信系统对脉冲噪声的抵抗能力。     

基于改进子空间追踪算法的稀疏信道估计

由于许多通信系统的信道具有稀疏多径的特性,因此可以将信道估计问题归结为稀疏信号的恢复问题,继而应用压缩感知理论(CS)的算法求解。针对CS中现存的信号重构方法——子空间追踪法(SP)需要对稀疏度有先验知识的缺点,提出一种改进的子空间追踪法(MSP)。该方法的反馈和精选过程与SP算法一致,不同之处是MSP算法每次迭代时向备选组合中反馈添加的向量个数是随着迭代次数而逐一增加的,而SP算法中备选组合被添加的向量个数与稀疏度相同。仿真结果表明,基于MSP方法所得到的稀疏多径信道估计结果优于基于传统SP的方法,且无需已知信道的多径个数。     

基于DFT算法的OFDM信道估计研究

本文研究了DFT信道估计算法并对该算法进行了改进,首先将信号在频域转换到时域,然后将时域中循环前缀长度之外的信道估计值置零。同时对循环前缀之内,也就是1GnL的信道估计值做进一步的处理,以便进一步消除噪声的干扰。通过计算机仿真验证了改进的DFT算法优于原算法。     

一种基于判决反馈的半盲信道估计方法

无线移动通信MIMO-OFDM系统中,为了减小对导频的依赖性,针对平坦瑞利衰落信道提出了一种基于判决反馈的半盲信道估计方法。该方法使用LS算法结合导频对信道进行初始估计,然后利用初始的信道估计结果得到下一个OFDM符号对应的天线发送信号,最后利用自适应滤波稳态跟踪特性对后面的信道进行跟踪,并将恢复出的信号反馈到滤波器输入端作为后续估计的输入。仿真结果表明,该半盲信道估计方法在平坦瑞利衰落信道下,相比于基于导频的LS信道估计方法具有更好的稳态性能。     

一种基于小波去噪的DFT信道估计改进算法

针对小波去噪与DFT插值相结合的信道估计算法没有对循环前缀内的噪声进行去噪的缺点,提出了一种基于小波去噪与改进的DFT插值相结合的信道估计新算法。该算法首先利用离散小波变换对最小二乘(LS)法估计出的结果进行阈值去噪处理,并根据循环前缀内、外噪声方差的均值在DFT插值的过程中设置相应门限,然后对循环前缀内的噪声再次处理,以进一步减小噪声的影响。仿真实验结果表明,在复杂度基本不变的前提下,该算法能够较好地减小加性高斯白噪声的影响,并有效提升信道估计的准确度,其总体性能较小波去噪与DFT插值相结合的信道估计算法更优。     

基于UKF和优化组合策略的改进粒子滤波算法

针对标准粒子滤波算法存在的粒子退化与贫化问题,提出了一种新的改进粒子滤波算法。该算法采用无迹卡尔曼滤波、优化组合策略和标准粒子滤波相结合的方法,运用UKF产生重要性密度函数,解决标准PF算法中以先验概率密度函数作为建议分布所引发的退化问题;运用优化组合重采样策略保证所有粒子的信息以一定概率得到继承,维持粒子集中粒子的多样性。理论分析与仿真结果均表明,改进算法能有效地解决标准粒子滤波存在的粒子退化问题并避免粒子贫化现象的出现,具有更高的状态估计精度。     

基于OMMP算法的OFDM系统信道估计

针对基于压缩感知的信道估计中常用的正交匹配追踪算法(OMP),为提高算法效率提出一种其改进型算法———正交多重匹配追踪(OMMP)。该算法相比较于OMP算法通过在每次迭代中选择多个最匹配原子,达到更快速收敛的目的。通过实验仿真两种算法在不同信道径数下的估计性能和运行时间发现,在信道径数较大的情况下,OMMP算法的估计性能与OMP算法相当,且效率更高。由此可见OMMP算法有着一定的实际应用价值。     

基于前导干扰消除的FBMC系统加权信道估计算法

针对FBMC系统信道估计时存在虚部干扰问题,提出一种新的信道估计算法。首先,该算法采用了基于虚部干扰消除的新导频结构;然后,利用两列导频分别作粗信道估计;最后,对粗信道估计采用加权方式进行精信道估计,进一步提高信道估计性能。仿真结果表明,与传统虚部干扰消除算法（IIE）相比,新导频结构算法在误码率为1%时,可获得1~2 dB的性能提升。     

基于贝叶斯压缩感知的正交频分复用信道估计改进

为了获得理想的正交频分复用信道估计结果,针对传统算法没有充分利用无线信道时域的固有稀疏性,导致估计精度不高且频谱利用率低等难题,提出了改进贝叶斯算法感知的正交频分复用信道估计算法。首先在详细介绍本文算法的原理和步骤基础上,与传统信道估计算法进行仿真对比实验。仿真结果表明,相对于其它信道估计算法,本算法可获得更高的信道估计精度,在使用较少导频的条件下获得很好的信道估计性能。