MSE-OFDM系统的频偏和信道估计

在OFDM系统重复结构频偏估计的基础上,提出了基于多符号封装正交频分复用(MSE-OFDM)重复结构的大范围频偏估计方法;基于最大似然准则的时域信道估计方法和训练序列的峰均比尽可能小的条件,找到了一种时域峰平比恒定、频域比较平坦的MSE-OFDM信道估计用的训练序列．仿真结果表明,所提出的信道和频偏估计方法有效地提高了系统性能且训练序列时频域均比较平坦．     

连续相位调制的定时-频偏联合估计方法

针对连续相位调制信号的同步问题,研究了一种定时-频偏联合估计算法.算法分3步实现：(1）对接收基带信号差分并平方,得到四阶非线性变换值;（2）求其二阶统计量;（3）基于该统计量联合估计定时偏差和载波频偏.通过改变载波频偏值及参与二阶统计量计算的符号数,对定时同步及频偏估计性能进行研究.在加性高斯白噪声信道及Rice慢衰落信道下分别进行仿真.加性高斯白噪声信道仿真表明,算法在载波频偏达到15%符号率条件下仍有出色同步性能,当参与估计的符号数等于64时,定时偏差和频偏均方误差分别达到10－6及10－5以下;低信噪比不影响算法定时恢复性能.Rice慢衰落信道仿真表明,算法具有一定的抗衰落能力,适当改变Rice信道模型参数能提升其性能.算法采用非数据辅助方式及前馈结构,同步捕获快速,实现简单,适合于突发通信.     

稳健变步长符号算法在稀疏信道估计中的应用

基于自适应滤波的传统稀疏信道估计方法大多基于高斯噪声模型的假设,当环境噪声包含冲击噪声时,信道估计性能将严重恶化.为了解决冲击噪声环境下的稀疏信道估计问题,提出了一种基于梯度向量混合范数的稳健变步长符号算法.仿真结果表明,提出的算法在高斯噪声和冲击噪声环境下达到了预期的效果.     

同频混合信号参数联合最大似然递归估计

为提高成对载波多址(PCMA)模式下参数估计精度,简化实现流程,提出一种混合信号条件下频偏、相偏、信道联合估计算法。该算法基于最大似然准则,利用数据辅助技术,推导出联合参数估计显性表达式,并给出递归求解方法。对该算法估计性能进行的定量分析表明,估计性能逼近混合信号条件下克拉美罗界(Cramer-Rao bound),能适应频率选择性信道。计算机仿真结果验证了该算法的有效性。     

基于叠加训练序列的稀疏信道参数估计

针对稀疏多径的频率选择性块传输信道,提出了基于叠加训练序列的新信道估计方法,在不占用额外信号带宽的情况下估计信道参数.利用叠加训练序列得到时域信道冲激响应的LS解,根据广义Akaike信息论准则得到信道的长度和具体多径的时延值,然后将时域信道冲激响应中非多径点的值置零,降低加性白噪声对信道估计的影响,提高信道估计的精度.通过仿真,在稀疏多径信道的条件下,与纯粹的叠加训练序列的信道估计方法相比,该方法较大程度地降低信道的估计误差,提高系统性能.     

单载波块传输系统中基于叠加导频的信道估计与均衡

在单载波分块传输系统中进行频域均衡需要知道精确的信道状态信息,为此本文提出了一种基于叠加的导频序列的迭代信道估计算法,利用叠加的导频序列以及通过迭代均衡检测得到发送数据的估计值来降低信道估计的误差。从理论上分析了该算法所能达到的信道估计误差下限和比特误码率下限,并提出了最优叠加导频序列的设计准则。数值仿真结果表明:采用该算法时系统的比特误码率性能与已知信道信息时的性能差距小于1 dB。     

MIMO OFDM半盲载波与信道联合估计

综合考虑频偏与信道估计这两方面的因素,克服其单独估计无法使系统性能达到最优这一缺陷,提出了一种新的适用于MIMO-OFDM系统的半盲载波与信道联合估计算法。该算法通过时域重复数据段方法与子空间方法相结合实现了MIMO-OFDM系统的载波同步与信道估计,并分析了载波频偏对系统性能的影响。理论分析与仿真结果表明,所提算法具有较宽的频偏估计范围,在频率选择性衰落信道下能够取得良好的估计性能并优于其它同类算法。     

线性插值信道估计中导频间隔的最优化设计

本文以线性插值信道估计方法为例,研究在LAS/CDMA系统中插值信道估计中导频间隔的大小对信道估计性能的影响.根据衰落信道的相关特性和线性插值方法的噪声累积平均特性,给出了导频间隔的最优设计方法,并通过在ITU-VA信道下的COSSAP仿真验证了所述设计方法的可行性和正确性最后在大量仿真的基础上给出了最优导频间隔的经验值作为工程设计中的参考.     

基于训练序列的OFDM符号定时与频偏联合估计

在最大似然算法的符号定时与频偏联合估计算法中,存在频偏估计依赖于定时估计和频偏估计范围小的缺点,采用基于循环前缀的联合估计算法,结合S＆C算法原理,设计具有共轭对称特性的训练序列,并根据训练序列的特性计算符号定时位置值和频率偏差值,为了验证算法的有效性,对算法进行了仿真验证,结果表明,该算法不但频偏估计过程独立于符号定时估计,而且频偏估计范围大．     

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．     

MIMO系统联合参数估计

针对多输入多输出系统的联合频偏信道估计问题,考虑了更一般的模型(每一根发送天线到每一根接收天线之间的频偏是不同的),研究了频偏和信道的最大似然估计,分析表明该估计问题包含一个多维搜索过程.为了解决上述复杂的估计问题,提出了一种联合频偏信道估计新方法,首先根据粒子群优化理论估计出多个发射天线到某一接收天线的频偏,然后再利用最大似然估计器对信道增益进行估计.仿真结果表明,与基于相关的估计算法相比,所提出的算法有更大的频偏估计范围,且估计值的均方误差渐近达到Cramer-Rao下界.     

基于联合稀疏模型的OFDM压缩感知信道估计

针对正交频分多路复用（OFDM）系统,比较了基于压缩感知的不同导频设计方案及相应信道估计性能. 基于信道响应的时域稀疏和缓变特征,提出了基于联合稀疏模型的压缩感知信道估计方法,进一步提高了信道估计的性能. 该方法将连续若干个OFDM符号的信道估计问题转化为联合稀疏模型下的压缩感知问题,充分利用信道的稀疏特性和时间相关性进行信道估计. 结合短波OFDM系统,比较了几种信道估计方法的性能. 仿真结果表明,与传统的最小平方误差信道估计方法和逐符号的压缩感知信道估计方法相比,基于联合稀疏特征的信道估计方法可进一步改善估计性能,对时变信道具有更好的适应性.     

水声单载波分块传输中基于压缩感知的稀疏信道估计方法

为利用水声信道的稀疏特性,提高循环前缀单载波分块传输系统的信道估计精度和误比特率性能,提出一种新的基于压缩感知的稀疏信道估计方法.新方法利用任意具有单位能量的导频构造满足约束等距条件的频域测量矩阵,通过Dantzig selector算法重构稀疏水声信道冲激响应.基于实测湖试信道模型的仿真结果表明,在相同训练序列长度条件下,利用频域最小均方误差检测方法,新的压缩感知信道估计方法较传统最小二乘信道估计方法有近5 dB的性能增益.     

Synchronization and channel estimation for MIMO OFDM wireless LAN systems

A new preamble structure is designed for wireless LAN based on MIMO OFDM systems, which can be used for both synchronization and channel estimation. Modulatable orthogonal polyphase sequence is utilized in training symbol design regarding its correlation properties. The time synchronization and channel estimation are achieved by measuring the correlation between the received training sequence and the locally generated training sequence. Repeated training symbols are used to get carrier frequency offset (CFO) estimation. It is shown from the analysis that the accuracy of frequency synchronization is close to the Cramér-Rao lower bound. The training sequences are optimal for channel estimation based on the minimum mean square error (MMSE).     

MIMO-OFDM系统定时与多径时延估计

提出的多入多出正交频分复用（MIMOOFDM）系统的定时估计和多径时延算法主要基于本地训练序列与接收信号的相关运算,其中引入噪声估计、一阶无限冲激响应（IIR）滤波器及删除相关值旁瓣处理,以提高定时估计精度;引入多帧联合统计,以提高多径时延估计精度. 仿真结果表明,该算法可有效抵抗频率选择性衰落信道影响,在低信噪比条件下,达到精确的定时同步;在信噪比大于6 dB,信道抽样速率为20 MHz时,多径时延估计均方误差（MSE）可达到10-7.     

海面FH-OFDM系统联合同步和信道估计算法

在跳频正交频分复用(FH-OFDM)系统的海面军事应用中,为了提高接收机在航空移动通信中不同海况下的误码性能,提出了基于递归最小二乘法的联合同步和信道估计算法。在同步跳中使用并行搜索实现跳频同步,对基带时域信号的子载波间干扰(ICI)进行了预先补偿。借助于慢时变信道下新的跳频帧结构,构建了统一的代价函数通过线性误差函数对信道冲激响应(CIR),载波频率偏差(CFO)和采样率偏差(SFO)进行估计。使用了新的极大似然代价函数来估计各参数的初始值。给出了系统中带宽效率,跳频速率及子载波总数的权衡条件。仿真结果表明,该算法在平静海面和粗糙海面下的参数估计均方差和系统误码率优于传统算法。     

MIMO-OFDM系统中的最优化训练序列设计

推导了MIMO-OFDM信道估计MSE最小准则下训练序列的最优化条件和最优化结构,提出了一种最优化训练序列．这一序列结合了CDM,FDM与TDM训练结构,保证了不同发射天线的导频符号在空、时、频三维空间上相互正交,从而有效地消除了天线间的信号干扰,降低了信道估计的复杂度．同时,它的导频结构灵活,可以根据信道环境、系统参数以及系统性能要求进行适当选取,因而具有广泛的适用性．     

信道盲参数估计性能分析

首先推导了复高斯信号模型和确定性信号模型下，复信道参数估计的FIM(fisher information matrix)和CRB(cramer rao bound)，进一步研究了当高斯噪声方差未知时复信道参数估计的FIM和CRB。由于盲参数估计的FIM是奇异的，论文分析了在不同约束条件下复信道盲参数估计的CRB，并给出了在确定性信号模型和复高斯信号模型中，不同约束条件下复信道盲参数估计的性能仿真和CRB性能曲线对比。