采用数据辅助的大规模MIMO信道半盲迭代估计

由于大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信道衰落参数的维度较高,导致最优估计算法计算量大且需要的导频数较多而影响到频谱效率。为降低计算复杂度并减少导频开销,提出了两种基于期望最大化(Expectation Maximization,EM)估计的半盲迭代改进算法。利用少量正交导频序列估计出信道初值,通过用户与基站间信道的大尺度衰落系数把用户分簇,根据这些系数按比例地分配接收噪声,再利用数据的统计特性推导出信道衰落参数的均值和方差。仿真结果表明,当导频数远少于待估计参数的个数时,半盲估计算法的均方误差(Mean Square Error,MSE)优于导频估计的极大似然(Maximum likelihood,ML)算法。     

基于多尺度功率谱子带梯度的宽带频谱感知算法与性能分析

为了应对复杂环境下非合作通信、电磁频谱监管等宽带接收中存在的先验信息缺失、信道失真严重以及频域呈现不平坦色噪声的挑战,提出一种基于多尺度功率谱子带梯度的宽带频谱感知算法,该算法不要任何的先验信息,对功率谱进行分段计算梯度,再进行自适应双阈值检测,通过多尺度的技巧提高了宽带频谱感知的稳定性。对该算法在不同信道模型下的统计特性、虚警概率、检测概率以及判决门限的表达式进行了理论推导。理论分析和实验仿真表明,算法适用于高斯噪声信道和平坦衰落信道,能够有效克服色噪声,并且能够实现用户频带范围定位,运算复杂度低、实时性强,对噪声不确定度具有稳健性,能够用于低信噪比场合。     

无线OFDM系统传输信道模型化参数检测

利用导频子载波时频相位相关性统计检测与QAM信号解映射判决误差统计，提出了一种适用于频域导频无线OFDM系统的传输信道模型化参数检测方案，包括信道最大多径时延、最大多普勒频率和信噪比检测；能够有效解决传统的OFDM信道估计算法通常按照最恶劣信道情况上限进行设计，以及基于MMSE准则最优信道估计器中信道先验信息统计运算复杂度高的缺陷；仿真结果表明，在低复杂度条件下可以有效获知当前传输信道模型参数的近似统计信息。     

多普勒域上稀疏的双向中继信道估计

信道估计技术作为获得信道衰落信息的方法,是提高无线信道传输接收性能的关键技术。本文针对放大转发双向中继系统的时间选择性平坦衰落信道,利用信道在多普勒域的稀疏性进行压缩信道估计。相比于传统的线性估计方法,压缩信道估计考虑了信道的固有稀疏性,降低了导频的开销,改善了信道估计性能,提高了频谱利用率及系统吞吐量。文中通过对双向中继信道进行多普勒域的稀疏建模,仿真分析了信道估计性能随着导频数量增加、信噪比增加,得到不断改善;而不同的导频分布将影响观测矩阵的相关度,从而对信道估计产生影响。仿真表明,当导频随机分布时,信道估计效果最佳。同时,文中还仿真分析了最大多普勒频移对信道估计性能的影响。      

利用功率谱极值和几何平均的频谱感知算法

为了提高基于功率谱的频谱感知算法抗噪声不确定性、抗频偏及低信噪比下检测性能,本文利用功率谱的部分样本平均估计最大值,以降低信号频偏对频谱感知性能影响;利用功率谱的最大值与最小值之差与功率谱几何平均之比作为判决统计量,以尽可能消除噪声影响及保留主用户信号;推导得到了检测门限表达式,表明该算法对噪声不确定性不敏感。加性高斯白噪声信道和瑞利衰落信道下的仿真结果表明:该算法频谱感知性能优于已有的基于功率谱的频谱感知算法,降低了未知载波频偏和噪声不确定性对频谱感知算法性能的影响,该算法能够有效检测实际信号。      

高速移动通信系统中OTFS信道估计算法研究

针对高速移动环境中双色散信道会出现信道估计可靠性下降的问题,该文在正交时频空(OTFS)调制系统的输入-输出模型中提出一种基于压缩感知的信道估计算法.该算法利用信道中最大多普勒频移和最大时延确定导频发送矩阵的大小,相比传统的正交匹配追踪(OMP)信道估计算法,能够在保证相似信道估计准确度的情况下节省导频资源;并在此基础上,对OTFS调制符号做相位旋转,增加差分矩阵的秩,理论分析和仿真结果表明,该方案能够提升OTFS系统的分集阶数进而降低噪声的干扰.     

OFDM稀疏信道估计中导频设计算法

由于无线信道固有的稀疏性,压缩感知理论已被应用于正交频分复用(OFDM)系统的信道估计中来提高频谱利用率。文中研究OFDM系统稀疏信道中确定性导频的设计问题,针对互相关最小准则的不足,提出了一种基于测量矩阵互相关和测量矩阵列相关平方和最小化的联合算法。仿真结果表明,该算法的归一化均方误差(MSE)和误码率(SER)性能均优于基于互相关最小准则的随机搜索导频,相比于最小二乘算法,稀疏信道估计使用了更少的导频获得了更好的估计效果,提高了频谱利用率。     

高速移动通信系统中OTFS信道估计算法研究

针对高速移动环境中双色散信道会出现信道估计可靠性下降的问题,该文在正交时频空(OTFS)调制系统的输入-输出模型中提出一种基于压缩感知的信道估计算法。该算法利用信道中最大多普勒频移和最大时延确定导频发送矩阵的大小,相比传统的正交匹配追踪(OMP)信道估计算法,能够在保证相似信道估计准确度的情况下节省导频资源;并在此基础上,对OTFS调制符号做相位旋转,增加差分矩阵的秩,理论分析和仿真结果表明,该方案能够提升OTFS系统的分集阶数进而降低噪声的干扰。     

采用T2统计量和拟合优度的盲频谱感知算法

针对低信噪比和采样数少时频谱感知性能差的问题,首先利用样本检验矩阵的样本特征构造T2统计量,再结合似然比准则构造新的检验统计量,最后推导了频谱空闲时检验统计量的概率密度函数,提出基于贝塔分布的盲频谱感知算法。但此算法在采样数较少时,检测性能较差,因此结合Anderson Darling准则,提出基于贝塔分布的拟合优度检验算法。在高斯信道和瑞利衰落信道下对所提算法进行仿真,并与已有盲频谱感知算法仿真结果进行对比,所提算法具有更好的检测性能,且不需要主用户信息,不用进行特征分解,不受噪声方差影响。      

FDD大规模MIMO系统速率最大化导频信号设计方法

该文针对FDD大规模MIMO下行系统,联合考虑信道空间相关性、信道估计精度和波束成型方案对导频信号设计的影响,以最大化下行遍历可达速率为目标,以系统总功耗为约束,建立关于导频信号矩阵的优化模型。由于原始优化问题的目标函数没有闭合形式表达式,利用大维矩阵理论中确定性等价原理可获得其近解析表达式,从而得到了遍历速率关于导频矩阵的显示表达式。基于此,利用主导理论,推导出了最优导频信号所具有的矩阵结构特征。进而,将原优化问题转换为等价的导频序列功率分配问题,再利用拉格朗日对偶法求解得到了最优导频信号的闭合形式解。通过分析,给出了最优导频序列长度的实际值与最大范围。数值仿真结果验证了所推导的遍历速率解析表达式的精确性和有效性,并对比了所提出的导频方案与传统基于最小均方误差准则导频方案在遍历速率方面的性能增益,以及所使用的导频序列长度差异,同时给出了两种方案在导频信号功率分配时的差异性。