基于非参数平滑的OFDM系统信道估计算法

研究了双衰落信道下正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中信道估计的非参数方法.提出的方案首先利用梳状导频或散布导频和最小二乘算法估计出导频处的信道频率响应并进行简单的分段线性插值,然后用基于非参数统计方法的Savitzky-Golay平滑滤波器对插值后的信道估计值进行非参数平滑.与传统信道估计算法相比,算法大大降低了信道估计的均方误差、系统的误符号率和计算复杂度,运算量仅正比于有效子载波数,且对多普勒频移具有很强的鲁棒性.数值仿真结果证明了上述结论的正确性.统计检验结果表明,该算法在最小二乘意义下是最优的.     

基于导频的MIMO-OFDM系统信道估计算法研究

信道估计作为MIMO-OFDM的一种关键技术对系统性能有着十分重要的影响,该文分析了基于块状导频、梳状导频、矩形导频对信道估计的影响,并对LS线性插值算法进行了改进,通过计算机仿真验证了改进的LS插值算法在精度和性能上优于原有的算法。     

无人机OFDM数据链路中信道估计算法研究

针对无人机信道的特点,以及采用正交频分复用技术进行无人机数据链路传输的优点.在对OFDM关键技术信道估计进行研究时,要确保接收端能够准确的检测出由于无线信道变化造成的码间干扰,准确的解调出原信号.根据系统需要设计了梳状导频和块状导频联合的导频插入方式,该方式可以在数据传输和信道估计性能上做到折中,并对常用的信道估计算法进行分析研究提出了改进的最小均方误差信道估计算法,最后建立频率选择性信道模型对不同的信道估计算法进行仿真,分析仿真结果可以看出该导频插入方式和信道估计算法具有较低的复杂度,而且又具有良好的信道估计性能,适合在实际系统中应用.     

梳状导频的OFDM信道估计改进算法

研究提高正交频分复用系统(OFDM)中信道估计的准确度问题,由于在无线信道中存在频率衰落,造成估计误差。针对实际系统中的信道冲激响应(CIR)泄露问题,用传统分数抽头延时信道(FTCA)的信道模型进行信道估计是一种很好的方法。但是,基于FTCA的信道估计算法需要的已知条件过多,实用性很差。为此提出了一种较为实用的梳状导频MMSE准则的信道估计算法,首先获取导频位置的LMMSE信道估计,然后利用FTCA变换获得所有子载波的信道传递函数。实验证明,改进算法在降低计算量的同时,获得了接近LMMSE算法的性能,提高了系统的频谱效率和估计精度。     

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。     

OFDM系统中线性插值信道估计器的性能研究

为了得到由线性插值信道估计器本身精度造成的插值误差与噪声所带来的误差间的定量关系,通过基于一阶线性插值的OFDM系统梳状导频信道估计器和块状导频信道估计器误差性能的分析,推导出了插值误差和高斯噪声对估计器性能影响的数学表示式,并得出了线性插值信道估计器导频间距的选择规范;最后,在IEEE802.11 a环境下进行了系统仿真,仿真结果表明,插值误差与插值带来的噪声降低二者存在折衷,并且在室内环境中具有相同导频间距的梳状导频估计器比块状导频信道估计器性能优越。     

RBFN在OFDM快衰落信道估计中的应用

研究了径向基函数网络（RBFN）在正交频分复用（OFDM）系统快衰落信道估计中的应用，提出了一种基于分散导频的RBFN信道估计器。较之基于梳状导频的RBFN估计器，该估计器极大地提高了频带利用率，且具有良好的误码率性能。     

STC-OFDM系统改进的消除串行干扰算法

STC-OFDM系统有效弥补了正交频分复用多址系统中符号间干扰和频率选择性衰落等不足,但存在如何有效抑制因多天线传输产生的相互干扰问题.为此,提出了一种结合信道频率响应恢复和串行干扰消除来抑制干扰的改进算法,该算法在串行干扰消除之前先对导频进行信道频率响应恢复,减小估计对信道频率响应的影响.仿真实验表明,该算法能进一步改善STC-OFDM系统比特误码率并进而抑制相互干扰.     

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.     

基于小波去噪与离散余弦变换相结合的正交频分复用系统信道估计算法

针对传统的基于离散余弦变换(DCT)信道估计算法没有处理循环前缀之内噪声的问题,提出了一种基于小波去噪与DCT插值相结合的正交频分复用(OFDM)系统信道估计方法。首先,采用最小二乘(LS)法对接收到的导频信号进行信道初步估计;然后,对LS法估计出的结果进行离散小波阈值去噪处理;最后,利用DCT插值对循环前缀内的噪声再次处理,以进一步减小噪声的影响。在Matlab 2012平台上仿真,与传统的基于DCT信道估计算法相比较,误码率相同的条件下,所提算法的信噪比(SNR)性能提升了1 dB左右;均方误差相同的条件下,所提算法的SNR性能提升2 dB左右。仿真实验结果表明,该算法能够较好地减小加性高斯白噪声(AWGN)的影响,并有效提高信道估计的准确度,其总体性能较基于DCT的信道估计算法更优。     

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。     

基于迭代的FBMC/OQAM系统IAM前导信道估计算法

FBMC/OQAM系统中传统的基于干扰近似(IAM)的信道估计算法存在导频开销过大,且计算复杂度高等问题。本文研究了一种新的IAM前导信道估计算法,该算法为增加导频功率采用一种新的三列导频结构,同时采用多次迭代方法获得精度更高的信道信息,来重构相邻子载波间和符号间干扰。理论分析和仿真结果表明,在ITU的车载信道环境和步行信道环境下,基于迭代的IAM前导信道估计算法在保持其传统信道估计方法性能即传输速率高且降低干扰的同时,有效地提高了数据传输速率且降低了计算复杂度。     

基于MLS的NB-IoT系统下行信道估计算法

窄带物联网(NB-IoT)是3GPP针对低功耗、广覆盖类业务定义的新一代蜂窝物联网技术,是实现万物互联的重要技术之一,而信道估计则是NB-IoT终端能否准确恢复发射信号的基础。通过对NB-IoT中基于导频的下行信道估计算法进行研究,提出基于移动最小二乘法(MLS)的信道插值估计算法。在发射端插入导频信号,根据接收端的信号计算导频点信道参数,并引入紧支的概念,利用附近子域对导频点的影响权重估计信道参数。仿真结果表明,与线性插值和二次插值算法相比,采用该算法进行信道估计系统误码率较低,并且算法的计算复杂度也未显著增加。     

井下OFDM信道估计算法研究

针对煤矿井下信道情况复杂,多径效应会带来噪声增加和误码率上升等问题,建立了煤矿井下正交频分复用系统模型,研究了井下正交频分复用信道最小平方、最小均方误差估计算法;在矩形导频分配方案的基础上,提出了在时域利用曲线拟合方法实现数据符号处信道系数的估计算法。该算法与插值算法相比,对导频符号处信道系数的准确性要求不高,只要求所构造的函数尽可能接近真实值。仿真结果表明,提出的拟合估计算法和最小均方误差估计算法相比,在估计性能没有太大变化的前提下,大大降低了实现复杂度。仿真结果和理论分析基本一致。     

基于改进SRGAN的OFDM信道估计方法

在正交频分复用(OFDM)系统的信道估计过程中,传统信道插值算法是建立在假设导频附近处的估计值存在关联的基础上,当信道特征因无线信道的时变、频变特性而不连续时,估计结果将不理想。针对这一问题,本文引入超分辨率重建模型SRGAN的改进模型——SRWGAN,替代信道估计中的插值处理。在SRWGAN模型中,将导频处的最小二乘(LS)估计值类比于低分辨率图像中的像素点,先通过卷积网络提取信道特征,再通过多个残差网络学习映射关系,然后经上采样层放大,最后通过判别网络WGAN不断判别并提升估计效果。实验结果表明,基于SRWGAN的信道估计效果优于传统的信道估计算法,且与同类型的SRCNN模型相比,同等条件下,当误码率相同时,信噪比(SNR)提升约3 dB,当MSE值相同时,SNR提升约5 dB。     

卫星移动通信信号处理同步技术研究

卫星移动通信信号处理同步技术很大程度上决定了通信的质量。针对卫星移动通信系统中突发信号符号长度短、独特码少的特点,对传统的基于最大似然准则线性相位内插相位估计算法和二次插值快速傅立叶变换频偏估计算法进行了研究,进行了线性相位内插算法和二次插值快速傅立叶变换频偏估计算法机理分析;根据噪声平均化原则,提出了一种低导频段数据情况下改进的线性相位内插算法;利用数据段信息和导频段信息整体做频偏估计的方法,提高了导频段个数较少情况下的频偏估计精度;仿真与试验结果表明：改进的线性相位内插算法比传统算法相位同步性能更高,利用整帧数据做频偏估计精度更高,并满足卫星移动通信终端信号处理的要求。     

基于初始化AP的自适应信道分配算法

在高密度AP部署的网络环境中,由于ISM频带只有1、6和11三个正交信道,因此AP的工作信道不可避免的存在重叠,其重叠信道干扰对吞吐量有较大的影响。文中从基于AP上线时为其分配信道的角度出发,提出了一种集中式自适应信道分配算法DNAF（ Densest Nearest Assignment First）。在大量AP刚上线时,通过周期性广播扩展信标帧,建立动态的网络拓扑结构图,并通过AC为其进行优化信道分配。通过对信道分配算法的大量实验及仿真,结果表明,在高密度且AP邻居分布不均匀的网络环境下,与启发式算法NOFA-1及随机信道分配算法相比,该算法能有效地减小邻居间干扰,从而达到提高网络吞吐量的目的。