OFDM系统信道估计中插值算法性能分析

对基于导频的OFDM系统中信道估计的各种插值算法的性能进行了对比分析，对基于离散傅里叶变换的插值算法和其他插算法进行了分析，计算机仿真证明了基于FFT的插值算法的插值精度在高信噪比条件下高于其它算法。     

基于加权广义逆OFDM信道估计算法

在采用独立时频块导频方案的MIMO-OFDM系统信道估计中,证明了导频数小于多项式模型参数时,使用标准的广义逆进行多项式内插无法得到信道估计的最佳值。采用基于最小方差准则构造的加权矩阵对广义逆的定义做出修正,提出了基于加权广义逆矩阵的二维多项式内插算法。仿真结果证明该算法可以适应不同的移动速度,特别是在中低移动速度下,该算法在高信噪比时的误码性能相对于一维线性内插算法可以得到约2 dB的增益。     

两种水声信道模型中信噪比估计算法

文章研究了水声信道模型和深海垂直信道的信噪比估计的理论和算法,提出了浅海多径信道模型下的信噪比估计算法.利用接收信号对两种水声信道模型下常用数字调制信号和水声跳频信号的信噪比进行估计,用湖测信道对算法进行了仿真.仿真结果表明在实际信噪比为-10～10 dB时,两种信噪比估计算法的结果均良好,估计的均值和实际信噪比的误差均小于1 dB,算法适应性强,性能稳定.浅海多径信道中算法的估计性能不受多径数目的影响,其估计结果略差于深海垂直信道中的估计结果.     

MIMO-OFDM系统中基于二次内插的信道估计算法

在独立时频块的导频插入方式下,给出了一种适用于导频数小于多项式模型参数情况的二次内插算法。该算法先利用插值的LMMSE滤波进行一次内插,再利用多项式模型进行二次内插。仿真结果证明:该算法可以适应不同的移动速度,特别是在车载信道模型下,该算法在大信噪比下的误码性能相对于一维线性内插算法可以得到2～3dB的增益。     

基于内插的快衰落MIMO OFDM信道估计

为了解决快衰落条件下多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统的信道估计问题，根据MIMO OFDM的时变信号模型，提出了一种基于内插和导频辅助的快衰弱信道估计方法，讨论了进行有效信道估计的必要条件，得到了对导频矩阵的要求.本算法不约束信道为静态或准静态，能够有效地估计出在一个OFDM符号持续时间中发生变化的信道参数，并且具有良好的均方误差性能.计算机仿真表明了这一信道估计方法的有效性.     

UWB信道盲估计的频域递归最小二乘实现

为了实现超宽带(UWB)信号高效、稳定接收,提出一种基于信道频域特性的UWB信道盲估计算法.利用跳时脉冲相位调制超宽带信号一维统计平稳特性,结合递归最小二乘算法计算,达到信道参数盲估计的目的.计算机仿真结果与最大似然法信道盲估计算法结果的对比表明,新算法在误码率为10-4时,信噪比增益约为3 dB.新算法可同时对多路信道进行估计,对幅度和相位不存在模糊因子,且具有低复杂度的优点.     

MIMO-OFDM系统中一种干扰抑制迭代信道估计算法

为了减小载波间干扰对多输入多输出-正交频分复用系统性能的影响,提出了一种干扰抑制迭代信道估计算法．首先根据频域正交导频估计导频信道频域响应,然后利用DFT内插方法获得信道响应初始估值,进而对其进行迭代消噪滤波处理改善信道估值．由于迭代过程加入了信道预校正以及时域滤波,从而有效地消除了载波间干扰和信道噪声的影响,提高了信道估计的精度．与传统算法相比,该算法避免了复杂的矩阵求逆运算,实现简单．     

双选信道下SCFDE系统中改进的信道估计方法

为更好地恢复双选信道下单载波频域均衡(SC-FDE)系统中的发送信息,利用该系统特有的帧结构,提出一种简单的改进算法以提高信道估计性能。新算法将两个相邻数据块的导频组成一个新导频,再根据循环卷积的时域循环移位性质对新导频进行处理,得到若干组不同移位时的信道系数估值,最后利用无线信道的稀疏特性,对每组信道估值进行降噪处理并求平均得到最终的信道估值,进而改善了信道估计性能和频域均衡效果。     

基于编码的MIMO-OFDM系统的迭代信道估计方法研究

针对基于编码的MIMO-OFDM系统提出了一种迭代信道估计接收技术.接收机首先通过导频对信道进行估计,然后通过解调译码输出判决信息对信道参数进行更新.仿真结果表明,在高信噪比环境下,可显著地降低系统的误码率.     

OFDM系统中基于梳状导频的空时信道估计

研究了OFDM系统中基于梳状导频的空时信道估计方法，并提出了一种新的信道估计算法，即实现了空时二维信道估计。基于梳状导频的空时信道估计的算法分为两步：第一步是利用导频信号对导频位置的信道进行估计；第二步是信道插值，得到所有频域位置的信道信息。基于LS准则的信号估计以及基于线性插值的信道插值，笔者进行了详细研究。     

一种改进的稀疏多径信道均衡方法简

Traditional channel equation methods are based on the multi-path richness hypothesis, which is complicated and inefficient in sparse channels. In this paper, a sparse multi-path channel equation method is proposed. The sparse channel estimation is carried out using a small number of pilot tones based on Compressed Sensing (CS). The equation inverse filter is derived from the channel estimation. The procession of inverse filter solution is modeled as an optimization problem and a greedy algorithm is proposed which can bring about a near optimal solution. The new algorithm requires fewer iterations than linear prediction and gets almost optimal filter parameters when the rank is high enough. The modularized structure of the greedy algorithm is designed which is less complicated and can be easily realized. Simulation shows that the BER performance of the proposed equation method is improved significantly with the increase of SNRs. At 15dB of the SNR it gains 10dB in power efficiency relative to LMS.     

OFDM系统中基于期望最大化的半盲信道估计

针对传统的盲信道估计算法估计精确度低、算法复杂度高、收敛速度慢的缺点,研究基于期望最大化(EM)的半盲信道估计算法.仿真结果表明,该算法克服了盲信道估计精度低,收敛速度慢的缺点,而且在同等导频数量的情况下的估计性能较之传统的基于导频的信道估计算法提高了2dB.     

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.     

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。     

改进的基于循环平稳分析的OFDM关键参数估计方法

提出了一种利用OFDM信号自相关特性和循环平稳特性进行多径信道下关键参数盲估计的算法.该算法首先利用OFDM信号的自相关特性估计信号的有效符号长度,接着利用多径信道下的OFDM信号具有二阶循环平稳特性来估计符号长度,并且在此过程中引入平均的思想,通过对信号的一组循环频率求均值的方法得到最终估计值.信号的二阶循环平稳特性使得该算法可抑制多径干扰,平均的处理方法提高了算法的抑制高斯噪声能力.计算机仿真结果表明:该算法在设定的多径信道下,当信噪比SNR=-2 dB时参数盲估计的正确率可以达到90%以上,在信噪比SNR=2 dB时正确率可以达到100%.     

一种基于IIR信道的盲均衡新算法

文章提出了盲均衡的一种快速算法。该算法基于将通信信道建模成IIR信道，并在信道输出端过采样将信道转化成具有相同系数的AR子系统和SIMOFIR子信道的级联，通过对AR子系统和SIMOFIR子信道分别均衡实现IIR信道的盲均衡。仿真实验表明，在约25dB信噪比时，算法只需要少量的样本点即可快速收敛。     

一种优化的gOMP稀疏OFDM信道估计方法

无线多径信道多呈现稀疏特性,即信道时延扩展大,但是路径的个数少,利用信道先验稀疏信息的稀疏信道估计方法可以提高稀疏信道的估计准确性。针对贪婪算法选择字典原子在残余误差最小意义下的非最优性,及广义正交匹配追踪算法gOMP利用含噪信号估计稀疏信道过程中过多的选择字典原子导致gOMP算法重建性能下降的问题,提出优化的广义正交匹配追踪算法（optimized generalized orthogonal matching pursuit,OgOMP）。在OgOMP算法原子选择阶段,采用使残余误差最小化的原子选择标准代替残差与字典内积绝对值最大化的原子选择标准以选择原子。为删除多余的误选原子,添加原子精炼步骤对每一步迭代后选择的字典原子进行二次选择,选择对应最大信道衰落系数的原子,选择的原子数与信道稀疏度相同,删除错选原子以保证重建信号与原始信号的稀疏性一致。本文仿真对比了gOMP和OgOMP算法的信道估计均方误差、误码率、残差收敛速度以及不同导频数、不同原子选择数对算法的影响。仿真结果表明：相同的误码率下,OgOMP算法比gOMP算法在估计稀疏信道时最大可以节省4 dB的信噪比,信噪比为20 dB时均方误差最大可以减小5 dB;两种算法的残差收敛速度均优于MP算法;导频数的增加可以减小两种算法的信道估计均方误差,相同信道估计性能下OgOMP算法具有更小的导频开销;每步迭代选择的原子数目不同时,相比于gOMP算法,OgOMP算法性能基本不变,具有更好的稳定性,仿真结果验证了改进算法的有效性。     

快变信道环境下的MIMO OFDM系统信道估计算法

为了实现对快变信道环境下的多输入多输出正交频分复用(MIMO OFDM)系统信道估计,提出了一种基于多项式的基扩展模型(BEM),并联合迭代判决反馈并行干扰抵消(PIC)检测的信道估计算法.利用BEM将信道估计转化为对少量模型参数估计的特性,并结合PIC检测算法,以达到精确信道估计和消除载波间干扰的目的.仿真结果表明,该算法与传统最小二乘、线性最小均方误差信道估计算法相比,在误码率约为10-3时,信噪比增益为5dB左右.此外,新算法不需要知道信道的时域统计特性,且采用了移相正交导频设计,在一定程度上降低了信道估计的复杂度.     

Sparse Recovery of Linear Time-Varying Channel in OFDM System

In order to improve the performance of linear time-varying (LTV) channel estimation, based on the sparsity of channel taps in time domain, a sparse recovery method of LTV channel in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system is proposed. Firstly, based on the compressive sensing theory, the average of the channel taps over one symbol duration in the LTV channel model is estimated. Secondly, in order to deal with the inter-carrier interference (ICI), the group-pilot design criterion is used based on the minimization of mutual coherence of the measurement. Finally, an efficient pilot pattern optimization algorithm is proposed by a dual layer loops iteration. The simulation results show that the new method uses less pilots, has a smaller bit error ratio (BER), and greater ability to deal with Doppler frequency shift than the traditional method does.