OFDM系统中基于子空间分解的信道估计的改进

基于子空间分解的信道估计通过将接收端信道的频域信道响转换到变换域,将信号子空间和噪声子空间分离,既能有效的分离噪声,又具有较低的复杂度.通过对信道估计均方误差的推导,本文提出了一种阈值算法GPT将信号噪声分离的信道估计算法.通过在时域上对连续的OFDM符号求平均,有效的抑制了AWGN和ICI.进一步考虑信道衰落,对阈值进行自适应调整,提出了TAAT算法,仿真证明文中提出的两种算法均无需信道先验信息,能够正确的高精度的区分信号和噪声子空间,不受频谱泄漏的影响,克服了MST和低通截短算法对信道统计参数依赖性具有鲁棒性.在VA30,典型城市信道信道仿真表明,该算法性能逼近理想DFT时域信道估计,即假设信道信号径位置已知,噪声径完全去除.     

非均匀噪声下基于BOOTSTRAP和特征空间投影的信源数估计

针对阵列系统接收数据有限且存在空间非均匀噪声的信源数估计问题,提出一种基于Bootstrap和特征子空间投影的新方法。该方法将阵列信号的协方差矩阵分别投影到信号的特征子空间和噪声的特征子空间,提出了以特征空间投影为基础的一系列假设检验。数据分布未知,应用Bootstrap技术估计零假设下检测统计量的分布。通过仿真证明了所提方法在信源等功率、不等功率以及噪声功率不等的情况下有较好的性能,尤其在低信噪比和小快拍数的情况下有较好的性能。     

基于接收信号重构的OFDM系统盲信道估计

对OFDM系统的盲信道估计问题进行了研究,提出基于接收信号重构的子空间算法.该算法利用OFDM循环前缀（CP）重构接收信号,将传输方程中的信道矩阵变换为块Toeplitz高矩阵,然后利用重构接收信号噪声子空间与信号子空间的正交性,获取信道估计特征方程.为消除虚拟子载波对算法的影响,引入等效发射信号的SVD分解.通过将重构前的信号进行虚拟子载波归零处理进一步提升了算法的性能.仿真结果表明,所提算法相比于已有算法具有较高的估计精度和较快的收敛速度.     

基于双向信号子空间投影的高光谱图像虚拟维数估计

提出一种基于双向信号子空间投影的高光谱图像虚拟维数估计算法.该算法分别在高光谱图像的像元方向和波段图像方向进行信号子空间估计,虽然这两个方向上信号子空间的分布不同,但其维数均等于图像的虚拟维数.该方法不需要对信号子空间和噪声子空间进行区分,仅通过对不同方向上的信号子空间投影进行比较,获取图像的虚拟维数.仿真像元实验和实际高光谱图像实验均证明该算法改善了传统的基于单向投影的虚拟维数估计算法的性能,其性能优于常用的虚拟维数估计算法:Neyamn-Pearson检测算法和信号子空间估计算法.     

V-BLAST OFDM系统中一种稳健的检测算法

针对实际中信道估计存在误差,从阵列信号处理的角度提出了V-BLAST(Vertical Bell Labs Layered Space-Time) OFDM系统中一种稳健的检测算法．将接收数据的协方差矩阵进行特征值分解,得到信号子空间,将存在估计误差的信道矢量向该子空间投影,就可以得到较为准确的信道矢量,然后利用波束形成计算出检测滤波器的系数．仿真结果表明,当信道估计存在误差时,该方法性能显著优于ZF(Zero-Forcing)和MMSE(Minimum Mean Square Error)算法．     

色噪声下的延时二阶预处理MUSIC算法

为抑制色噪声对多信号分类(multiple signal classification,MUSIC)算法估计性能的影响,提出利用延时相关消除色噪声的二阶预处理方法.以L阶滑动平均(moving average,MA)模型为色噪声模型,利用大于L阶的延时相关函数为0的特点去除背景色噪声.为增加对多个入射信号成功分辨的概率,基于信号子空间估计稳健的特点,构造基于信号子空间加权的谱函数.提出的新算法无阵列孔径损失,不增加运算复杂度,因此,在色噪声背景下的实时波达方向(direction of arrival,DOA)估计中有较好应用价值.仿真实验表明,所提方法可有效抑制色噪声,在同样的估计条件下,该算法表现出较好的估计性能,且不增加计算量.     

基于子空间法的盲信道和半盲信道估计方法

为了降低算法的复杂度,提出采用降秩正交迭代方法估计噪声子空间. 利用色噪声预白化技术对过采样后的自相关矩阵进行变换,再用降秩迭代计算噪声子空间. 在进行预白化时,提出一种利用训练序列估计色噪声协方差矩阵的方法,从而改善了盲信道估计收敛速度慢的缺点. 仿真结果证明,系统的信道冲激响应可以被良好地跟踪.     

基于子空间投影的合成空间谱算法

对子空间投影类目标方位估计(DOA)算法在非理想条件下性能下降,提出利用加权信号子空间投影和噪声子空间投影获得合成空间谱的DOA方法.论文第2节给出了基于特征分解的子空间投影算法的框架,依据不同的投影矩阵对多种算法进行分类.第3节通过对信号子空间投影采用主特征值倒数加权,并与常规噪声子空间投影进行空间谱合成对多目标进行分辨.第4节给出低信噪比和小采样长度条件下的算法统计性能分析,表明其性能优于传统多目标高分辨MUSIC算法.第5节通过湖试结果表明其工程应用价值.     

用神经网络确定能子空间上的正交投影算子

文中给出了一种神经网络模型,并用它来确定方向估计问题中高信噪比或经过某种预处理情况下信号子空间和噪声子空间上的正交投影算子,理论分析和模拟结果表明:该网络可以在一般时间常数数量级内给出与准确投影算子任意接近的解。而且,空间协方差函数直接映射为网络参数而无需任何计算,因此,该网络非常适用于实时处理。这也为实时实现目标的精确定位提供了一条新的、有效的途径。     

基于改进信道矩阵迭代准则的信道阶数盲估计算法

针对单输入多输出(single-input multiple-output,SIMO)有限冲激响应(finite impulse response,FIR)信道,提出了一种新的信道阶数盲估计算法。首先利用子空间(subspace,SS)算法下过估计信道与其互质部分的结构关系,设计了一种新的信道矩阵迭代(channel matrix recursion,CMR)准则,并给出了CMR准则严格的理论证明。然后在此基础上建立了新的CMR代价函数,并提出了信道阶数估计算法。理论分析和仿真结果表明,该算法与现有其它算法相比性能更优,对噪声具有更强的鲁棒性。     

高分辩DOA估计的子空间方法

首先对基阵所张成的空间、信号子空间和噪声子空间给出了定义.通过这些定义对用于高分辩DOA估计的子空间方法,阐述了一个较为系统的理论,并且应用这个理论,对几种典型的子空间方法进行了分析.指出了用子空间方法进行DOA估计的关键是:第一,如何将基阵张成的空间划分为信号子空间和噪声子空间;第二.如何利用信号子空间和(或)噪声子空间估计信号方向矢量.给出了在已知信号子空间和噪声子空间的条件下,满足方位估计唯一性的控制矢量条件,并且给出了证明.     

Improved channel error calibration method for the azimuth multichannel SAR

In multichannel synthetic aperture radar (SAR) imaging, the orthogonality of the noise subspace and the signal subspace is usually adopted to estimate the channel error. The division of the subspace is based on the number of ambiguity components. In order to avoid the effect of the inaccurate ambiguity components on the subspace division and the channel error estimation, an improved channel error calibration method is proposed, which can lead to the accurate information on the ambiguity components by the spatial spectrum estimation and calibrate the channel error precisely. The real data results validate the method.     

Channel estimation for MIMO-OFDM systems in mobile wireless channels

A channel estimation method is proposed for nmltiple-input multiple-output orthogonal frequency division muhiplexing （MIMO-OFDM） systems in time-varying fading channels. In this method, a decision-directed space-alternating generalized expectation-maximization （SAGE） algorithm is introduced to the tracking of time-varying fading. In order to improve the estimation performance of the SAGE algorithm, a low rank approximation method is presented by using the signal subspace of the channel frequency autocorrelation matrix. The study reveals that this method can be incorporated into the SAGE algorithm. Furthermore, a modified fast sub- space tracking algorithm is given to adaptively estimate the signal subspace by utilizing training OFDM blocks sent at regular interval. Simulation results demonstrate the considerable benefits of the proposed channel estimation method.     

基于ε近似算法的FIR-MIMO系统复信号盲检测

为了提高传输性能,实现FIR-MIMO系统下QPSK复信号的高效、快速盲检测,通过矩阵变换的方法把实信道下QPSK信号盲检测问题转化为二值约束下的二次规划问题,然后使用ε近似算法对其进行求解,实例仿真结果表明:在FIR-MIMO信道可含公零点的情况下,与子空间方法相比,该算法具有更好的性能和更大的适用范围。     

非完美信道下SDMA系统动态自适应调度方案

分析了信道估计误差和信道反馈时延对采用迫零波束成形空分多址（SDMA）系统性能的影响. 为降低信道不完美的影响,提出了动态自适应调制方案. 该方案根据接收端的反馈信息动态地调整不同调制方式对应的信号干扰噪声比（SINR）门限,直到所有数据被正确接收为止. 在不增加系统信令开销和不改变原有系统参数（如调制阶数和门限）的情况下,充分利用确认/非确认(ACK/NACK)信息可有效抑制信道估计误差带来的影响.     

部分W-分离正交语音信号的盲分离方法

在W-分离正交性假设的语音盲分离方法中,由于没有考虑多个源信号同时存在的情况,导致分离信号中不可避免地存在音乐噪声。针对这种部分W-分离正交情况,提出了基于信道估计的语音盲分离方法。该方法先检测只有一个源信号存在的时频点并进行归一化处理,使得处理后的结果与频率无关,克服了W-分离正交性假设的不足以及频率置换问题,通过K-means聚类估计出信道,再结合信号子空间方法重构源信号。仿真结果表明,提出的方法可以有效减少分离语音中的音乐噪声,与典型的时频二元掩蔽方法相比,其平均信号失真比提高3.02dB,同时平均信干比提高4.61dB。     

非完美信道下的SDMA系统低复杂度调度算法

分析了信道估计误差和信道反馈时延对空分多址系统性能的影响。为了降低信道不完美的影响,提出动态自适应调制方案。该方案根据接收端的反馈信息动态地调整不同调制方式对应的信号干扰噪声比门限,直到所有的数据被正确接收为止。在不增加系统信令开销和不改变原有系统参数（如调制阶数和门限）的情况下,充分利用确认/非确认信息可以有效地抑制信道估计误差带来的影响。