基于压缩采样匹配追踪的稀疏度和稀疏信道联合估计

原始的压缩采样匹配追踪算法依赖于已知稀疏度,因此本文研究了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。首先提出了一种新的稀疏向量的替代,能够在有限长度的训练序列下,达到较好的稀疏度和信道估计效果。然后通过对稀疏信道估计中的噪声分量的分析,提出了一种稀疏度估计算法,结合信道估计最终给出了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。仿真结果表明：新的稀疏向量的替代在稀疏度和信道估计方面都有明显的优势,并且提出的稀疏度和稀疏信道联合估计算法在性能上好于mCoSaMP算法。     

非线性失真影响下的OFDM系统压缩感知信道估计算法

针对非线性失真影响下的正交频分复用(OFDM)系统的信道估计精度下降的问题,利用信道与非线性失真(NLD)的双重稀疏性,提出适用于非线性OFDM系统的压缩感知信道估计算法。在发射机中提出分组导频结合级联限幅方案,在接收机中基于消除NLD影响的第1组导频进行压缩感知信道估计,再将信道响应作为先验信息,用第2组导频进行压缩感知NLD估计。仿真表明:该算法具有良好的估计性能,在信噪比为25 dB、限幅门限为2.5 dB条件下,信道估计均方误差约为-26 dB,非线性失真估计误差约为-21 dB;同时,该算法可避免系统实施复杂的降低峰均比算法,且无需迭代运算与先验信息。     

基于PARAFAC分解的大规模MU-MIMO稀疏信道估计

针对大规模MU-MIMO(多用户多输入多输出)系统中上行链路的信道估计问题,提出了一种基于平行因子(PARAFAC)分解的稀疏信道估计算法.该算法利用稀疏数学模型构造稀疏信道模型,将稀疏理论与张量分解相结合,对基站端的接收信号进行PARAFAC建模.在满足唯一性分解条件下,利用双线性交替最小二乘(BALS)拟合算法联合估计出多个用户的信号矩阵与信道矩阵.仿真结果表明:所提算法的估计性能优于经典的正交匹配跟踪算法等稀疏信道估计算法,与基于导频序列的估计方法相比,其信道估计的精度大幅提高;仅需少量导频,降低了导频开销,实现了高频谱效率的通信传输.     

基于TD-SCDMA系统的快速动态信道分配方案

针对TD-SCDMA系统帧结构的特点,提出了一种可移动边界动态信道分配(MBDCA)改进方案——混合数据速率、小分组借用的MB DCA方案,解决了在混合数据业务速率情况下系统信道借用率较低的问题。通过小分组借用,增加了可移动边界(MB)策略的灵活性,使系统性能得到进一步提高。仿真结果表明,此方案在不影响语音业务性能的情况下,提高了数据业务性能和系统的信道利用率。     

多智能反射面辅助毫米波级联信道估计方法

针对多智能反射面(IRS)辅助的毫米波通信系统中存在信道耦合复杂、信道规模大、多跳级联信道估计导频开销大以及估计困难的问题，基于压缩感知理论提出一种高效的级联信道估计方法。首先，基于毫米波信道固有的稀疏特性，利用Katri-Rao和Kronecker乘积的性质，找到大规模多跳级联信道的稀疏表示方式；然后，将大规模级联信道估计问题转化为多个稀疏信号的恢复问题；最后，使用改进OMP算法恢复大规模级联信道。仿真结果表明，所提方法可以极大地减少多跳级联信道估计导频开销，并且可以准确地估计多跳级联信道的状态信息。     

基于导频放置优化的组稀疏信道估计方法

针对OFDM系统信道的稀疏性,研究组稀疏信道估计方法;考虑信道的时间选择性和频率选择性,由信道系数的稀疏表示引入组稀疏概念,利用稀疏信号的非零分量趋向于成簇出现的组稀疏特性,提高重建质量.考虑到导频对信道估计性能的重要作用,采用分布估计算法（EDA）优化组稀疏信道估计中的导频放置模式.该方法具有较好的鲁棒性,不会陷入导频搜索的局部最小值,可以得到更小相关性的感知矩阵.理论分析和仿真结果均表明,该方案与传统估计方法相比,均方误差性能更加优异.仿真又采用了不同的重构方法和分组大小进行对比,均能证明该方法的适用性.     

RIS辅助通信系统中基于深度压缩感知的信道估计

针对可重构智能表面(RIS)辅助多用户通信系统中信道估计导频开销大和精度有限的问题,提出一种基于深度压缩感知的信道估计算法。为了降低传统正交匹配追踪(OMP)算法的导频开销,利用级联信道特有的双结构稀疏性质,提出改进OMP算法,获得级联信道的粗估计值;为了进一步提升信道估计的精度,设计了一种深度学习模型,将粗估计信道矩阵视为低分辨的图像,通过多路卷积网络最大程度地隐式学习噪声特征;最后,提出了基于残差连接的多路卷积网络(RMCN)结构,利用噪声的空间特性和可加性,去除噪声对信道矩阵的影响,输出一个高分辨率的级联信道矩阵,从而完成信道估计。仿真结果表明,相比于传统OMP算法,所提RMCN-OMP算法的归一化均方误差减小了约2.5 dB,在降低导频开销的同时,具有更高的估计精度。     

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.     

基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计方法

在多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中, 信号经过频率选择性衰落的信道后, 在接收端需要进行均衡和相干信号的检测, 故准确的信道估计量必不可少. 传统的信道估计方法均基于信道抽头是密集型的假设, 利用线性重构算法, 如最小二乘(LS)或最小均方误差(MMSE)等, 可以达到Cramer-Rao下界(CRLB). 然而, 通过物理信道测量发现, 在实际通信系统中, 宽带信道抽头分布通常表现出稀疏特性. 通过充分利用信道的稀疏特性, 该文将压缩感知中的CoSaMP重构算法应用于MIMO-OFDM系统的稀疏多径信道估计. 在达到与传统的信道估计方法相同性能的前提下, 基于CoSaMP的信道估计方法以非常小的计算复杂度为代价, 大大减少了导频信号开销, 从而提高了频谱资源利用率.     

一种恒定束宽波束域加权子空间谱估计新方法

恒定束宽波束域噪声是空间相关的非白噪声，这给宽带波束域高分辨方位估计方法的性能带来影响。在分析恒定束宽波束域噪声特性的基础上，提出了一种恒定束宽波束域加权子空间谱估计新方法，该方法综合应用宽带波束域协方差矩阵的特征值和特征向量正确地表示了波束域噪声子空间，有效地抑制了宽带波束域相关、非白噪声的影响，改善了宽带波束域高分辨方位估计方法的性能。计算机仿真验证了新方法的有效性，分辨概率曲线和均方误差曲线表明，新方法的分辨门限比只使用协方差矩阵特征向量的宽带波束域MUSIC方法下降超过1dB。     

MB-OFDM UWB系统的自适应联合均衡方案

提出了一种自适应联合均衡(AJE)方案,对接收到的多带正交频分复用超宽带(MB-OFDM UWB)时频分集信号,利用自适应滤波器实现最优合并(MMSE准则)．该方案不需要知道信道参数,也就不需要进行信道估计,既减小了运算复杂度,也避免了信道估计误差的引入．该方案用最优线性合并归一化最小均方(OLC-NLMS)算法实现．利用了UWB信道慢衰落的特点,在输入信号高度相关的情况下,算法仍能快速收敛．仿真结果显示:与需要信道参数的传统最优合并方法相比,在10^-2误比特率,2分集和4分集时,分别获得1.2dB和2.7dB增益．     

大规模MIMO多小区多用户TDD系统导频污染抑制方法

针对大规模MIMO系统中导频污染问题,提出一种基于路径损耗执行用户分组的导频调度策略（pilot scheduling based on path loss to perform user grouping,PLUG）,该策略以用户受导频干扰程度为依据将用户划分为中心用户组和边缘用户组,受导频污染较轻的中心用户分配相同导频,受导频污染严重的边缘用户分配正交导频,从而抑制导频污染的影响。PLUG策略假定每个小区的边缘用户数相同,为提高PLUG策略灵活性,进一步提出一种改进的基于路径损耗执行用户分组的导频调度策略（improved pilot scheduling based on path loss to perform user grouping,IPLUG）,该策略利用判决参数实现每个小区边缘用户数的动态选取,成功地避免一些信道条件好的用户被误划为边缘用户造成导频开销浪费,或信道条件差的用户被误划为中心用户导致通信质量下降,提高了用户分组的准确性和合理性。理论分析和仿真结果表明,所提策略均能在不明显降低中心用户性能的前提下显著提高小区边缘用户的信道估计归一化MSE、上行链路SINR和上行可达速率。由此可知,所提策略可有效抑制大规模MIMO系统的导频污染并降低通信中断概率。     

Design and Implementation of Partial Shared Digital Channelized Receiver

A novel efficient partial sharing channelization structure with odd and even stacking is designed and implemented. There are two special designs in the proposed structure. Firstly, by the intensive channel overlap design, for non-cooperative wideband signals, the proposed structure can achieve good parameter estimation accuracy and high probability of complete interception.Secondly, based on the partial sharing design developed in this paper, the computation burden of the proposed structure can be greatly reduced compared with the traditional directly implemented structures. Experiments and numerical simulations are conducted to evaluate the proposed structure, which shows its improvements over traditional methods in terms of field programmable gate arrays(FPGA) resource consumption and parameter estimation accuracy.     

Performance and Improvement Quality Estimation of MCS Selection with Channel Errors for HSDPA

The throughput performance of modulation and coding schemes （MCS） selection with channel quality estimation errors （CQEE） is analyzed for high-speed downlink packet access （HSDPA）. To reduce the loss of throughput caused by CQEE, the robust MCS selection method and adaptive MCS switching scheme are proposed. In addition, automatic repeat request （ARQ） scheme is used to improve the block error rate （BLER） performance. Simulation results show that the proposed methods decrease the throughput loss resulted from CQEE efficiently and BLER performance gets better with ARQ scheme.     

Performance and Improvement of MCS Selection with Channel Quality Estimation Errors for HSDPA

The high-speed downlink packet access(HSD-PA)[1,2]is currently being standardized in3GPPforrelease5and release6.The main goal of HSDPAisto allow wideband code division multiple access(WCDMA)to support downlink peak data rates inthe range of approxi mately8-10Mbit·s-1for besteffort packet-data services[3,4].One major link adaptation(LA)technique em-ployedfor HSDPAis adaptive modulation and coding(AMC).The principle of AMCistochangethe mod-ulation and coding scheme(MCS)in accordan…     

BICM-OFDM中一种新型迭代信道估计算法

传统的信道估计与译码分开进行,信道估计可靠性不高.针对比特交织编码调制的OFDM系统(BICM-OFDM),提出了一种基于最大似然估计(ML)的信道估计算法,该算法联合译码进行迭代信道估计.利用比特交织编码调制(BICM)中迭代译码的软判决反馈信息,进行信道估计与译码之间的信息交换,实现了信道响应的逐符号更新.在短波宽带信道下的仿真结果表明,经过2次迭代,系统的误码率基本收敛.与传统ML等算法相比,该算法与理想信道估计性能相近.     

Factor-graph-based iterative channel estimation and signal detection algorithm over time-varying frequency-selective fading channels

The problem of soft-input soft-output (SISO) detection for time-varying frequency-selective fading channels is considered. Based on a suitably-designed factor graph and the sum-product algorithm, a low-complexity iterative message passing scheme is proposed for joint channel estimation, equalization and decoding. Two kinds of schedules (parallel and serial) are adopted in message updates to produce two algorithms with different latency. The computational complexity per iteration of the proposed algorithms grows only linearly with the channel length, which is a significantly decrease compared to the optimal maximum a posteriori (MAP) detection with the exponential complexity. Computer simulations demonstrate the effectiveness of the proposed schemes in terms of bit error rate performance.     

一种高度自适应的物理层密钥生成方案

为了增强基于密钥的物理层安全的性能,提出了一个利用正交频分复用系统信道响应的高度自适应密钥生成方案。首先,采用线性最小均方误差估计,提高了生成密钥的一致性;其次,提出一种结合了离散余弦变换和交织技术的预处理方法,提高了密钥熵;再次,提出了一种高度自适应量化方法,包括保护间隔自适应、量化级数自适应以及量化门限自适应．仿真结果显示,在相同的散射环境下该方案生成的密钥的一致性以及随机性高于一般的密钥生成方案,验证了该方案的优越性．