5G多载波通信中信道估计干扰抑制均衡算法

传统5G多载波通信中信道估计干扰抑制算法存在着均衡性能较差的问题,表现为误码元数与误码率偏高,因此文章提出5G多载波通信中信道估计干扰抑制均衡算法.该算法首先对干扰项进行过采样处理,引入预处理矩阵以减小模损失的影响,对信道估计干扰进行均衡抑制.仿真实验结果表明,在信噪比相同的情况下,5G多载波通信中信道估计干扰抑制均衡...     

单载波频域均衡系统信道估计的粒子滤波方法

粒子滤波（Particle Filter, PF）是一种有效的参数估计方法。通过对单载波频域均衡（Single Carrier Frequency Domain Equalization, SC-FDE）系统数学模型和粒子滤波原理的分析,将时变信道建模成一阶AR过程,尝试把粒子滤波方法运用到单载波频域均衡系统基于UW的信道估计中去,并给出了算法详细步骤。然后,分别针对三种不同时变程度的信道进行了仿真,并在这三种信道下,分别与LS估计作了误码性能比较。结果表明,在时变条件下,基于粒子滤波的信道估计方法较之线性LS估计能获得良好的误码性能增益,且信道变化越缓慢,这种增益越明显。      

基于CD-net的相干光滤波器组多载波通信系统信道均衡方法

针对基于交错正交幅度调制的相干光滤波器组多载波(CO-FBMC-OQAM)通信系统的信道均衡问题,提出了一种基于人工神经网络(CD-net)的信道均衡方法。CD-net融合了卷积神经网络和深度神经网络的优点,能够完成CO-FBMC-OQAM通信系统的信道均衡任务。在CD-net中,卷积神经网络模块首先对接收端畸变信号进行特征提取,再由深度神经网络模块完成信号解调和信道均衡,并恢复出原始信息。数值仿真结果表明:与传统信道均衡方法相比,CD-net方法在误码率性能方面具有更大的优势,能够较好地解决CO-FBMC-OQAM系统的信道失真问题。     

UFMC-MIMO系统中一种干扰消除算法

通用滤波多载波(UFMC)作为5G最具潜力的候选波形之一,它的优势在于比正交频分复用(OFDM)具有更低的带外泄露,且发送时不需要添加循环前缀(CP),还能与多输入多输出(MIMO)系统良好地兼容。然而现有对UFMC的研究多数停留在单输入单输出(SISO)系统,已不能满足5G及未来通信系统的需要,因此对UFMC-MIMO系统的研究具有重要意义。本文提出一种利用Walsh码设计的特殊训练结构对UFMC-MIMO系统进行定时同步的算法,首先对各信道进行定时同步,再对经过定时同步后的信号作频偏估计得到各发送天线与接收天线的频偏估计值,最后在时域对信号进行频偏补偿,从而达到降低或消除定时频偏对信号传输的影响。本文基于2×2的UFMC-MIMO系统进行仿真,结果表明该算法能够有效降低信号误符号率和显著提升系统的抗干扰性能。     

稳定分布噪声下基于粒子滤波的多径时变信道盲均衡算法

提出了一种基于粒子滤波的多径时变信道盲均衡算法,并在此基础上进行扩展,提出了一种基于延迟抽样的盲均衡算法。新算法的贡献可总结为：推导出对称α稳定分布（SαS）噪声下对传输码元进行最大后验估计的盲贯序算法;对SαS分布噪声进行高斯近似并递推出信道及噪声未知参数的联合后验分布。仿真结果表明,所提出的算法是有效的,特别是在较强脉冲噪声情况下要优于其他算法。     

UFMC系统在多径衰落信道中的干扰消除

通用滤波多载波(UFMC)是5G通信系统中的关键技术,能够降低带外泄露.但是在多径衰落信道下UFMC系统会受到符号间干扰(ISI)和多普勒效应产生的载波频率偏差的影响,从而使系统的性能下降.为了消除系统中的干扰,提出了一种迭代最大似然算法.该方法主要通过迭代最大似然算法(ML)计算出载波频率偏差,把估计出的结果作为初始值并运用迭代的方法得到最终的载波频率偏差,当达到收敛区间时,迭代结束;最后利用相位旋转的概念补偿载波频率偏差并运用最小二乘算法更新信道响应信息,减少该系统干扰.仿真结果表明,在信噪比大于10 dB时,随着信噪比的增大,算法能够有效地抑制系统中的干扰,提高UFMC系统的性能.     

应用于DTMB系统的信道估计及均衡改进算法

在DTMB系统中,采用传统信道估计方法得到信道估计的冲激响应值,无法完全去掉噪声干扰,这就使得信道均衡的效果变差,从而影响接收机的接收性能。介绍了一种基于冲激响应滤波的信道估计以及均衡改进算法,可以有效地提高信道估计和均衡的性能。该算法已经在FPGA测试平台上进行了验证,其接收性能已超过了现有中国地面数字电视接收标准。另外,由于算法具有明显的模块性特点,使得很多资源可以复用,可在消耗极少资源的情况下实现功能,降低了产品的成本,使之更具有竞争力。     

发射分集MC-CDMA系统盲干扰抑制

研究了多载波码分多址(MC-CDMA)系统的盲干扰抑制,采用基于空时分组码的发射分集。考虑对应于子载波的衰落系数是信道冲激响应的离散傅里叶变换,通过研究多径信号频域码空间和数据矢量空间,采用噪声子空间技术进行盲信道估计。为了抑制多址干扰(MAI),提出一种基于投影的辅助矢量算法(PAV),该算法计算复杂度低,在低输入信号干扰噪声比(SINR)时能提供有效的干扰抑制,在高输入SINR时具有稳健的性能。     

5G通信信道估计和均衡方法研究

随着天线的增多,信道矩阵维度越来越高,信道更加复杂,发送端的前向预编码和接收端的信号检测都需要用到信道状态信息。可见,信道估计和均衡质量对于5G通信系统是否可以实现超高频谱利用率的目标至关重要。在5G通信技术快速发展的背景下,通信行业越来越关注信号传输的速度和完整性。大规模MIMO技术是5G通信的核心技术,可以成倍增加通信容量,并显著抑制信道衰落。因此,基于5G移动技术发展现状,探讨5G通信信道的估计与均衡,提出了改进的LMMSE信道估计算法以及两种改进的信道均衡算法。     

MC-CDMA系统盲空时干扰抑制

该文研究在频率选择性瑞利衰落信道中MC-CDMA系统的盲空时干扰抑制。考虑对应于子载波的衰落系数是信道冲激响应的离散傅里叶变换,通过研究多径信号频域码空间和数据矢量空间,采用噪声子空间技术进行盲信道估计。为了抑制多址干扰(MAI),提出一种基于投影的辅助矢量(PAV)算法,用前一级滤波矢量的输出重构最大比合并(MRC)滤波矢量,将重构滤波矢量投射到由基本滤波矢量和前几级辅助矢量张成子空间上的正交投影作为辅助矢量,将前一级滤波矢量和新产生辅助矢量线性合并得到新的滤波矢量。仿真结果验证了该算法的有效性。     

Multichannel Algorithms for Simultaneous Equalization and Interference Suppression

This paper proposes techniques for simultaneous cancellation of intersymbol and interchannel or multi-access interference (ISI and ICI) that shows up in several multi-input, multi-output (MIMO) communication channels. Correlation and kurtosis based optimization criteria are derived for multi-channel decision feedback equalizers (MC-DFE) and compared with the popular Godard algorithm (CMA) and the minimum mean-square error in a decision directed mode (MMSE-DD). The proposed adaptive algorithms are easily extended to a scenario with more than two users with the computational complexity increasing linearly with the number of inputs. Simulation results show that the algorithms converge to the global minimum in a blind environment with channels that introduce moderate distortion.     

Adaptive Frequency-Domain Equalization with Narrowband Interference Suppression

Frequency-domain equalization (FDE) is an effective technique that exhibits the property of relatively low complexity which grows with increasing the number of symbols of dispersion in multipath propagation environments for broadband wireless communications compared with the conventional time-domain equalization. However, in practical broadband wireless communications, there exists not only multipath but also narrowband interference (NBI). The conventional FDE methods do not consider NBI and their performance degrades obviously in such case. In this paper, we propose a new optimization criterion which can effectively suppress NBI to obtain the maximum decision signal-to-noise ratio. The proposed scheme employs a conventional adaptive algorithm such as least-mean-square or recursive-least-square and operates in the spatial-frequency domain, which is concerned with the use of FDE and space diversity within block transmission schemes jointly. The simulation results show that the proposed schemes have better error-rate performance with low complexity and can be used even in the presence of strong NBI, compared to other existing adaptive FDE algorithms.     

Blind-Channel Estimation and Interference Suppression for Single-Carrier and Multicarrier Block Transmission Systems

Block transmission has recently been considered as an alternative to the conventional continuous transmission technique. In particular, block transmission techniques with zero padding (ZP) and cyclic prefix (CP) are becoming attractive procedures for their ability to eliminate both intersymbol interference (ISI) and interblock interference (IBI). In this paper, we present a unified approach to blind-channel estimation and interference suppression for block transmission using ZP or CP in both single-carrier (SC) and multicarrier (MC) systems. Our approach uses a generalized multichannel minimum variance principle to design an equalizing filterbank. The channel estimate is then obtained from an asymptotically tight lower bound of the filterbank output power. Through an asymptotic analysis of the subspace of the received signal, we determine an upper bound for the number of interfering tones that can be handled by the proposed schemes. As a performance measure, we derive an unconditional CramÉr–Rao bound (CRB) that, similar to the proposed blind channel estimators, does not assume knowledge of the transmitted information symbols. Numerical examples show that the proposed schemes approach the CRB as the signal-to-noise ratio (SNR) increases. Additionally, they exhibit low sensitivity to unknown narrowband interference and favorably compare with subspace blind-channel estimators.      

基于EBSBL-BO算法的L-DACS系统干扰抑制方法

L频段数字航空通信系统（L-band digital aviation communication system,L-DACS）是未来面向航路阶段的空地数据链路,其工作频段部署在两个测距仪（distance measure equipment,DME）工作频段之间,为了消除测距仪产生的高功率脉冲信号对L-DACS系统前向链路正交频分复用接收机的干扰,本文提出基于扩展稀疏贝叶斯-边界优化（extended block sparse Bayesian learning-boundary optimization,EBSBL-BO）算法的高功率DME脉冲干扰抑制方法。首先,利用L-DACS系统正交频分复用接收机的空子载波建立DME干扰信号压缩感知模型;然后,基于EBSBL-BO算法对DME信号进行重构;最后将高功率DME脉冲信号在时域消除。仿真结果显示：本文算法与其他稀疏贝叶斯重构算法相比,本文算法DME脉冲信号重构精度更高,正交频分复用接收机误码率更低,可有效改善L-DACS系统正交频分复用接收性能。     

一种改进的窄带干扰抑制算法

针对窄带强干扰对直扩系统造成的严重影响,给出了变换域干扰抑制技术的实现原理框图;在分析传统N-SIGMA算法和中值滤波算法的基础性,提出了改进的中值滤波算法;最后,使用MATLAB对其干扰抑制能力及抑制前后误码性能进行仿真及比较分析,仿真及分析结果表明改进的中值滤波算法在性能上比传统方法有较大的提高,比N-SIGMA算法硬件实现简单,更具有工程推广价值。     

基于FRESH算法的宽带干扰抑制技术

基于周期维纳滤波理论的LCL-FRESH(Linear-Conjugate-Linear-FREquency-SHift)滤波器,利用了信号在频域的谱相关性,分离时域交叠信号,可有效地抑制直接序列扩频系统当中的宽带干扰。该滤波算法的效果不会随干扰增强而下降,同时还能利用干扰的谱相关性进一步提高滤波的性能。此外,仿真结果也进一步表明,在干扰与信号有载波偏移的情况下滤波性能更好。     

OFDMA中同频干扰的Coded-IRC抑制算法

正交频分多址（Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA）的同频干扰问题一直是蜂窝移动通信系统的研究重点。本文从信号域时延出发,通过分析推导了系统中干扰的表达式,并验证了不同相对时延方差下同频干扰（Co-Channel Interference, CCI）对系统的影响。针对干扰的异步非相关性以及传统干扰抑制合并（Interference Rejection Combining, IRC）算法的局限性,利用卷积码时延小、高编码增益的特点,采用Coded-IRC方法抑制干扰。仿真结果表明,时延导致的CCI在很大程度上降低了系统的误比特率性能,而Coded-IRC算法克服了IRC的局限,使得系统误比特率性能得到提升。      

一种适用于大型阵列的递推干扰抑制算法

天线阵列在雷达与卫星通信中有着广泛的应用,它可以通过波束形成来抑制干扰.对于具有较多阵元数的大型阵列,普通的波束形成算法计算量很高.本文给出一种适用于大型阵列的递推干扰抑制算法,它是在波束空间分解最大信干噪比准则下基于干扰矢量进行变维递推处理,所需递推步数为干扰数,且每步递推中数据矩阵的维数很小,因而所需的总计算量较低.阵元数越多该递推算法的计算效率越高.仿真结果表明,该递推算法可以有效实现干扰抑制.     

自适应三门限窄带干扰抑制算法

传统的双门限窄带干扰抑制算法存在不能自适应处理大信噪比动态范围接收信号的问题.作者在双门限算法的基础上,提出了自适应三门限窄带干扰抑制算法的基本思想,并结合系统参数研究了门限系数选取方法、干扰检测与抑制方法.仿真结果表明该算法具有优良的抗干扰性能.