空时分组编码MIMO-OFDM系统的两步信道估计方法

为了提高基于空时分组编码MIMO-OFDM系统信道估计算法的性能,提出了一种适用于空时分组编码MIMO-OFDM系统的两步信道估计方法。首先,运用最小均方误差估计算法对导频信道进行初始信道参数估计;然后,通过已得到的初始信道参数,运用本文提出的估计算法来获得更精确的后续信道参数,从而进一步提高信道估计的精度。仿真结果表明:与MMSE估计算法和ML估计算法相比,本文提出的算法具有较低的复杂度,且有效地减小了信道估计的误差。     

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．     

MIMO-OFDM系统中改进的RLS信道估计方法

MIMO-OFDM系统中一种改进的递归最小二乘(RLS)信道估计方法可以在不需要任何信道统计信息的前提下,利用前导训练序列和自适应遗忘因子对信道状态参数进行估计。仿真结果表明基于自适应遗忘因子改进的RLS信道估计方法(RLS-A),在估计精度和鲁棒性上的性能均优于基于常规遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-C)和两步遗忘因子的RLS信道估计方法(RLS-T)。因此,改进的RLS-A信道估计方法能很好地满足MIMO-OFDM系统中接收机的要求。     

MIMO-OFDM系统的空时编码技术及仿真分析

基于对窄带多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技术和正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的分析研究,发现二者具有相结合的可能性和现实性。通过建立二者结合的系统模型(MIMO-OFDM),给出该系统的空时编码方案。借助计算机仿真分析发现,结合后的MIMO-OFDM系统较传统的OFDM系统,可靠性获得提升。可见MIMO-OFDM系统的空时编码技术是一种提高通信质量的有效方法。     

MIMO-OFDM系统中的信道估计简化方法

利用多径衰落信道频域的相关特性,进一步简化了M IMO-OFDM系统中基于训练序列的信道估计方法,减小了其中的FFT变换阶数以及需要的矩阵逆变换的计算次数,减小倍数可以根据信道特性设置。并针对不同的信道模型,对提出的简化算法的性能作了研究,仿真结果表明:对相关特性较好的信道性能损失很少。     

一种MIMO-OFDM系统的导频设计及信道估计方法

针对多输入多输出正交频分复用系统,提出了一种利用空频分组码码字正交特性的导频设计方法,并提出了基于该导频的低复杂度信道估计算法. 推导了该信道估计方案的均方误差,并评估了复杂度计算公式. 计算机仿真验证了此算法可以以较低的复杂度获得近似最小均方误差（MMSE）信道估计算法的均方误差性能及误码率性能。     

MIMO-OFDM系统中一种有效的定时和频偏估计方法

为了提高基于传统训练序列的定时同步精度和系统频谱的利用率,提出了MIMO-OFDM系统中一种特殊的同步训练序列并且给出了对应的定时和频偏估计方法.该方法利用构造倒序结构的同步训练序列获得比传统算法更精准的定时估计,同时该算法只需要一个训练序列就可以有效地对整数倍与小数倍频偏进行估计,与需要2个训练序列的传统算法相比,提出的算法减少了训练序列的数量,提高了系统频谱的利用率.仿真结果表明,在AWGN和改进的Jake模型信道环境下,所提出的方法在粗定时、精定时估计和载波频偏估计中都有很好的性能.     

基于小波去噪的MIMO-OFDM信道估计方法

用小波变换思想,提出一种基于小波去噪的多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统信道估计方法。该方法首先利用最小二乘(LS)方法进行信道估计,然后对估计后的结果进行小波去噪处理。与传统最小二乘信道估计方法相比,该方法不需要预先知道信道的统计特性,信道估计性能有明显提高。     

一种新的MIMO-OFDM自适应信道估计算法

基于经典的多输入多输出 正交频分复用(MIMO－OFDM)系统离散傅里叶变换(DFT)信道估计方案,提出了一种新的自适应信道参数估计算法,该算法能在一个OFDM导频符号内准确地估计出信道冲激响应、多径时延和噪声方差. 首先通过DFT信道估计得到初步估计值;然后提出了联合估计算法估计出各个接收天线上的噪声方差和多径时延,利用多径时延估计值提取信道初步估计中多径点上的信息,有效去除非多径采样点上的噪声. 仿真和分析表明,相比传统固定多径数目的估计算法,该算法能自适应地跟踪信道噪声能量和多径时延的变化,提高信道估计的精度.     

快速移动环境中的MIMO-OFDM系统信道估计算法

针对快速移动环境中存在的多普勒效应．研究了两种多输入多输出正交频分复用系统在快衰落信道中的误码性能．采用空频编码梳状等间隔导频插入方式．以及完全最大似然空频分组码解码算法．使用导频与接收信号进行信道参数估计，将一般多输入多输出正交频分复用系统中的基于训练序列的最小均方误差信道估计算法推广到了快衰落信道环境中．由仿真结果得知：这种改进的信道估计算法在子载波数为256个、插入导频为32个、并以等间隔方式插入导频时．系统的抗多径能力比较理想．可满足快速移动的信道环境要求．     

Novel Channel Estimation Method in Broadband MIMO-OFDM Systems

A least square （IS） parametric channel estimation method in broadband mt/ltiple input multiple output （MIMO） orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） systems is proposed. The mean square error （MSE） performance using optimal training pilots is also given, which proves the method can improve the estimation precision greatly in sparse channel.. Since such method needs the multi-path time delays information of the channel, the probabilistic data association （PDA） method is employed to estimate the time delay of each path. Simulation results show that both the bit error rate （BER） and the MSE performance of the proposed method are better than the traditional LS channel estimation method.     

低精度ADC下的大规模MIMO-OFDM信道估计算法

针对低精度模数转换器(ADC)下的大规模多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,提出一种基于量化压缩感知的信道估计算法——块稀疏多比特迭代硬阈值(B-MIHT)算法.该算法挖掘了大规模MIMO-OFDM系统信道的块稀疏特性,通过构建等效块稀疏信道矩阵结合多比特迭代硬阈值算法,基于训练序列对低精度ADC下的大...     

MIMO OFDM系统时域信道估计新方法

提出一种多输入多输出-正交频分复用（MIMO—OFDM）系统的时域信道估计新方法。设计了一种具有最佳自相关性的实训练序列,并利用训练序列的自相关性获得信道的时域冲激响应。同时针对时域信道具有一定的稀疏性,通过信道有效路径估计,减少噪声对信道估计结果的影响,提高算法估计性能。理论分析和实验仿真结果表明,文章方法在更低的计算复杂度和更高的系统传输效率下,具有更高的估计性能。     

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.     

MIMO-OFDM系统中基于子载波分组信道估计的改进算法

针对传统的MIMO—OFDM系统信道估计算法复杂度高、对导频结构有特殊要求的缺点,提出了两种基于子载波分组信道估计改进算法。改进算法通过子载波分组将多天线信道估计转换成单天线信道估计来获取导频子载波信道响应,以避免大矩阵求逆运算,降低算法的复杂度;利用DFT滤波算法或LMS自适应滤波算法得到整个帧所有符号的信道响应,实现在算法复杂度基本不变前提下估计性能的提高。理论分析和仿真结果表明,改进算法与传统的信道估计算法相比较,具有较低的复杂度和更好的估计性能。     

一种基于子空间的多径CDMA信道估计方法

提出了一种单径或多径CDMA信道参数的估计方法.该方法利用了接收信号协方差矩阵的特征结构,把观测子空间分解成为信号子空间和噪声子空间.利用信号向量在噪声子空间的投影为零的性质,可以估计出信道的参数.设计了一个代价函数,满足此代价函数就可使信号向量在噪声子空间的投影为零.与S.E.Bensley等人1996年提出的估计方法相比,本文提出方法可以得到信道估计的闭式表达,有利于进一步的分析.仿真结果表明,该方法有很强的抗远近效应及多址干扰的能力.     

Enhanced EM-based channel estimation for MIMO-OFDM in highly mobile channels

An enhanced expectation-maximization(EM)-based iterative channel estimator for coping with channel time variation is proposed for mobile multiple-input multi-output orthogonal frequency division multiplexing(MIMO-OFDM)systems.In the proposed scheme,the recursive least squares(RLS)algorithm is applied to track the time-varying channel impulse response(CIR)within several symbols.By using the tracked time-varying CIR,the ICI are constructed and then cancelled from the received signal,thus reducing their impactions on the channel estimation.Moreover,based on an over-sampled complex exponential basis expansion model(OCE-BEM),an improved channel predictor is derived in order to improve the initial channel estimates accuracy of the iterative estimator.Simulation results show that the proposed scheme outperforms the classic counterpart in time-varying scenarios with a smaller cost of complexity.     

Semi-Blind Channel Estimation Algorithm for OFDM Systems

Orthogonalfrequencydivisionmultiplexing(OFDM)isaneffectivetechniqueforcombatingmul tipathfadingandforhigh bit ratetransmissionover wirelesschannels[1].ForcoherentOFDMsystems,thephaseandgainofeachsubchannelisneeded.Due tofrequencyselectivity,subcarrierson(ornear)the channelnulls(fades)maybeseverelyattenuated,whichleadstosignificantperformanceloss.Torobus tifytheperformanceagainstchannelnulls,linearre dundantprecoderswereintroducedinRef.[2]for OFDMtoguaranteesymbolrecovery,regardlessof thec…     

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.