OFDM系统的导频信道估计方法的设计与性能分析

OFDM作为一种多载波的调制方式,在新一代移动通信中得到了非常广泛的应用。信道估计作为其中一种关键技术对系统性能有着十分重要的影响,因此设计一种具有可靠的性能同时又具有比较低的复杂度的估计方法就显得非常重要。本文基于这一目的采用了基于导频的信道估计方法,将LS算法,LMMSE算法,SVD-LMMSE算法应用于信道估计中,在具体的信道模型下对几种算法的性能进行了仿真实验,得到了在不同信噪比的情况下的误比特率变化曲线,并比较了3种算法的性能。     

认知无线电中的稀疏信道估计与导频优化

认知无线电技术能充分利用闲置的频谱进行数据传输,从而提高频谱利用率。而稀疏信道估计能充分发掘无线信道的稀疏性,从而节省导频开销,并进一步提高频谱利用率。因此,该文研究了采用稀疏信道估计的认知无线电系统及导频优化,将信道估计转化为稀疏重建问题,以最小化观测矩阵的互相关为目标进行优化,并提出了一种快速的导频优化算法。该算法通过灵活设置外循环和内循环次数,实现了对导频序列进行逐位置的替换与优化。仿真结果表明,相比于最小二乘信道估计,稀疏信道估计能节省72.4%的导频开销,提高8.2%的频谱利用率;此外,该导频优化算法优于目前的随机优化算法,在相同的0.012误码率性能下,相比后者能节省约5 dB的信噪比。     

OFDM系统基于导频的信道估计算法分析

正交频分复用（OFDM）技术是新一代宽带无线通信最具竞争力的备选方案之一,在众多的高速数据传输领域得到广泛地应用。文章对几种典型信道估计算法的复杂度和估计性能进行了理论分析,并分析了导频位置及疏密对估计性能的影响。仿真结果有力地验证了文章的理论分析。文章的分析可以为OFDM系统信道估计算法的选择及导频的放置及其疏密度的设计提供一定的参考。     

MIMO-OFDM系统中基于导频辅助的信道估计

该文对MIMO-OFDM系统中基于导频辅助的LMMSE信道估计算法进行了研究,导出了其估计均方差的下界。为降低算法复杂度,首先利用奇异值分解给出一种低阶近似的信道估计器结构;其次提出了一种基于最优导频设计的简化算法。该简化算法不仅降低了算法复杂度,且能有效地获得最优估计性能。最后文中给出了估计信道特性的方法。     

认知NC-OFDM系统一种改进的信道估计

介绍了认知无线电NC-OFDM系统中的信道估计技术,着重分析了随机插入导频模式和迭代IDFT变换域降噪方法。通过引入转换分解算法,对迭代IDFT变换域降噪方法进行改进,改进的信道估计算法与迭代IDFT变换域降噪方法有相同的估计性能,但改进的信道估计算法运算量少,估计器复杂度低,提高了硬件资源的利用,具有实用性。     

基于导频的光OFDM系统信道估计

为了克服光纤色散和模式的传输时延导致ICI设计了一种基于导频的信道估计器．并分析了LS和LMMSE算法估计原理,通过仿真实验比较了两种算法的误比特率和均方误差性能．实验结果表明LS与LMMSE在光OFDM系统中都有较好的作用但LMMSE算法性能要优于LS算法。     

一种基于导频的OFDM信道估计

在移动通信环境下,由于Doppler频移以及多径影响,信道是时变的,为了消除信道对传输信号的影响,需要对信道进行估计。文中阐述了一种基于Comb-type导频类型以及IDFT/DFT内插方法的OFDM信道估计方法,分析了对导频个数选取的要求,并结合LS准则给出了16QAM信号在慢衰落Rayleigh多径信道下的误码率曲线和均方差曲线,验证了基于IDFT/DFT内插信道估计方法的准确性和可行性。     

认知无线电NC-OFDM系统中基于压缩感知的信道估计新方法

提出了一种基于压缩感知(CS,compressive sensing)理论的不连续子载波正交频分复用(NC-OFDM,non-contiguous orthogonal frequency division multiplexing)系统信道估计新方法,全面研究了认知无线电NC-OFDM系统CS信道估计的理论框架、导频图案的设计、信道估计算法,并依据CS测量矩阵设计理论提出了测量矩阵互相关最小化的导频图案优化准则。仿真结果表明,同已有的NC-OFDM系统信道估计方法相比,CS信道估计能够在多种禁用子载波场景下,使用较少导频获得很好的信道估计性能。     

基于导频的三维信道估计

对于空间相关的MIMO-OFDM系统,采用基于导频的信道估计(PACE)。导频符号仅插在所选择的发射天线中发射,并且剩余天线的信道响应通过插值得到。通过采用空间插值的方法,使信道估计扩展到第三维,即3D PACE,它在时域、频域和空域三个维度进行。如果在合适的网格结构下,3D PACE可以在不牺牲信道估计精度的前提下大大减少所需的导频开销。     

OFDM中基于块状分布的导频信号信道估计仿真

对比讨论了OFDM系统中基于导频信道估计的3种常用方法——MMSE估计、LS估计和SVD估计。通过MATLAB软件进行仿真,对3种信道估计方法及他们的特点进行了分析和比较。仿真结果表明MMSE估计的性能要远好于LS估计,但复杂度较高,SVD估计的性能及运算复杂度皆介于前两者之间。     

802.16a OFDM系统中基于DFT信道估计算法的研究

信道估计技术是实现OFDM系统的关键技术之一。对OFDM系统中的信道估计算法LS、LMMSE和3种时域估计器进行了研究,分析了它们的复杂度,并在802.16a多径衰落信道下进行了仿真和分析。     

基于导频序列信道缩短的超宽带信道估计

针对多频带超宽带系统,提出一种基于导频序列信道缩短的信道估计方法,解决了循环前缀长度小于信道最大多径延迟时难于估计信道参数的问题。首先在发送信号中插入块状导频,利用最小均方误差准则（MMSE）,在接收机前端设计信道缩短均衡器,然后根据均衡器输出序列估计出复合信道,最后通过反卷积解出原信道参数。仿真实验表明：该算法具有良好性能。     

OFDM系统中基于分组导频的迭代信道估计算法

对OFDM系统中由于信道的时变性产生的载波间干扰进行了分析,并在此基础上提出了一种分组导频结构的DFT迭代信道估计算法。与原有的信道估计算法相比,此种算法不仅在一般的信道条件下具有良好的性能,而且更加适合快变信道条件下的OFDM系统。仿真结果表明:提出的OFDM信道估计算法不仅可以给出精度较高的信道信息,而且近似达到理想信道估计的性能。     

一种基于导频的OFDM信道估计优化算法

针对OFDM系统提出了一种新的联合信道估计方法,并在理论上将此方法进行了最优化.仿真结果表明,该方法不仅有效提高了信道估计的准确性,而且可降低信道估计对导频发射功率的依赖性.     

基于认知无线电的动态信道分配算法

动态信道分配技术是TD-SCDMA系统的关键技术之一,通过实施动态信道分配方案可以提高频谱利用率、系统容量和提升通信质量。结合现有的可移动边界分配策略,提出了一种基于认知无线电的动态信道分配算法。系统实时感知周围频谱环境,分析并利用空闲频道资源,实现信道的动态分配;最后进行了系统仿真,仿真结果表明改进后系统性能得到一定的提升。     

宽带无线接入OFDM系统信道估计技术研究

简要介绍了宽带无线接入IEEE802．16a标准，重点研究并用计算机仿真方法比较了几种基于OFDM的信道估计算法在固定无线信道下的性能。结果表明LS算法比较适合固定宽带无线信道。     

MIMO-OFDM系统中基于空频域导频的信道估计

讨论了MIMO-OFDM系统中基于空频域导频的信道估计,使用了LS方法估计导频点处的信道响应,再使用线性内插算法得到信道的全响应.同时为了有效地减小由内插和噪声所引起的误差,提出了在线性内插后设置一个由IFFT/FFT模块实现的低通滤波器,仿真结果表明改进后的系统能有效地去除噪声,使系统误码率改善了1dB左右.此结论验证了此方案的有效性.     

基于块状导频的OFDM信道估计

首先对OFDM系统中基于导频辅助的信道估计算法进行研究,为了降低复杂度,利用奇异值分解(SVD)给出一种低阶近似的信道估计器。仿真结果表明LMMSE算法利用信道相关特性增加了运算量,但可以获得较好的估计效果,其简化算法(SVD)的性能略有下降,且随着信噪比增大,会出现"地板效应"。     

LTE下行信道估计算法研究

近年来,正交频分复用（OFDM）技术以其在高速数据传输中具有的良好的抗多径衰落的特性以及较高的频谱利用率等优点得到了广泛的应用。在OFDM通信系统中,信号在带宽小于信道相干带宽的多个正交子载波上发射和传输,以克服多径衰落信道所带来的信号频率选择性衰落。为了补偿各个子载波上的多径衰落,这就需要一个性能良好的信道估计方案。对LTE中基于导频的下行信道估计算法进行研究,首先在导频子载波处采用LS（最小二乘法）算法估计出信道参数,然后通过内插的方法在数据子载波处内插得到信道参数。频域内插主要采用拉格朗日内插或是LMMSE（线性最小均方误差）内插;时域内插采用拉格朗日内插。     

基于LTE的导频信道估计研究

正交频分复用(OFDM,Orthogonal Frequency Division Multiplexing)技术是长期演进(LTE,Long Term Evolution)的核心技术之一.目前,基于导频的信道估计是OFDM系统中信道估计的常用方式.在基于导频的信道估计方式下,结合LS估计算法提出了一种下向插值算法(DWI).在LTE信道模型及导频结构下,通过MATLAB仿真工具,将该算法和现有各种算法的性能进行了比较和分析.仿真结果表明,使用结合LS估计算法和DWI算法的OFDM系统信道估计机制,具有复杂度低、易于实现的优点.