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。

认知无线电中基于导频的信道估计研究

介绍了认知无线电NC—OFDM系统中的信道估计技术,着重分析了基于导频的LS信道估计、联合LMMSE信道估计、以及联合SVD—LMMSE信道估计算法。采用频率选择性信道,对各个算法进行了仿真实验,得出不同算法下信道估计的误码率曲线,比较了各算法的性能。仿真结果表明:与LS估计算法及联合LMMSE估计算法相比,联合SVD—LMMSE信道估计算法有效地降低了误码率,并且具有较低的复杂度,但是其性能略于联合LMMSE信道估计的性能;另外,联合SVD—LMMSE信道估计算法的误码率小于分离SVD—LMMSE信道估计算法的误码率。

5G网络NSA组网共模抗干扰问题的研究

近年来,5G网络部署进行得如火如荼,NSA组网作为5G部署的一种过渡性方案,最终会被SA组网替代。但是从节省初期投入的角度来看,NSA组网不可或缺,甚至将长期与SA和LTE共存。AAU共模并发场景作为NSA组网方式的一种典型应用,必然造成NR与LTE间的小区干扰。经过分析与仿真研究,本文提出一种通过配置合理的功率配置比来降低干扰,提升NSA组网小区信号性能的方法。