基于WR分解的多用户多天线OFDM系统半盲信道估计

在多用户多天线OFDM上行信道的模型下,提出一种改进的基于WR分解的半盲信道估计算法。改进算法利用接收信号的统计特性和子空间分解法直接估计白化矩阵W,避免了对导频信号的依赖和模糊矩阵的求解问题。在已知W矩阵后,根据正交导频的设计方案,由最小均方误差准则得到Q矩阵。计算机仿真结果表明,系统的信道冲击响应可以被很好的跟踪,且当信噪比达到20 dB时,改进算法的RMSE比LS算法降低约1～1.5 dB。与此同时,正交导频的长度对于改进算法的性能具有较大的影响,当导频信号的长度达到整个OFDM符号块长度的1/5时,改进算法的RMSE比LS算法降低约1～2 dB。

一种子空间分解的MIMO-OFDM半盲信道估计方法

信道估计是MIMO-OFDM系统实现优良传输的一项重要环节。半盲信道估计算法是将MIMO-OFDM信道矩阵进行分解,分别利用未知数据和已知导频信息来完成信道估计。在利用未知数据进行估计时,提出一种利用频域子载波分组的子空间分解方法,不仅降低了计算复杂度,而且同时提高了信道估计的精度。利用已知的导频信息和未知数据估计出来的结果,可以求得最后的信道矩阵。相对于传统的频域子空间分解的半盲估计方法,算法可以减小计算复杂度80%,同时提高了估计精度平均1～2dB。仿真结果证明了算法具有良好的性能表现。