MIMO NC-OFDM系统的半盲信道估计算法研究

提出了一种基于零空间的多输入多输出不连续正交频分复用(MIMO NC-OFDM)系统的半盲信道估计的新方法。该方法利用线性预测得到信道矩阵的零空间作为LS算法的盲约束,对MIMO NC-OFDM时域信道脉冲响应进行估计。通过大量仿真表明,与传统的最小二乘算法比较,该方法可以在使用较少导频的条件下获得很好的信道估计性能,从而可以提高系统频谱有效性。

自适应编码调制的一种高效半盲检测算法

给出一种基于协议信息的自适应编码调制高效半盲检测算法,该算法同时采用信号多序列抽取和信号多频点滑动匹配两种方法,能够有效克服中频调制信号最佳采样点偏差和频率偏差的影响,可以准确高效地识别出信号类型、信道编码方式、调制类型。实验表明,该算法在低信噪比下就能达到很高的识别率,性能明显优于传统模式识别的检测算法,具有较好的实用前景。

高阶正交幅度调制信号信道均衡算法的研究仿真

传统双模式盲均衡算法是基于常数模进行信道均衡,均衡收敛速度慢、频带利用率不高,针对这个缺点,利用高阶正交幅度调制(QAM)信号具有多个模值,频带利用率高的特点,提出了适用于高阶QAM信号的双模式多模盲均衡算法(DMMA)和半盲均衡算法(SBEA)。其中DMMA充分利用了QAM信号的特点,采用收敛速度快,算法复杂度低的多模盲信道均衡算法为基础模式,以收敛效果更好并且修正相位偏转的多模辅助算法为第二模式;SBEA是运用DMMA均衡后的结果作为自适应均衡算法的导频数据,提高整个算法的收敛速度和精度。仿真结果表明两种算法收敛速度快、稳态误差小,并且能消除码间干扰的同时修正相位偏转,具有很好的实用性。

低压窄带电力线载波通信的半盲式信道估计

针对低压电力线信道的频率选择性传输特性,提出一种半盲式信道估计方法,该方法使用一组在频域和时域上都等振幅的正交序列对正交频分复用发送信号进行预编码,仅利用一个导频子载波就能估计出所有子载波的频率响应。在低压电力线载波信道特性的实验研究基础上进行仿真,结果表明采用该方法能有效跟踪低压电力线信道的频率选择性衰落变化,从而明显改善信道的误码率性能。

一种多入多出DS/CDMA系统中的半盲多用户检测算法

多用户检测技术是DS/CDMA中的一项关键技术,而天线阵的广泛应用也促使对多入多出系统的研究。该文将两种技术结合在一起,考虑到基站在一般情况下总是知道本小区的多个用户的扩频码,在此半盲意义下研究了将子空间方法应用于多用户检测的技术。这种技术可适用于低速移动台在慢衰落信道下的盲检测。仿真结果表明这种算法相对于只利用一个用户的扩频码的盲检测算法性能有相当大的提高。

数字电视接收机载波相位同步算法研究

针对美国ATSC标准的多电平残留边带调制(8VSB)传输系统,研究并提出一种新的相位同步半盲算法,并通过sys- temview仿真对DD算法、盲算法和半盲算法在不同信噪比下的性能作了比较,验证了半盲算法的优越性。

基于误差修正的MIMO信道半盲估计方法

近年来,由于多输入多输出(MIMO)通信系统有传输速率高等许多优点,受到人们的重视。在本文中,提出了一种MIMO信道估计的方法,利用了已知训练序列和全部的数据帧信息,通过估计值的误差对信道参数作进一步的调整,只需使用较短的训练序列即可避免陷入局部最小,从而提高了信息传输速率和信道估计的鲁棒性,提高了估计的精度,而且具有较低的计算复杂度。

MC-CDMA系统中基于子空间的半盲信道估计

该文提出了MC-CDMA系统中一种基于子空间的半盲信道估计方法。该方法结合MC-CDMA系统信号模型的特点,通过初始信道估计来解决收敛速度慢的问题;通过部分用户的导频符号以及预均衡技术来估计模糊因子;通过迭代算法来降低计算复杂度。这些措施使得半盲信道估计方法的实用化成为可能。计算机仿真验证了该方法的有效性。

一种衰落信道下OFDM信号的半盲检测算法

本文提出了一种衰落信道下OFDM信号的半盲检测算法。采用文献[1]为时变OFDM信道建立的2维非线性递归模型,本文利用稀疏的导频符号估计信道响应,并运用最短路径搜索原理寻找原始的发送序列。计算机仿真结果证明,该算法对OFDM信号进行了快速、准确的半盲检测。

基于序列重要性重采样算法的MIMO时变信道半盲估计

粒子滤波可以用来处理非线性非高斯问题,而序列重要性重采样算法能较好地解决粒子滤波中的粒子退化问题,由此将序列重要性重采样算法运用于MIMO时变信道进行半盲估计.实验结果表明:与使用传统的粒子滤波方法相比,基于序列重要性重采样算法的MIMO时变信道半盲估计方法均方误差和误码率降低,从而改善了接收端的符号检测性能.