正交频分复用/偏移正交振幅调制半盲信道估计

非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。

空时分组码系统的盲信道估计

空时编码是实现宽带无线数据通信的一种极有潜力的技术,随着发射天线个数的增加,对空时编码进行信道估计时,所需训练符号的个数也将增加,减少了传输数据的有效时间.本文将子空间方法同空时分组码的特性有机地结合,提出了无需训练序列,直接进行信道估计的方法.它充分利用空时分组码的特性,使得接收信号中,表示信道衰落影响的矩阵各向量间存在一定联系,利用这些联系,结合子空间方法,从接收信号中解得信道信息.Monte-Carlo仿真表明,在信噪比较低时,本文算法带来的信道估计误差对于解码性能影响较小.

基于张量分解的MIMO多中继系统半盲信道估计方法

针对多输入多输出三跳中继系统,提出了一种基于张量分解的半盲信道估计方法.该方法通过对接收信号构造基于张量分解的PARAFAC和PARATUCK2模型,通过两阶段的迭代算法拟合张量模型.两阶段迭代算法利用ALS拟合PARAFAC模型估计复合信道和发送信号,并利用TALS拟合PARATUCK2模型并行估计三跳信道矩阵.与已有的信道估计方法相比,该方法只需少量的导频序列便能并行估计三跳信道矩阵,不仅可以避免误差叠加,而且提高了系统的频谱利用率,仿真结果验证了其有效性.

K-Hough欠定盲信道估计算法

欠定盲信道估计是欠定盲源分离的关键组成部分,其估计精度直接影响到源信号的估计精度。本文基于稀疏假设,提出了一种新的欠定盲信道估计算法——K-Hough算法。该算法首先对观测数据进行K-means聚类,然后对每一类数据应用Hough变换,修正其聚类中心,从而提高了混合矩阵的估计精度,同时避免了Hough变换在进行峰值提取时经常遇到的峰值簇拥等问题。采用语音信号进行的仿真实验表明,K-Hough算法简单有效,并且估计精度大大优于经典的欠定盲信道估计算法。

针对OFDM系统的一种新的半盲信道估计方法

针对填补零的OFDM(ZP-OFDM)系统,提出了一种新的基于子空间的自适应半盲信道估计算法。该算法利用ZP-OFDM系统导频信息,给出精确的信道参数初始值。然后通过一种新的子空间跟踪以及功率方法,进行自适应信道估计。该算法不仅降低了计算复杂度,而且改善了盲信道估计收敛速度慢的缺点,仿真结果也表明其具有较好的估计精度。

OFDM系统中的盲信道估计

本文从OFDM信号的矩阵表示出发,分析比较了OFDM系统中现有的各种盲信道估计方法。OFDM盲信道估计方法分为两类,一类是统计型方法,它利用了发送信号和接收信号的统计特性;另一类是确定型方法,它利用了发送调制信号的固有特性。一般而言,统计型方法的计算量较小,但是估计精度不高且估计的实时性不好;而确定型方法的估计精度较高,实时性较好,但是其计算量较大。计算机仿真表明,这些盲信道估计方法的性能受信道参数尤其是多普勒频率影响很大,盲信道估计的实用化有待进一步研究。

利用调制引入循环平稳的CDMA盲信道估计

针对CDMA系统给出了一种新颖的盲辨识方法。它利用了恒模复序列调制产生的循环平稳性 ,其特色是 ,在接收机上可以根据循环统计量的支撑的不同 ,将各个用户的二阶循环统计量分离开来 ,每个用户形成自己的小规模子空间。采用已成熟的子空间方法 ,可以识别出不同的用户各自的片率传输信道 ,以便于均衡和检测。文中给出了自己的信道可辨识性的条件和证明 ,提出了辨识算法 ,并对算法进行了模拟。方法简单明了 ,适合于CDMA上行链路信道。

基于噪声子空间跟踪的OFDM盲信道估计

基于子空间分解的OFDM信道估计算法利用信号子空间和噪声子空间的正交性可以对信道参数进行盲估计,但是子空间分解的运算量大,使盲信道估计算法的实用化受到限制。本文在噪声子空间自适应跟踪的基础上进行OFDM盲信道估计,显著降低了运算量。仿真结果表明,在适当选择学习因子后可以实现对噪声子空间的快速跟踪,在噪声子空间跟踪的基础上得到的信道估计性能接近于子空间分解法。

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。

OFDM系统自适应盲信道估计新方法

基于无线通信OFDM系统信道估计,提出了两种时域自适应盲估计方法。这些方法通过对极性(符号)LMS算法(SLMS)进行改进,改进算法有几方面优点,一是继承了极性LMS算法简单易实现的特性;二是解决了极性LMS收敛速度慢的缺点;最后结合自适应可变步长及步长调整策略,有效地提高了算法的估计性能。仿真给出了误差曲线以及归一化均方误差曲线,结果表明,和基于极性LMS盲估计方法相比,修正极性LMS和时变步长修正极性LMS盲估计方法均具有很快的收敛速度。由于采用了变步长技术,时变步长修正极性LMS盲估计方法具有更好的估计性能。

OFDM系统基于矩阵开方的盲信道估计

该文提出一种基于矩阵开方(computing Roots of Matrices,RM)的盲信道估计算法和一种自适应矩阵开方(Adaptive computing Roots of Matrices,ARM)盲信道估计算法。RM算法利用信息符号的有限字符集特性,在时域上通过对一个Toeplitz下三角矩阵开方进行信道解卷积,得到信道估计的闭合解。该运算复杂度远低于现有的盲信道估计搜索算法,并且适用于信道阶数较大、搜索算法不能处理的情况。仿真结果表明RM信道估计性能接近于搜索算法的最佳性能,而ARM通过最陡下降迭代将代价函数最小化,可以进一步提高信道估计的准确性。

基于OFDM信号周期平稳特性的盲信道估计算法

该文提出一种基于信号周期平稳特性的盲信道估计算法,用于频率选择性衰落环境下的正交频分复用 (OFDM)系统。该算法利用OFDM信号本身具有的周期平稳特性以及其周期自相关函数值的能量分布规律,确定信道阶数,并通过确定信道零点的方法间接获得信道冲激响应。理论和仿真结果表明,与其它的盲信道估计算法相比,该算法不仅可以较准确地获得信道阶数,而且降低了信道估计的均方误差。

MIMO-OFDM系统中的子空间半盲信道估计

本文主要讨论了MIMO-OFDM系统中的一种半盲信道估计算法。该算法基于子空间分解技术,利用信号子空间和噪声子空间的正交性将两者分离。针对盲信道估计存在计算量大及收敛速度慢等缺点,本文充分利用少量的导频,给出了一种基于子空间跟踪技术的半盲MIMO-OFDM信道估计算法。仿真结果表明,该算法在保持盲信道估计算法性能的基础上,明显加快了收敛速度、降低了计算量。

MIMO-OFDM中基于子空间奇异值分解的盲信道估计

针对多输入多输出-正交频分复用系统(MIMO-OFDM)中基于训练序列的信道估计方法频带利用率偏低的缺陷,提出了一种将空时分组编码和盲信道估计技术相结合的MIMO-OFDM信道估计方法。利用空时分组编码(STBC)的线性编码特性,通过接收信号子空间矩阵的奇异值分解来实现对特征值的分离,引入模糊矩阵提高估计的性能。仿真结果表明该方法明显降低了系统的归一化均方误差和误码率,改善了信道估计的精度,优化了系统性能。

在OFDM系统中用伪导频符号进行盲信道估计(英文)

根据OFDM系统的特性提出了用伪导频符号进行信道的盲估计算法。与用于做信道估计的导频信号不同,PPSs传输的是有用的数据,因此提高了系统的带宽利用率,若PPSs的平均功率增加3 dB或6 dB时可有效抑制信道的加性高斯噪声。该文对信道盲估计的均方误差及其由此算法获得的信道的状态信息对无编码的OFDM系统进行解调的误比特概率进行了仿真,结果表明提出的算法是有效的并具有很好的灵活性。

基于冗余预编码的STBC-SC-FDE系统的频率域盲信道估计

针对频率选择性衰落信道下空时分组编码单载波频域均衡(STBC-SC-FDE)系统的信道盲估计问题,设计了一种基于冗余预编码的频率域盲子空间信道估计算法,并讨论了算法的可辨识性条件以及去模糊度方法。该算法仅利用冗余预编码STBC-SC-FDE系统的频率域接收信号的二阶统计量即可获得系统的时域信道响应。仿真结果表明,算法稳定、可靠,具有良好的估计精度和均衡性能。

利用补零信息的单载波块传输盲信道估计方法

该文提出了一种针对单载波块传输(SCBT)系统的信道估计方法。该方法利用单载波块传输系统巾的补零(ZP) 信息,在频域实现了频率选择性信道基于子空间的盲估计。文中同时给出了所提方法的辨识条件。该方法性能优于过采样信道估计方法,且对信道阶数过估计不敏感。计算机仿真和分析验证了所提方法的有效性。

基于LDPC码的BICM系统中的迭代盲信道估计

针对传统基于导频辅助的信道估计方法频带利用率低的不足,提出一种块衰落信道下的迭代盲信道估计算法,该算法基于最大似然估计(maximum likelihood,ML),将译码产生的信息经判决、交织和映射后的符号作为发端的符号估计进行联合迭代信道估计和译码,随着迭代次数的增加,译码输出值更加精确,信道估计值也越来越精确。将之应用到基于低密度校验(low-density parity-check,LDPC)码的比特交织编码调制(bit-interleaved coded modulation,BICM)系统中,仿真结果表明,在对迭代信道估计算法性能的影响上,信噪比与衰落信道的块长之间存在着折中关系,即在低信噪比区域,块长较大时的性能要好于块长较小时的性能,而在高信噪比区域,情况正好相反。

OFDM中基于子空间分解的半盲信道估计

针对OFDM系统中盲信道估计计算量大、收敛速度慢和估计精度低的缺点,以及传统信道估计方法的频带利用率低的缺陷,详细介绍了基于子空间分解的半盲信道估计方法。该方法利用接收信号的相关矩阵特性来估计信道,其是传输速率和收敛速度的折衷,通过Matlab软件仿真表明,此方法能较大地改善信道估计精度和降低系统的误差。仿真结果对信道估计问题的深入研究具有借鉴意义。

OFDM系统有限字符集特性的盲信道估计

提出并证明了正交频分复用(OFDM)系统中基于信息符号有限字符集特性的信道盲可辨识的充分必要条件.在满足该条件的前提下,又提出一种频域最小距离(frequency-domain minimum distance,FMD)盲信道估计方法.该方法将信道频率响应序列多相分解为若干子向量,通过对其中一个子向量中元素的相位模糊度进行穷尽搜索,辨识出所有子载波上频率响应的相位.仿真结果表明,FMD算法的信道估计性能优于修正的最小距离(modifiedminimum distance,MMD)算法,而计算复杂度与MMD相等.