Alamouti空时分组码的MATLAB仿真与FPGA实现

在简单介绍Alamouti空时分组码的基础上,推导了Alamouti码的理论误码率并进行MATLAB仿真,仿真结果表明Alamouti码可以为系统提供良好的分集增益。最后利用FPGA器件并通过Verilog语言描述实现了Alamouti码的编码过程,整个过程在ALTERA公司的QUARTUSⅡ软件结合第三方工具MODELSIM上进行编译仿真,测试结果表明编码器的设计在速度和资源利用上都达到了很好的状态,满足设计要求。

应用于Alamouti空时分组码的自适应卡尔曼信道估计

本文提出了一种应用于Alamouti空时分组码系统的联合数据检测和信道估计方案.该方案采用了一种可跟踪信道统计特性变化的新的动态信道模型,并提出了相应的自适应卡尔曼信道估计方法.该方法利用序贯更新先验信息的序贯可信度最大化方法估计系统方程的噪声方差,不需要估计最大多谱勒频移.与传统的卡尔曼信道估计相比,该方法具有较低的复杂度.仿真结果表明,本文所提方法的性能优于传统卡尔曼信道估计,特别是对于不同的最大多谱勒频移环境具有鲁棒性,具有实际应用的价值.

空时分组码Alamouti方案性能研究

介绍了空时分组码Alamouti方案的编译码原理,在瑞利衰落信道下,采用2种方法推导了多接收天线系统MPSK调制的比特差错率(BER)闭式解。理论上推导出2根发送天线m根接收天线的Alamouti方案与1根发送天线2m根接收天线的最大比值合并(MRC)接收分集的分集增益相同。系统仿真结果与理论值吻合,得到的闭式解是系统性能评估的准确结果。

基于正交星座调制的速率为2的空时分组码(英文)

Alamouti空时分组码是2发射天线的全分集全速率的空时分组码。提出一种基于复信号星座的正交星座调制(OCM)方案,采用这种方案的编码效率为2,它是Alamouti码的2倍。仿真结果显示,功率归一化的OCM误码性能和BPSK信号星座调制的Alamouti码性能相近,但OCM的性能比QPSK调制的Alamouti码的性能要好。

空时分组码在编码协作通信中的性能研究

为提高系统性能,有效抵抗衰落,提出了采用空时分组码的双中继编码协作通信系统,并给出了中继点使用Alamouti码的发送方式。根据源点和中继点产生LDPC码的整体校验矩阵,导出了目的点进行联合迭代译码所需的初始化消息。理论分析和数值模拟表明,在相同条件下,采用Alamouti码可以明显提高系统性能。当误比特率达到10-4,Alamouti码编码协作通信系统较相应的普通编码协作具有1.6 dB增益。

正交空时分组码性能估计的一种方法

本文给出并证明了采用正交空时分组码传输的衰落信道条件下 ,接收机输出瞬时信噪比的一般表达形式 ,分析了瑞利衰落信道条件下接收机输出符号差错性能 .给出了正交空时分组码的符号差错概率的最小距离球界 ,由此可以得到空时分组码关于发送天线数量的“地板效应” .

一种单接收天线下的空时分组码识别方法

该文针对全盲条件下单接收天线的空时分组码(STBC)识别问题,提出一种基于四阶累积量识别方法。使用接收信号的四阶累积量作为特征参数,利用高阶累积量对零均值高斯噪声不敏感的特性,首先求取各种STBC的四阶累积量理论值,再对采样信号四阶累积量进行区间检测,从而实现STBC的识别。该算法不需要信道信息和噪声参数,仿真结果表明,该算法在单天线条件下性能较好。

基于分层结构的空时分组码

提出了一种新的空时编码方法 ,该方法结合了分层空时BLAST (BellLay eredSpaceTime)结构及空时分组码STBC (SpaceTimeBlockCode)的优点。采用在发射端对发射天线分组 ,对于每组进行独立的空时分组编码 ,而在接收端进行分组干扰抑制 ,并且用奇异值分解方法实现解码。该方法具有高于STBC的频谱利用率和码速率。仿真结果验证了该方法的抗衰落性能优于BLAST。

多相调制下的空时分组码性能分析

给出了应用空时分组码的多输入 多输出无线通信系统的信道模型 ,并以基本的两天线空时分组码为例给出了其编码算法和最大似然解码算法 ,尤其是在常用的多相调制下的简单线性译码算法 ,多相调制下的仿真结果证明了其带宽利用率高。

基于高阶累积量的空时分组码盲识别算法研究

针对MISO通信系统的空时分组码盲识别问题,提出了一种基于高阶累积量的空时分组码盲识别算法。首先,给出了MISO接收信号模型,利用高阶累积量的性质分析得到接收信号的四阶累积量的表达式;然后,利用编码矩阵的特性,证明接收信号在不同时延向量下的四阶累积量呈现非零值,其非零值取决于STBC的类型;最后,采用四阶累积量的实验值与理论值的最小欧式距离盲识别空时分组码的类型。仿真结果表明,即使在低信噪比条件下,所提方法能够较好地识别空时分组码。

空时分组码通信中的一类ICA盲检测方案

空时分组码(STBC)通过使用发射分集策略和空时编码方案可以明显改善系统性能。然而,其接收端必须获得准确的信道状态信息(CSI)才能进行有效的信号检测。而对于复杂的无线通信环境,这种前提条件有时却难以得到满足。独立分量分析(ICA)是一种将一个复杂的数据集合分解为多个独立子集的盲源分离(BSS)技术。通常情况下,即使没有空间信道的任何信息,ICA也可以仅凭接收信号恢复出发射信号。提出了一种利用ICA技术的STBC盲信号检测方案,在建立了适用于ICA的特定通信系统模型后,几种典型的ICA算法被用来进行性能比较。理论分析表明,ICA盲接收技术的应用可以在一定程度上替代基于信道估计的传统方法,增强系统对信道估计错误的顽健性。仿真实验结合了具体的STBC系统,比较了基于ICA的不同方案的性能,并讨论了最优的信号检测方案。

莱斯衰落下的正交空时分组码

在对瑞利衰落条件下正交空时分组码研究的基础上 ,分析了莱斯衰落条件下引入正交空时分组码的多天线系统的符号差错性能 ,给出了正交空时分组码的符号差错率的最小距离球界 ,并由此得到了空时分组码关于发送天线数量的“地板效应”.

正交空时分组码最大比率合并接收组合形式的配方方法

该文研究了寻找正交空时分组码输出信号最大比率合并组合形式的配方方法,证明了一般正交空时分组码都可以采用配方的方法得到最大接收比率的组合形式。由于正交性,各输出支路可以独立地进行极小距离判决译码,其译码性能与用从各接收天线得到的接收矢量直接进行极大似然译码的性能完全相同,而译码复杂度却大为降低。

基于高阶统计特征的空时分组码盲识别方法

空时分组码的盲识别是认知无线电领域一个新的重要问题。多数现有算法在多接收天线下进行识别,然而这些算法并不完全适用于单接收天线条件。针对上述问题,该文提出一种同时适用于单接收天线和多接收天线的空时分组码盲识别方法。利用空时分组码矩阵内元素的相关性,提出四阶统计量作为盲识别的特征参数,并通过最小欧氏距离的方式检验四阶统计量的差异,达到识别的目的。蒙特卡洛仿真表明,算法识别性能较好,且不需要预先知道信道信息、噪声信息和调制信息,对多普勒频移和相位噪声具有一定的适应性。

基于高阶累积量的正交空时分组码盲识别

针对多输入多输出(Multiple-Input-Multiple-Output,MIMO)系统中的空时码盲识别问题,提出一种基于高阶累积量的正交空时分组码(Orthogonal Space-Time Block Code,OSTBC)盲识别方法.推导给出了接收信号的两种高阶累积量公式,该高阶累积量包含发射信号信息,由此提出识别OSTBC信号的两个特征参数;利用MIMO信道估计得到空间信道矩阵,并提出了两种特征参数的估计方法;最后,利用最小距离准则实现对OSTBC信号的分类识别.仿真结果表明:所提出方法的正确识别率高于已有的识别方法,具有良好的识别性能.

基于独立分量分析的实正交空时分组码盲识别

提出一种基于独立分量分析的正交空时分组码(OSTBC)盲识别方法。首先给出了接收信号模型,利用独立分量分析得到含有编码矩阵的虚拟信道矩阵,然后利用编码矩阵特性,证明得到正交空时分组码的虚拟信道矩阵的相关矩阵为对角矩阵;最后提出用于正交空时分组码识别的2个特征参数:稀疏度和方差。仿真结果表明,所提出方法能够较好地识别正交空时分组码。

一种基于高阶累积量的正交空时分组码盲识别方法

针对全盲条件下正交空时分组码(OSTBC)的正交性识别问题,提出一种基于高阶累积量的OSTBC识别方法.通过对接收信号白化,在不需要信道估计的情况下,消除信道对识别结果的干扰,既减少了算法复杂度,又提高了低信噪比条件下OSTBC的识别概率;考虑实际系统中噪声对识别结果的影响,利用高阶累积量(阶数大于2)的去噪声特性,消除噪声对于STBC正交特性识别的影响;分析了两种四阶累积量的OSTBC识别特性,选取了适用于OSTBC识别的四阶累积量作为特征参数.仿真结果表明,所提出方法对于OSTBC识别问题区分性能较好.

多天线OFDM系统空时频分组码的性能分析

针对多天线正交频分复用系统空时频分组码,通过分析其成对错误概率的Chernoff边界,揭示了多径时延特征影响空时频分组码性能的根本原因,给出了在快衰落信道中空时频分组码设计方法。并在ITU-R M.1225建议的车载信道模型下,利用仿真评估了空时分组码、空频分组码和空时频分组码在快衰落信道中的性能。仿真结果表明,在快衰落信道中,空频分组码性能优于空时分组码;多径时延特征是设计适合快衰落信道中具有最大分集增益空时频分组码的关键因素。

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.

空时分组码分块传输系统中的Turbo检测译码

将基于MMSE的Turbo检测译码方案应用于空时分组码分块传输系统.利用信道矩阵的循环特性,Turbo检测算法可以用FFT/IFFT快速实现,并且矩阵求逆运算量非常低.仿真结果表明,无论是采用Turbo码还是LDPC码,提出的接收机的性能明显优于传统非迭代的接收机,有1～2dB的增益.