一种基于LS准则和L阶输入矢量的自适应算法

提出了一种新的基于LS准则和L阶输入矢量的自适应滤波算法.该算法采用新的梯度计算公式,使自适应滤波中权矢量的更新比LMS精确和平滑.仿真表明经过250次迭代,新算法就可以收敛于最优值1.6.新算法与基本的解相关LMS算法(DLMS)和LMS算法相比,收敛速度快、稳定性更好.并给出了新算法、DLMS算法和LMS算法性能曲线仿真结果.

跳频OFDM系统的相位抖动补偿算法

跳频OFDM(FH-OFDM)系统中的相位抖动模型与定频系统有着本质不同。本文首先分析了多径衰落信道条件下FH-OFDM系统在相位抖动污染情况下的信噪比损失和误码性能,然后根据相位抖动信号的频域特征,提出了一种基于最小二乘(LS)逆滤波器设计原理的相位抖动补偿(PJC)算法。分析与仿真结果表明,选择合适的滤波器长度,该算法可以在不降低系统带宽有效利用率的前提下有效改善系统误码性能。

OFDM系统中信道估计研究

比较了MMSE和LS两种信道估计准则和它们的数学算法.用Matlab对MMSE和LS的性能进行了仿真:MMSE有较低的最小均方误差,但复杂度高;LS的误码率低,更适于实际应用.

异步CDMA系统中的盲多用户检测算法

针对实际应用中的DS/CDMA系统多为多径衰落信道下的异步DS/CDMA系统情况,通过对用于AWGN信道下的同步DS/CDMA系统中的常规盲多用户检测算法的改进,使这类算法在多径衰落信道下的异步DS/CDMA系统中仍具有很好的性能。理论分析和计算机仿真结果证实了改进方法的可行性。

基于高阶累积量的OFDM信道估计算法研究

基于高阶累积量与LS准则联合估计信道参数的思想,在数据相关条件下,提出采用加权最小二乘法进行信道估计.算法提升了LS算法信道估计的精度,降低了信道估计算法的复杂度.仿真结果表明,该算法性能接近于传统MMSE和ML算法性能.

MIMO-OFDM系统中基于散布导频的信道估计方法研究

在MIMO-OFDM系统中,大多数信道估计方法对快速变化的信道都无法做到准确的预测,从而影响了系统性能。为了解决这个问题,本文提出了一种基于散布导频的信道估计方法。该方法首先对导频进行散布化处理,然后对MIMO信道的单位冲击响应进行预测,而为了提高预测的精度,需要对估计值进行了自适应Wiener滤波,而滤波的输出被送到DFT(Discrete Fourier Transform,离散傅里叶变换)的输入,DFT的输出就是所需要的信道频率响应,该响应可被用于信道均衡。仿真表明本文所提出的估计方法能够准确地估计出信道状态,从而有效地降低了系统误码率。