一种基于空时相关的MIMO OFDM系统信道估计算法

提出了一种基于空时相关的MIMO OFDM系统信道估计算法,该算法以时域最小二乘信道估计(TD-LS-CE)为初始估计,充分利用在接收端已知的空时相关性,通过最小化FIR窗内多符号平均意义上的信道估计均方误差(MSE),获得对初始信道估计进行空时滤波的最优权系数,并进一步利用奇异值分解的方法大大降低该信道估计算法的复杂度。最后仿真结果表明,在相同的条件下,该信道估计算法在MSE、BER方面优于传统滑动平均(MA)信道估计算法在其最佳窗长时的性能,且在一定条件下可逼近理想信道估计性能。此外,空时相关性的增强还可进一步改善该信道估计算法的性能。

一种基于导频OFDM信道估计的优化算法

信道估计作为OFDM中的一项关键技术,直接影响着OFDM系统的性能。而现有的最小二乘估计(LS)算法、最小均方误差估计(MMSE)算法等都存在各自的不足。因此本文提出了一种称为平均反馈(AF)的新算法,该算法利用两个相邻的OFDM符号之间的关联信息对LS算法的估计结果进行平均和反馈,以减少高斯白噪声与子信道间干扰(ICI)对信道估计结果的影响。通过仿真证明,新算法改善了LS算法的性能,尤其在低信噪比环境下的性能改进明显。