一种基于KS距离的OFDM子载波数估计法

针对正交频分复用(OFDM)信号子载波数估计的问题,利用OFDM信号的高斯性,提出一种基于KS距离的子载波数估计法。侦收端DFT模块输出的KS距离在DFT点数与发射端匹配时最小。理论分析及仿真结果证明,该方法能区分高斯分布与非高斯分布,正确估计OFDM信号的子载波数。

基于随机共振的微弱OFDM子载波数估计改进算法

针对OFDM信号中实际子载波数的估计问题,以提高检测峰值、降低信噪比门限、增大估计精度为目的,在倒谱法及其小波改进法的基础上,引入随机共振实现微弱信号的增强,使子载波个数估计性能得到提升。仿真结果表明,基于随机共振的改进算法稳健性强,可以较大程度地提高系统输出的局部信噪比,最高可达14dB,有效降低了估计误差,在较差的高斯白噪声信道下仍然可以准确估计该参数,信噪比门限可降低约5dB,为OFDM信号的信息恢复等后续工作打下良好的基础。

频率选择性衰落信道下OFDM子载波数盲估计

提出了一种在频率选择性衰落信道下的基于高阶循环累积量的OFDM信号子载波数盲估计方法,扩展了该方法的适用范围,并进行了理论推导和试验仿真。结果表明OFDM信号的特定高阶循环累积量仅在子载波位置存在,通过检测循环频率的个数可以估计出子载波数。高阶累积量具有良好的抗噪性能,在低信噪比下具有良好的估计性能。

一种新颖的OFDM信号子载波数估计方法

针对低信噪比多径信道下传统的正交频分复用(OFDM)信号子载波数估计方法存在估计性能不高、计算复杂度高等问题,提出了一种新颖的OFDM信号子载波数估计方法。首先计算接收信号的自相关矩阵,然后对此自相关矩阵进行特征分解,提取分解后的特征值,最后根据特征值的分布特性实现子载波数目的估计。仿真结果验证了该方法在高斯白噪声信道和多径信道条件下对OFDM信号子载波数估计的有效性与可靠性。

基于过采样和循环平稳的混合OFDM信号子载波数盲估计算法

针对混合OFDM信号子载波数估计问题,基于OFDM信号的循环平稳特性,提出一种基于过采样和循环平稳的混合OFDM信号的子载波数估计算法。根据混合信号的循环自相关序列估计出混合OFDM信号的过采样率q,利用过采样后的自相关估计出混合OFDM信号的有效符号长度,得到混合OFDM信号的子载波数估计值。仿真结果表明,该算法可以估计出混合信号的子载波数,证明了算法的有效性,同时验证了算法的采样倍数、子载波个数的变化不会影响子载波数估计,此外,在低信噪比下,该算法在衰落信道中具有良好的估计性能。

一种基于DFT的低复杂度虚子载波OFDM信道估计算法

该文针对采用虚子载波的OFDM通信系统,提出了一种基于DFT的低复杂度信道估计算法,并与最小二乘(Least Square,LS)估计算法和线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square Error,LMMSE)算法进行了详细的性能和复杂度比较。所提DFT算法较好地降低了高斯白噪声的影响,相对于LS算法获得了较大的性能增益。该算法在复杂度与性能之间取得了较好的折衷,具有很好的实用价值。

基于分群子载波空时频MIMO-OFDM信道估计

针对空时频编码的MIMO-OFDM系统,根据子信道相关特性确定子载波分群,该文提出了独立子群导频法的信道估计处理策略,并将导频序列由空、频两域扩展到空、时、频域,能进一步提高估计精度。理论分析和计算机仿真表明,在频率选择性衰落信道下,基于空时频的独立子群导频法在较低运算复杂度下可以获得信道估计性能的明显改善。

非理想信道估计下OFDM系统按比例自适应的子载波分配算法

在满足用户带宽接入需求约束下,针对时分双工OFDM下行链路系统最大化系统加权和速率问题,提出按比例自适应子载波分配算法。在最大信噪比(SNR)子载波分配策略基础上,引入用户权重,提出按比例自适应子载波分配策略,据此给出用户带宽接入概率表达式,通过求解具有约束条件的非线性最优化问题,得到满足用户带宽接入需求的用户权重。仿真结果表明:所提算法可自适应地根据用户带宽需求因子和平均SNR给出对应用户权重,并据此按比例地为用户分配所需带宽;随着用户平均SNR的增大,信道估计误差方差减小,当平均SNR达到17.5 d B时,几乎可以达到与理想信道估计下子载波分配算法相同的性能。

基于虚拟子载波个数统计的OFDM系统SNR估计算法

文章提出了一种基于虚拟子载波个数统计的OFDM系统SNR估算方法。通过分析已有OFDM系统帧结构的特征,利用符号中的虚拟子载波只含噪声而不含有用信号的特点进行噪声功率统计,而OFDM符号中的有效信号作为信号功率统计从而估算系统的SNR。仿真结果表明,该方法能有效地估计信道噪声,并在芯片实现中,运算复杂度低,简单易实现。

基于MMSE滤波的虚子载波梳状导频OFDM系统信道估计

分析了带有虚拟子载波并采用梳状导频的正交频分复用通信系统的信道估计过程中，在使用基于离散傅立叶变换的内插的情况下由于频域导频分布不均匀导致的时域信道响应泄漏的表现形式，针对泄漏造成的信道估计结果不精确的问题，提出了一种基于时域最小均方误差（MMSE）滤波的信道估计补偿方法。该方法通过滤波矩阵的作用补偿了时域信道估计结果，并且降低了高斯白噪声的影响。在整数倍采样多径衰落信道下与已有的信道估计补偿算法进行了仿真对比，对比结果证明，该方法可使误比特率和均方误差性能都有显著提高，并且保持了较低的计算复杂度。

OFDM系统中基于零子载波检测的频偏估计模糊度校正算法

OFDM系统的性能对频率偏移非常敏感。该文针对频偏估计中所产生的模糊度问题提出了一种基于零子载波检测的频偏估计模糊度校正算法。它利用OFDM符号中不传输信息的子载波进行频偏估计模糊度校正。文中分析了定时误差对算法性能的影响并分析比较了算法的复杂度。仿真结果表明,在性能相近的前提下,该文提出的频偏估计模糊度校正算法与传统的算法相比具有运算量小的优点。

基于子空间的MIMO OFDM盲载波同步方法

针对MIMO OFDM系统,分析了多径信道与频域信号Hadamard积子空间的特点,构造了适合多天线条件下的基于子空间投影的频偏估计代价函数。该代价函数只和归一化频偏与接收数据有关,不需要信道信息和发送数据信息,因此是一种能有效提高数据传输效率的盲频偏估计方法。与已有盲同步方法相比,所提方法不需要使用虚子载波,因而频谱利用率可得到进一步提高。文中对算法的性能进行了仿真,验证了算法可对一个子载波间隔内的归一化频偏进行精确估计。结果表明,该方法性能优于已有文献提出的MIMO OFDM盲载波同步方法。

可见光OFDM中调制与载波数综合自适应研究

提出了一种在可见光OFDM通信中的自适应方法。描述了自适应可见光OFDM系统的设计原理,介绍了系统的自适应方法,并依次对可见光OFDM系统中子载波数目的自适应性能、系统的调制方式和子载波数目相结合的自适应性能进行了仿真分析。

OFDM系统中两种新的子载波间干扰（ICI）消除方案分析

采用多载波渊制的正交频分复用(OFDM)系统是未来移动通信系统的一个倍受关注的候选方案，它能减轻多径衰落环境的影响，提供高速率的数据传输。在OFDM系统中，传输频带被分为若干个相互重叠的子信道，这些子信道是两两正交的。发送数据经过串并变换后在这些子信道上并行传输。

OFDM系统LS信道估计中的最优导频设计

针对设置有保护频带的OFDM系统,基于等间隔导频(UPPTS)设计方法,在保证最小二乘(LS)信道估计均方误差(MSE)最小的前提下,计算了系统允许存在的最大保护频带宽度,给出了初始导频位置的选择范围,通过调整导频序列的初始位置,使导频序列有效避开保护频带.仿真实验结果表明,当导频序列的初始导频落入本文所给出的导频位置选择范围之内时,系统给出了更高的信道估计精度和更低的误码率,进一步验证了算法的有效性和优越性.

利用ICI自消除改善OFDM系统时变信道估计与均衡的性能

正交频分复用(OFDM)系统受到时变信道的影响,产生载波间干扰(ICI),导致系统性能严重下降。消除ICI最有效的方法是频域均衡,但这需要准确的信道估计。基扩展模型(BEM)能够准确逼近时变信道,从而将对信道的估计转化为对少量模型参数的估计。然而,在使用导频符号对参数进行估计时,来自相邻非导频符号的ICI干扰,却严重影响了估计的准确性。为此,通过分析子载波所产生的ICI系数的变化特性,该文提出采用ICI自消除方法来减小参数估计中所存在的ICI项,以提高估计的准确性,从而改善时变信道估计与均衡的性能。仿真结果验证了该方法的有效性,相比单纯基于BEM的信道估计方法,能够得到更准确的时变信道,以及更好的ICI消除效果。

双选择衰落信道下OFDM系统基于梳状导频的变换域频率分集式信道估计

由于高速铁路无线信道表现出频率选择性和时间选择性衰落(双选择性衰落),正交频分复用(OFDM)在该信道上传输,需要实时跟踪估计信道变化,降低估计噪声。由于离散傅里叶变换具有快速算法IFFT/FFT,基于变换域的信道估计技术逐渐受到关注。通常,OFDM系统的梳状导频数多于信道冲击响应长度,导致变换域信道估计方法降噪比较困难。本文提出一种梳状导频变换域频率分集式信道估计方法,它通过联合若干分组的变换域信道估计,明显降低估计噪声,从而降低信道估计的均方误差(MSE)和系统的误码率(BER)。理论分析和仿真结果表明,在时不变信道中,当分集数为L,该方法对MSE的增益是10lg(L);在时变信道中,该方法出现"错误平底",但相对于传统变换域信道估计方法,性能仍有改善。

基于接收信号重构的OFDM系统盲信道估计

对OFDM系统的盲信道估计问题进行了研究,提出基于接收信号重构的子空间算法。该算法利用OFDM循环前缀(CP)重构接收信号,将传输方程中的信道矩阵变换为块Toeplitz高矩阵,然后利用重构接收信号噪声子空间与信号子空间的正交性,获取信道估计特征方程。为消除虚拟子载波对算法的影响,引入等效发射信号的SVD分解。通过将重构前的信号进行虚拟子载波归零处理进一步提升了算法的性能。仿真结果表明,所提算法相比于已有算法具有较高的估计精度和较快的收敛速度。

基于ESPRIT改进算法的OFDM频率估计方法

针对OFDM信号侦察系统中已有的子载波频率估计方法难以满足低信噪比要求的问题,提出了一种具有高分辨率谐波检测性能的ESPRIT改进方法。利用基于过采样原理构建OFDM信号的正交子空间,采用TLS—拓广ESPRIT算法,实现了对OFDM信号各子载波频点的精确盲估计。通过理论分析和仿真试验表明,在信噪比大于2 dB条件下能达到较高的频率分辨率和较好的频谱估计稳定性。

多用户OFDM系统上行链路的粗频偏及定时估计

上行链路中的粗频偏及定时估计是多用户 OFDM系统的关键技术之一。如果粗频偏估计不准 ,将带来严重的子载波间干扰 ( ICI) ,而定时估计引入的符号间干扰 ( ISI)虽然可以通过加入保护间隔予以消除 ,但是如果定时估计不稳定将影响整频偏移的估计及均衡的效果。本文提出了一种基于 PN序列的粗频偏及定时估计 。