Joint channel and carrier frequency offset estimation for multi-user MIMO-OFDM uplink transmissions

This article proposes a new algorithm of joint channel and carrier frequency-offset OCCFO） estimation for multi-user multi-input and multi-output orthogonal frequency division multiplexing （MIMO-OFDM） systems. A least square （LS） channel estimation and a carrier frequency offset （CFO） correlation estimation are combined in this contribution. CFOs are generally estimated using training sequences in a special synchronization timeslot. In this contribution, CFO estimation is further improved by taking advantages of channel estimation based on pilot symbols in traffic timeslots. The CFOs can be first obtained from the primary channel estimation. And then, with the knowledge of the CFOs estimated, channel estimation can be enhanced greatly. Computer simulation results indicate that the proposed JCCFO scheme is of good performance. Besides, the computational complexity is low.

用免疫量子克隆算法估计声源频率和DOA的SPM方法

提出了一种可用于同时估计声源频率和波达方向(DOA)的信号相位匹配(SPM)方法。通过SPM原理方位估计的最小二乘解,构造了以信号方位和频率作为双自变量的适应度函数,采用免疫量子克隆算法(IQCA)对其进行非线性全局寻优。该方法在保留SPM方位估计算法低信噪比下具有高分辨率优势的基础上,改善了传统SPM方位搜索计算量大,需设置固定搜索步长和频带范围的问题,使信号相位匹配原理不仅扩展到了二维参数的联合估计,而且加速了搜索最优参数的收敛过程。-10dB信噪比时,宽频带和角度搜索范围内的100次独立Monte-Carlo实验表明,方位和频率估计值的标准差可分别达到1.444°和0.3611Hz,同时运算耗时较传统SPM方法缩短94%,适于工程应用。

基于子空间辨识的DOA和频率联合估计算法

针对阵列信号波达方向(DOA)和频率联合估计计算量大、参数配对较困难等问题,提出了一种基于子空间辨识方法的DOA和频率联合估计算法.该算法构造了一个特殊的状态空间模型,并通过选取辅助矩阵来抑制噪声.由子空间辨识方法得到广义可观测矩阵的估计值,再利用总体最小二乘(TLS)方法得到系统矩阵的估计值,由系统矩阵得到DOA和频率的估计值.该方法具有参数自动配对和计算量小的特点.计算机仿真验证了该算法的有效性.

未知噪声背景的参考阵元DOA矩阵法

文中提出了一种有效的参考阵元(Referential-Sensor)波达方向矩阵法,解决了未知相关噪声环境二维波达方向、信号频率等三维参数联合估计的问题。与现有算法相比较,RSDOA方法对于系统的硬件需求大为下降,计算负担小;由于无阵列孔径损失问题且空时协方差矢量具有时域平滑效果,因此参数估计性能优越,具有广泛的适用性与实际的应用价值。理论分析与仿真实验都证实了这一结论。

基于多载频的分布式目标DOA估计

针对空间欠采样情况下的角度估计模糊问题,本文提出了一种基于多载频的分布式目标波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计方法。该方法首先把阵列接收的空时二维回波数据重新组成新的空时频三维数据,然后利用多载频技术来构造空时最优处理器滤除地杂波并匹配目标信号,最后利用最优处理器的输出结果对目标DOA进行估计,能够在空间欠采样情况下获得分布式目标中心DOA的准确估计。仿真结果表明了该方法的有效性。

基于载波变频稀疏采样与阵列移动的TOA-DOA联合估计

文中提出了一种利用少量传感器和少量快拍实现多目标波达时间(Time of Arrival,TOA)和波达方向(Direction Of Arrival,DOA)联合估计的方法。该方法设计了一种基于移动平台的完全稀疏阵列,保证不同时间的阵列位置合成后不存在重叠,并且通过差分变换可以得到更大的阵列孔径。同时,考虑了载波频率变换场景下一种新的稀疏采样方法,可以利用少量的快拍得到大量的虚拟数据,进而能够实现小快拍条件下TOA/DOA的精确估计。仿真结果表明,与传统的均匀线性阵列结合均匀采样的方式相比,文中所提方法能够识别更多的目标。同时,该方法的估计精度优于基于固定平台的嵌套阵列结合嵌套采样的方式。

基于稀疏阵列的多带信号频率和到达角联合估计

随着工作频段的不断拓展,传统的基于空时Nyquist采样的多目标源频率和到达角联合估计方法受到阵列孔径和采样速率的约束,提高估计精度往往伴随着较高的硬件成本。为此,基于互质阵列设计了一种十字型空时欠采样接收结构,并结合噪声空间重构、信源相关性配对,提出了一种具备闭式解的频率和到达角的无模糊估计方法。得益于稀疏阵列可有效拓展阵列孔径,所提方法相比基于传统均匀线阵的方法,在相同的硬件资源和较低信噪比条件下即可取得明显的估计精度提升效果。

多跳频信号波达方向与极化状态联合估计算法

为了有效辅助跳频(FH)网台分选和信号识别、跟踪,该文用正交偶极子对构造极化敏感阵列,基于空间极化时频分析,在欠定条件下实现了多跳频信号波达方向(Direction Of Arrival,DOA)与极化状态的高效联合估计。首先建立跳频信号的极化敏感阵列观察模型,然后根据参考阵元时频分析结果建立各跳信号的空间极化时频分布矩阵,再利用该矩阵中蕴含的信号极化-空域特征信息分别运用线性、二次型空间极化时频以及多项式求根共3种方法实现DOA与极化参数联合估计,最后蒙特卡罗仿真结果验证了该算法的有效性。

一种水下多目标方位、频率、距离联合估计新方法

本文提出了一种可在单次回波内同时完成多目标方位、频率、距离 (时延 )三维参数联合估计的高分辨新方法 ,它借用ESPRIT方法的思路构造两个空间子阵 ,通过对其自相关矩阵和互相关矩阵的广义特征分解 ,用特征值估计多目标方位 ,用特征向量估计多目标回波的频率 ,再用估计得到的频率去修正包络时延向量进而得到目标时延估计 .三维参数的配对由特征向量和特征值的对应关系自动完成 .计算机仿真结果表明 ,该方法在较低的信噪比条件下可以实现三维参数的高分辨联合估计 ,而且无需额外的配对算法 .作者还进行了多目标三维参数联合估计的消声水池实验 ,也取得了较好的结果 ,表明该方法对阵列误差有较好的稳健性 ,具有良好的工程应用前景 .

一种基于高阶累积量的信号频率和到达角联合估计算法

该文研究了一种基于高阶累积量的信号频率和二维到达角联合估计算法。在分析了数据模型和M.C.Dogan等人提出的算法—VESPA之后,本文给出了PRO-ESPRIT方法求解的VESPA.这一方法继承了高阶累积量抑制色高斯噪声的能力以及阵列虚拟扩展能力,用M个阵元的阵列可以分辨M—1个空间信号,同时还可以实现信号频率和到达角的联合估计。数值仿真结果证实了算法的有效性。

基于插值的多普勒频偏和频率斜升联合估计算法

为解决卫星移动通信系统中突发传输在低信噪比条件下的载波快速同步问题,该文提出一种基于插值的频偏和频率斜升联合估计算法。先通过对多普勒斜升搜索结合低复杂度频偏估计获得频偏和频率斜升的粗估计结果,再以频率斜升粗估计结果为中心、计算3个频率斜升值所对应的对数似然函数并据此对频率斜升进行二次插值以获得频率斜升估计值,最后在该估计值下计算出对应的频偏估计值,完成频偏和频率斜升的联合估计。仿真结果表明,该文算法的信噪比门限较低,估计性能接近克拉美罗下界(CRLB),而且计算复杂度远低于最大似然估计算法,非常适于实际应用。

估计声信号二维参数的免疫量子克隆算法

信号相位匹配(SPM)原理同时估计信号方位和频率两参数时,因计算量大,需设置固定的搜索步长和频带范围。针对该问题,提出了一种利用免疫量子克隆算法(IQCA)对声源波达方向和频率二维参数进行快速联合估计的高分辨方法。将SPM原理的奇异值分解(SVDSPM)判别准则作为具有双自变量(方位和频率)的适应度函数,并通过IQCA对该适应度函数进行非线性全局寻优,不仅实现了SPM的二维联合估计方法,而且加速了搜索最优参数的收敛过程。IQCA算法对SVDSPM的估计不仅提高了算法实时性,且与标准遗传算法(SGA)、免疫遗传算法(IGA)和量子进化算法(QEA)相比,大大提高了估计精度和稳定性。同时,双源估计的结果也表明本文算法在低信噪比下的性能优于MUSIC算法。

均匀圆形阵列的联合二维角度-频率估计

研究均匀圆形阵列的联合二维角度-频率估计问题.基于数据矩阵的重新排列、信号子空间的实数化处理、复数移不变方程以及联合特征值估计,推导出联合估计参数的ESPRIT类算法,该算法将参数估计问题转化为3个具有实特征值的实数矩阵的联合特征值估计问题.通过同时对角化算法估计矩阵的联合特征值,获得了参数联合估计的强可辨识性,即允许信号参数在任何一维任意重复,并可以使估计参数实现自动配对.理论分析和仿真证明了所提算法的有效性.

非合作通信中MQAM的定时载波联合同步

针对非合作通信系统中多径信道下含有大符号率偏差的M进制正交振幅调制信号定时载波的同步问题,提出了一种基于改进加德纳算法的M进制正交振幅调制信号定时载波联合同步方法.该方法首先利用加德纳算法中频偏与算法输出值之间的关系,进行定时偏移估计与载波偏移粗估计;然后利用与其相差半个码元的定时误差检测输出值的绝对值差进行锁定;最后利用锁相环跟踪细微的频偏和相偏.仿真结果表明,在多径信道下,所提的定时偏移和载波偏移的联合估计方法具有良好的估计性能.

利用状态空间模型联合估计波达方向和频率

针对阵列信号多维参数估计计算量大,需要参数配对运算等问题,提出了一种利用状态空间模型联合估计波达方向(DOA)和频率的方法。首先,构造一个特殊的状态空间模型,其系统矩阵包含信号的波达方向和频率信息;然后,通过选取合适的辅助变量,利用信号的二阶统计特性抑制噪声干扰,并利用正交投影理论和奇异值分解得到广义可观测矩阵的估计值;最后,由广义可观测矩阵得到系统矩阵的估计值,由系统矩阵估计值的特征分解得到信号的波达方向和频率。实验结果表明,在信噪比为0dB的情况下同时估计两个信源时,信号频率估计的均方根误差为0.003 5rad,信号到达角估计的均方根误差为0.38°,基本达到了联合估计算法的设计要求。

水声通信中脉冲干扰和载波频偏联合估计算法的研究

脉冲噪声和载波频率偏移严重影响正交频分复用(OFDM)水声通信系统性能。本文提出了基于稀疏贝叶斯学习(SBL)理论联合脉冲干扰和载波频偏估计算法。该算法在每次迭代中首先依据所有载波和频域信号的后验分布得到脉冲噪声最小均方误差(MMSE)估计值,然后根据该值估计出相应的载波频偏并对接收信号进行补偿,以降低脉冲噪声和载波频偏之间的相互影响。仿真结果表明,与已有分步估计算法相比较,新方法有效的降低了系统误比特率(BER),且该联合算法在非高斯背景下具有更好的稳定性。

空时欠采样下多目标频率和方位联合估计新方法

针对空时欠采样下多个窄带信号参量估计问题,提出了一种基于同时估计多实数的广义稳健中国剩余定理的频率和方位联合解模糊方法。该方法首先对任意单阵元采用多次时域欠采样,获得多个目标的模糊的频率估计值,然后利用同时估计多个实数的广义稳健中国剩余定理估计出多目标的无模糊频率;在空时欠采样下,获得多组阵元接收到的信号相位差的模糊值,再利用广义稳健中国剩余定理解相位模糊,从而估计出多源信号的真实方位。仿真实例表明新提出的方法可以在空时欠采样情况下有效地对多个目标同时解频率和方位模糊,频率和方位联合估计的精度高,稳健性好。

一种载频信息未知的目标方位估计快速算法

针对载频未知目标方位估计方法的二维搜索运算量大的问题,提出一种基于分离变量方法的目标方位估计新方法,该方法通过泰勒展开将阵列的导向矢量近似为仅含有方位因子的矩阵和仅含有频率因子的向量的积,并通过矩阵变换将二维MUSIC方位估计的空间谱函数中的频率因子约去,在此基础上进行目标的方位估计。整个计算过程只需进行一维搜索即可获得多个目标的方位,有效地减少了原二维搜索算法的计算量。仿真结果表明:该方法高信噪比条件下均方根误差约为0.3°,可以满足工程需要。

基于对称帧结构的联合频相估计

针对短突发通信系统中联合频相估计的剩余频偏对相偏估计的影响,首次引入对称帧结构的概念.首先,基于一种通用(非对称)帧结构,给出了对称帧结构的概念,并推导出基于此结构的数据辅助和非数据辅助两种同步模式下的载波参数估计克拉美罗界.然后,根据该对称帧结构下载波参数估计克拉美罗界的特征,提出了一种基于对称帧结构的联合频相估计.仿真结果表明,以基于最大似然准则的联合频相估计为例,相较于采用非对称帧结构的相偏估计,采用对称帧结构的相偏估计可以获得更低的均方误差和更大的抗频偏能力.

基于联合对角化的近场源三维参数估计

提出了一种基于联合对角化的近场源频率、到达角(DOA)和距离的联合估计算法。首先利用二阶统计量构造白化矩阵,再基于白化后的接收数据构造一组高阶累积量矩阵,利用联合对角化方法来得到高阶累积量矩阵的对角结构信息以及对角化矩阵来分别估计阵列流形和信号源的频率,进而由阵列导向矢量结合对应的信号源频率联合估计信号源的到达方向和距离。与基于高阶累积量的类ESPRIT方法相比,算法可以提高阵元利用率,具有更好的估计效果,同时不需要谱峰搜索且各参数自动配对,计算机仿真结果验证了该方法的有效性。