宽带电力线载波OFDM信道估计

正交频分复用(OFDM)是电力线高速数据传输的有效调制技术。而电力线信道的时频双选择性造成OFDM系统的频率偏移,导致载波间干扰(inter-carrier interference,ICI)。为准确掌握信道特性,提出了基于离散长球序列-基扩展模型(DPSS-BEM)的宽带电力线载波OFDM信道估计方法。采用二维DPSS-BEM对电力线信道进行建模,将电力线信道视为二维正交分量的线性加权,并利用导频位置的训练信息和最小二乘法估计权值。仿真表明,该方法能有效地跟踪电力线信道变化,改善信道的归一化均方误差和误码率性能,以便有针对性地采取措施,减少载波间的相互干扰。

用于有虚载波OFDM系统的信道估计算法

提出了一种适用于有虚载波的正交频分复用系统的改进信道估计算法。由于传统的信道估计器无法估计虚载波处的信道传输函数,从而逆离散傅里叶变换导致信道能量泄漏,使得时域滤波方法不能直接应用。为了解决这个问题,利用信道冲激响应的有限性,推导了以最小二乘法(least square,LS)来估计虚载波处的信道传输函数。进一步观察信号子空间和噪声子空间中噪声的相关性,使用最大后验概率准则估计出信号子空间的噪声并消除其带来的估计误差。该算法不仅可在训练模式下应用,也可推广应用于基于判决反馈的跟踪模式。仿真结果表明,改进算法无误符号率平台效应,且其误符号率较传统LS算法有2 dB的信噪比增益。

基于低压电力线正交频分复用系统虚载波改进信道估计算法

分析低压电力线信道特性,提出了一种增加导频密度的信道估计算法。该算法用导频取代系统部分虚载波,再将新的正交频分复用符号中的导频进行重新分布,实现导频在系统子载波中等频率间隔分布,依靠导频频率间隔的减小,达到提高信道估计精度的目的;为了防止虚载波数量的减少导致符号间干扰的增加,对滤波器的设计进行了改进,将传统的升余弦窗函数与改进升余弦窗函数进行线性组合。此外,将低密度奇偶校验码应用于系统中,得到更加精确的信道频率响应特性。仿真结果表明,该信道估计算法可获得比传统正交频分复用系统更低的信道估计均方误差和误码率,且不降低系统符号传输速率。

一种基于均匀分布型的MIMO OFDM系统最优导频设计

本文提出了一种针对存在虚子载波的MIMO OFDM系统下基于均匀分布型的最优导频设计,该设计通过采用时域最小二乘信道估计(TD-LS-CE),且以数据子载波的频域信道响应的均方误差为准则,在最大化带宽效率的前提下,对各发送天线上均匀分布型的导频子载波进行功率最优化分配,并推导了其闭式解。最后,仿真结果表明该最优导频序列在MSE、BER性能方面均优于传统的移相正交导频序列和等功率分配的交错正交导频序列。

基于VC的MIMO-OFDM系统的子空间半盲信道估计

传统的子空间盲信道估计收敛速度缓慢且需要大量接收信号才能保证估计性能良好,就此问题提出了一种新的基于虚拟载波(VC)的MIMO-OFDM系统的盲信道估计算法。该算法是传统子空间算法与块矩阵思想的结合,在每个OFDM符号中提取一组子矢量来降低维度。而后又在盲信道估计算法中加入导频序列形成新的半盲信道估计算法。通过计算机模拟仿真发现,新提出的盲信道和半盲信道估计算法在信道估计性能和收敛性方面均表现较好。

MIMO-OFDM中基于系统分解的VC子空间盲信道估计快速算法

研究MIMO-OFDM系统中的盲信道估计问题。将OFDM系统中的子空间盲信道估计方法引入到MIMO-OFDM系统中,建立了带有虚拟载波的系统数据传输模型。针对MIMO-OFDM系统VC子空间盲信道估计算法复杂度高的特点,提出了一种该算法下基于系统分解的快速方法。仿真实验结果表明,算法在RMSE性能上稍差于原算法,但却显著降低了信道估计算法的复杂度,对快速信道估计应用方面具有一定的指导意义。

一种提高数据利用效率的单载波信道估计方法

在单载波频域均衡系统中,提出了一种高效利用已知接收数据进行子空间盲信道估计的方法。对每个接收数据块内的符号进行循环移位,将原一列数据向量扩展为两列行线性非相关数据矩阵。因此,在相同均衡性能指标下,所利用的接收数据量是以往使用的子空间盲信道估计方法的一半。这意味着,此方案适用于某些对数据量有严格限制要求的场合。仿真实验结果表明,在保证性能无衰减的前提条件下,节省一半的所需数据量。

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。

基于虚拟子载波的LTE信道估计算法设计

分析了经典LTE系统信道估计算法在不同信道条件下的缺陷,为克服传统信道估计固有的泄漏效应,提升LTE系统信道估计的有效性,提出了基于虚拟子载波拓展的连续相位预测和连续相位周期延拓算法,可有效提升LTE系统吞吐量。数值仿真结果也验证了所提算法的有效性。

MIMO-OFDM系统中空载波对信道估计和系统性能的影响

本文分析了有空载波的OFDM系统利用信道响应长度信息进行时域滤波时信道估计算法的性能,推导了有信道估计误差时MIMO-OFDM系统BER的解析式,对具有不同训练序列结构的MIMO-OFDM系统通过数值方法分析了信道估计算法对其BER的影响。研究结果表明,在有空载波的单发单收(SISO)OFDM系统中,时域滤波信道估计算法不会影响BER性能;而在有空载波的MIMO-OFDM系统中,当采用某些训练序列结构时会严重影响BER。

时变信道中联合信道估计的单载波迭代均衡接收机

针对宽带无线通信信道的时变性和多径时延问题,提出了一种联合信道估计的单载波迭代均衡接收机。首先,根据多径时延带来的信号分集可能性,设计反馈滤波器组,尽可能消除不同时延信号间的符号间干扰;然后,设计前馈滤波器,将经过干扰消除后的多路信号进行分集合并,从而获得分集增益;最后,根据导频信息和迭代均衡模块输出的软信息,利用复指数基扩展模型对信道进行迭代估计。仿真结果表明:与现有的快时变信道下联合信道估计的迭代均衡方法相比,所提出的方法在时延扩展较大而多普勒频偏较小的情况下,当误比特率为10^(-5)时,迭代3次后的性能改善为1 dB,距离匹配滤波界约为1 dB;在多普勒频偏较大而时延扩展较小的情况下,当误比特率为10^(-5)时,迭代3次后的性能改善约为2 dB,距离匹配滤波界约为0.8 dB。

改进的基于虚拟子载波的盲信道估计算法

为了加快正交频分复用(OFDM)系统盲信道估计的收敛速度和提高该系统的估计精度、频带利用率,提出了一种子空间盲信道估计的改进算法。该算法不同于已提出的利用累量信息或者进行接收端分集的盲信道估计算法,而是在引入虚拟子载波的基础上,在接收端直接对接收到的信号进行两次奇异值分解(SVD),并可直接应用于CP-OFDM系统和ZP-OFDM系统中。计算机仿真结果表明,在相同条件下,该算法与已提出的子空间盲信道估计算法相比,提高了OFDM系统盲信道估计的精度和收敛的速度。

一种适用于TD-LTE系统的MAP信道估计算法

传统的信道估计方法无法估计出虚拟子载波处的信道传输函数，从而逆傅里叶变换到时域后导致信道能量的泄露，使得时域滤波不能直接使用。提出了一种适合TD-LTE系统的MAP信道估计算法。利用信道冲激响应的有限性推导了以最小二乘算法（LeastSquare，LS）来估计虚拟子载波处的信道传输函数，进一步观察了信号子空间和噪声子空间中噪声的相关性，使用最大后验概率准则估计出信号子空间的噪声并消除其影响。仿真结果表明，该算法较传统的Ls算法有较大的改进，算法复杂度也较低，具有一定的应用价值。

快变信道环境下的MIMO OFDM系统信道估计算法

为了实现对快变信道环境下的多输入多输出正交频分复用(MIMO OFDM)系统信道估计,提出了一种基于多项式的基扩展模型(BEM),并联合迭代判决反馈并行干扰抵消(PIC)检测的信道估计算法.利用BEM将信道估计转化为对少量模型参数估计的特性,并结合PIC检测算法,以达到精确信道估计和消除载波间干扰的目的.仿真结果表明,该算法与传统最小二乘、线性最小均方误差信道估计算法相比,在误码率约为10-3时,信噪比增益为5dB左右.此外,新算法不需要知道信道的时域统计特性,且采用了移相正交导频设计,在一定程度上降低了信道估计的复杂度.

MIMO-OFDM系统中的信道盲估计技术

MIMO-OFDM能极大提高系统的容量,同时能克服频率选择信道对于信号的影响。文中讨论了MIMO-OFDM信道估计中能解决带宽有效利用率的信道盲估计技术。在虚载波可用的情况下,信道盲估计可以不用循环前缀来提高信道利用率,避免由于插入导频符号而带来的资源浪费。通过对一个二传送、三接收天线系统的仿真结果表明,文中提出的噪声子空间方法,能有效地减少信道估计错误,使系统容量达到更高信道利用率。