TD-LTE系统加性高斯白噪声环境下信道估计算法与仿真

研究了TD-LTE系统加性高斯白噪声环境下,LS信道估计、LMMSE信道估计、基于DFT的信道估计3种算法的原理。利用MATLAB搭建LTE系统下行仿真链路,分别在3GPP EPA5,EVA70和ETU300 3种信道环境下,测试了LS算法、DFT LS算法、LMMSE算法和DFT LMMSE算法的性能。结果表明,DFTLMMSE算法的性能比较优良,为实际TD-LTE系统下行链路的信道估计算法提供参考。     

一种基于聚类分析的信道估计算法

在正交频分复用系统中,传统的DFT信道估计算法计算复杂度比MMSE算法低,性能比LS算法好,但是它只消除了信道冲激响应中循环前缀长度之外的噪声,而循环前缀长度以内的噪声并没有进行抑制,说明性能存在提高的空间。一般,通过引入判决门限,进一步消除信道噪声的影响,提高系统性能。本文,利用聚类分析技术对循环前缀长度内的噪声进行识别,进一步消除噪声的干扰。仿真证明,本文的改进信道估计算法性能优于原算法。     

基于小波去噪与能量均值的DCT信道估计阈值改进算法

针对DCT的OFDM信道估计传统算法不能有效抑制循环前缀内部噪声的问题,本文介绍了一种基于小波去噪与能量均值的DCT信道估计阈值改进算法。首先,利用小波变换对最小二乘(LS)方法得到的估计结果进行去噪处理,然后求出循环前缀长度内各采样点上的能量均值,并将其作为DCT线性插值过程中的阈值,最后用此阈值对循环前缀内的噪声进行优化,达到降低信道噪声影响的效果。仿真实验表明:在相同的实验环境下,与经典DCT信道估计算法相比,当误码率相同时,改进算法的信噪比大约提高了2dB,当均方误差相同时,改进算法的信噪比大约提高了3dB。     

基于子空间算法的MIMO-OFDM盲信道估计研究

统一了应用于SISO-OFDM系统子空间算法盲信道估计的识别条件并推广到MIMO-OFDM系统中,实现了基于噪声子空间算法的盲信道估计技术。该算法对信道的真实阶数不敏感,只需要MIMO信道阶数的上限,且可以获得信道的精确估计,并且能快速收敛。仿真结果验证了该算法的均方误差性能。     

TD-SCDMA系统中基于时域数据统计信息的信道估计算法

TD-SCDMA系统中运用的B.Steiner估计器是一种低代价的信道估计器,由于受到噪声的影响,其导致估计的精度有限。以Steiner算法为基础,有多种基于门限处理的信道估计算法,如何设置门限是这类改进算法的关键问题。本文对信道估计算法的时域结果进行能量检测,基于时域数据统计信息给出信道估计改进算法。仿真结果表明,改进的信道估计使系统的性能获得较大的改善与提高。     

一种新的基于导频的MIMO-OFDM信道估计方法

多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)技术可以大幅度地提高无线通信系统的信道容量与传输速率,其信道估计精度对系统性能有着直接的影响。针对时域最小二乘(LS)信道估计复杂度大的问题,分析了一种基于变换域的MIMO-OFDM信道估计算法,并且提出了一种新的信道插值算法。仿真结果表明:提出的方法在误码率性能上优于最小二乘(LS)算法,接近理想信道估计性能,并且该算法计算复杂度低,易于在实际系统中实现。     

大规模MIMO系统中联合最强用户冲突解决的最大似然信道估计方案

在多小区大规模多输入多输出(MIMO)系统中,针对各小区复用相同导频序列进行信道估计存在有导频污染问题,提出了一种大规模MIMO系统中联合最强用户冲突解决的最大似然(ML)信道估计算法。该方法联合最强用户冲突解决(SUCR)算法和循环前缀的最大似然信道估计算法,先在小区用最强用户冲突解决方案减轻用户之间的竞用相同导频的干扰,减少竞争导频的用户数,提高系统的成功接入用户数数量,然后再用循环前缀的最大似然的信道估计算法,对处理后的导频序列的信道进行信道估计,以获得较为准确的信道状态信息。仿真结果表明,提出的算法对比分析传统ML算法和MMSE算法能够得到更好的归一化均方误差和系统能量效率,并且可以较明显地减轻导频污染对信道估计的影响。     

基于频域分段的MIMO-OFDM系统信道估计算法实现

针对目前MIMO-OFDM系统信道估计算法运算复杂度高的问题,本文着重研究低复杂度的基于导频的信道估计算法。首先,发送导频信息获得导频子载波处信道参数,然后利用插值算法来恢复出整个信道的信道参数信息,最后采用运算复杂度低的频域分段最小均方误差(SMMSE)算法,并与基于训练序列的LS和MMSE这两种基本的信道估计算法进行了比较。     

多径信号达到角和时延联合估计方法

在多径通信环境下,常涉及到估计路径的入射角度(DOA)和相对时延(TDOA)问题。因此,提出通过估计信道响应实现信道参数估计的方法,并最终给出一种无须搜索的闭式解。该算法首先根据最小二乘法估计信道冲击响应,再对估计的信道进行傅里叶变换,将时延流型矩阵映射为一个具有Vandermonde结构的矩阵,使得信道具有双重的Vandermonde结构。最后,基于信道模型的平移不变特性,使用类ESPRIT算法求解广义特征值,直接计算出可以自动配对的入射角度和时延。仿真结果证明该算法在DOA或TDOA相距非常近时也能够得到较好的估计性能。     

OFDM无线信道估计中MLE算法的实现

对基于导频的信道估计算法-MLE（最大似然估计）的原理及怡计效果进行研究。针对该算法建立系统模型，采用在频域插入导频的形式，使用基于两个一维的信道估计，求出近似的信道冲激响应函数，最后由计算机仿真实现结果并分析该算法的性能。     

大学学报

正交频分复用系统中脉冲成型信道估计算法 摘要提出一种脉冲成型的信道估计算法．该算法将频域的信道信息转换为时域信道信息,通过多径信息和理论推导的脉冲信号就町以合成几乎没有失真的信道时域特性,并能消除大部分的噪声干扰,     

一种时变衰落信道的SNR估计方法

信号噪声比率（SNR）估计是在时变衰落信道环境下相移键控通信系统的重要指标,目前有两种可实现的估计方法：数据辅助估计和非数据辅助估计。时变衰落信道可以建立为一个关于时间的多项式模型。传统的估计方法精度受限于Cramer—Rao下界信道,信道时变特性对于SNR估计的影响可以忽略。目前,一种新颖的最大似然（ML）SNR估计方法是由时变衰落模型推导而来的。对于DA场景估计来说,有一种简易的闭环估计方案,其准确性能评估依赖于正确与错误（不匹配）的多项式阶数。对于NDA估计,未知的数据符号建立为随机的模型,利用了边缘似然估计方法。最大期望算法通过迭代方法使得似然函数最大。仿真结果表明,相比先前公布的算法实现,该估计算法统计效率更高。     

移动云计算中的时变通信信道估计算法

在移动云计算中,通过无线通信方式实现数据调度和传输,移动云计算通信信道具有时变特性,对其有效的信道均衡和相位估计是保证云计算质量的基础。传统的时变通信信道估计算法采用多模盲均衡算法,出现码间干扰和相位失衡。提出一种基于二次调频双稳态检测的移动云计算中的时变通信信道估计算法。首先进行移动云计算的通信信道模型构建,基于协议信道邻居构建的通信功率增益模型,进行信道划分协议设计,设计二次调频双稳态检测算法,采用同步算法减少系统子载波间的正交性抑制,得到移动云计算通信系统信道均衡系统,检测移动云计算信道的时变特征,实现准确估计,通过仿真实验进行性能验证。仿真结果表明,该算法具有较大的信道估计性能,抗干扰能力提高,信息增益提高,在云计算通信中具有较好的稳健性。     

基于导频的MIMO—OFDM系统信道估计方法

该文研究了在多径衰落信道下基于导频的MIMO-OFDM系统的信道估计方法,把空时分组码和OFDM技术结合起来,采用了基于Ls准则的MIMO信道时域估计算法获得信道的初始估计,然后用维纳滤波器和一种简化的信道估计方法估计出各信道所有频点上的频率响应。最后对这两种插值算法进行了仿真。     

基于自适应支持检测信道估计算法

针对经典CS信道估计算法在低信噪比情况下对信道状态信息估计不够精准的问题,结合基于透镜的毫米波大规模MIMO可以显著减少所需RF链的数量。本文考虑了3D波束空间信道模型并提出了一种基于自适应支持检测信道估计方案。该方案的基本思想是将3D波束空间信道估计问题分解成几个子问题,每个子问题只处理稀疏信道分量。对于每个信道分量,利用3D波束空间信道的水平和垂直稀疏度,先以高精度自适应地检测其支持,然后消除这个信道分量的干扰影响,作为检测下一个子信道分量的支持。在所有信道分量支持检测之后,可以用LS低导频开销估计波束空间信道的非零元素。仿真结果验证了所提出的方案即使在低SNR情况下也比经典OMP算法和CoSaMP算法获得更优的系统性能。     

基于MIMO-OFDM系统下的子空间算法研究

信道估计是4G研究中的关键技术之一,本文基于二阶统计量的子空间盲信道估计算法,对子空间算法以及在MIMO-OFDM系统下的子空间算法进行了分析,通过计算接收信号矢量的自相关求得噪声子空间。     

OFDM系统基于压缩感知的信道估计方法

本文提出了一种基于压缩感知的OFDM系统信道估计模型,在此模型基础上给出了具体的基于压缩感知的OFDM系统信道估计实施步骤并进行仿真验证。仿真结果表明,在导频数目相同的情况下,基于压缩感知的OFDM信道估计方法的性能明显优越于传统的数据辅助OFDM系统信道估计方法;在性能接近的情况下,基于压缩感知的OFDM信道估计方法使用导频数远少于传统的数据辅助OFDM系统信道估计方法。     

基于四阶累积量的CSPRIT算法

分析了基于二阶统计的CSPRIT算法在空间相关高斯噪声环境中存在的问题，提出将四阶累积量与CSPRIT算法相结合，处理一维二元相移键控信号（BPSK）和多元幅移键控信号（MASK），实现信号到达角（DOA）的估计和波束形成器的构造。与基于二阶统计的CSPRIT算法相比，基于四阶累积量的改进算法能够有效抑制空间相关的高斯噪声，提高信号估计精度。计算机仿真验证了该算法的有效性。     

基于导频的OFDM信道估计算法比较与分析

OFDM(正交频分复用)技术是多载波传输的典例,文章探讨了块状导频和梳状导频的性质以及OFDM信道估计算法的性能。对于块状导频的信道估计应用了LS算法、LMMSE算法和SVD算法,针对梳状导频介绍了线性插值法、二阶插值法和三次样条插值算法。文章对于信道估计算法以及导频的选择具有一定的参考价值。     

LDPC码在高速移动环境下的编译码实现

为便于硬件实现,选择了一种块状结构的Block-LDPC码。编码算法采用与Block-LDPC码结构相对应的基于近似下三角矩阵的编码算法,这种算法无须改变矩阵结构,便可实现编码。高速移动下的信道模型是一类频率选择性信道现有的信道仿真模型,为便于硬件仿真采用频率选择性确定性信道模型中的多径瑞利衰落信道仿真模型。实验证明了该模型基本符合当前仿真需求。译码算法采用UMP BP_Based算法,不需要信道估计、复杂度较低,特别适合硬件实现。采用上述算法并通过Matlab编程实现了整个编译码平台的搭建。