基于导频的OFDM信道估计

从最小二乘和最小均方误差两种估计准则出发，结合OFDM多载波并行传输中符号时间长度大于信道冲散响应持续时间的特点，在块状和梳状导频图案下。导出了时域和频域的信道估计算法。最后采用广义平稳非相关散射假设下的多径时变瑞利衰落信道模型。对各个算法进行了仿真,比较了不同导频图案下备算法对系统误符号率的影响，分析结果表明。当导频数大于以采样间隔为量度的等效信道长度时。时域估计比频域估计精度更高;当导频数目小于等效长度时,最小均方估计优于最小二乘估计。     

基于导频的OFDM系统信道估计方法研究

正交频分复用(OFDM)技术采用多载波传输方式,成为了第四代移动通信核心技术。OFDM系统可采用基于导频的信道估计方法,提高信道传输的准确性。文章在matlab环境下对块状导频进行仿真,对最小乘二算法和最小均方误差估计算法进行了比较,经过实验得出,块状导频更适合于慢衰落信道。     

OFDM系统信道估计算法仿真研究

未来无线移动通信需要高速率和高质量的数据传输能力。OFDM技术具有高速数据传输能力和较高的频谱利用率成为下一代无线通信的关键技术[1],而信道估计又是决定OFDM通信质量的关键技术。本文对多载波正交频分复用(OFDM)系统最常见的两种信道估计算法,即最小平方算法和最小均方误差算法进行介绍,并在MATLAB环境下仿真比较了两张算法。仿真结果表明MMSE算法的误码率优于LS算法,当信噪比越低时,MMSE的优越性越明显。     

OFDM系统导频信道估计算法的性能研究

研究基于块状导频的最小平方（LS）信道估计、线性最小均方误差（LMMSE）和低秩LMMSE信道估计算法,并进行了算法仿真,得出不同信道估计算法下正交频分复用（OFDM）系统误比特率（BER）和信噪比（SNR）之间的变化关系,以及在不同导频符号间隔下的误比特率曲线图。仿真结果表明：LMMSE、低秩LMMSE和LS算法的性能依次变差,且导频符号间隔对误比特率性能影响较大。     

基于导频的光OFDM系统信道估计

信道估计是光正交频分复用（OOFDM）系统关键技术之一,为了克服光纤色散和模式的传输时延所产生的载波间干扰（ICI）,设计了一种基于导频的信道估计器,通过分析最小二乘（LS）和线性最小均方误差（LMMSE）算法估计原理,仿真实验比较两种算法的误比特率和均方误差性能,实验结果表明,LS与LMMSE在OOFDM系统中都有较好的作用,但LMMSE算法性能要优于LS算法。     

OFDM系统信道估计的研究

OFDM(正交频分复用)系统以其抗多径衰落和较高的频带利用率,得到了众多领域的广泛应用。本文就OFDM系统中关键技术之一的信道估计技术进行了介绍。并分别叙述了OFDM系统和信道估计的意义,归纳了信道估计的分类,最后介绍了各种信道估计算法。     

OFDM系统中的信道估计算法比较

研究了OFDM系统中基于LS、MMSE及SVD的信道估计算法,并对其进行了性能分析和比较.通过SVD降低了运算复杂度,简化了MMSE算法,且性能良好.     

OFDM系统中基于导频的低秩信道估计方法

主要研究了正交频分复用(OFDM)系统中基于导频辅助的低秩信道估计方法,提出了一种秩的取值及自适应秩跟踪方法。低秩估计方法利用信道的频域(和/或时域)相关性以及奇异值分解技术。其中关键的秩估计也就是信号子空间的维数判定必须在计算复杂度和估计误差两方面折中考虑。仿真表明给出的秩估计方法能够比较准确地反映出信号子空间的大小,大大降低运算复杂度。在此基础上的低秩方法与线性最小均方误差(LMMSE)估计的性能几乎一样并且对子载波总数的大小和信道环境变化的敏感性相当小,通过分块估计还可以进一步降低运算量。     

OFDM系统中基于维纳滤波的信道估计方法及其简化方法

正交频分复用(OFDM)有很高的频带利用率和很强的抗干扰能力,近年来越来越受到人们的关注。在OFDM移动通信系统中,多径衰落信道对系统性能的影响很大,信道估计可以消除信道对OFDM系统的影响,从而提高系统的性能。本文提出了一种OFDM系统中的基于维纳滤波的信道估计的方法及其简化方法,该方法有很好的误差性能,同时它的计算复杂度也较低。     

OFDM系统中的信道估计方法分析

对信道估计有利于消除信道对OFDM系统性能的影响。本文探讨了OFDM系统中信道估计的多种方法,重点对MMSE(最小均方误差)、LS(最小平方)、PSAM(导频辅助调制)和盲的信道估计方法及它们的特点进行了分析和比较。     

OFDM系统中一种改进的信噪比估计算法

在OFDM系统,SNR承担着监控信号质量的责任.主要研究了基于LMMSE信道估计的信噪比估计.针对现有算法的复杂度高,信噪比估计有偏的问题,提出了一种改进的修正算法.该方法通过无偏的噪声估计以及前后OFDM符号之间的迭代来实现快速收敛,并且直接利用LMMSE信道估计过程的系数来计算修正因子,计算复杂度低.经仿真表明,所提方法在高SNR时估计精度可提高2dB,误码率也有0.3dB的提升.     

基于变换域处理的OFDM系统信道估计的改进方法

本文研究了基于变换域处理的OFDM系统信道估计的基本原理和变换域滤波处理方法,提出了一种变换域导频插值信道估计的改进迭代算法,同时,采用具有更好滤波效果的“带阻滤波器”优化了其中的变换域滤波器的设计,通过接收端检测到的信噪比调整能量参数。仿真结果表明,提出的采用优化变换域滤波器的信道估计算法具有较好的性能,在一定程度上可以接近于理想信道估计的性能。     

基于数据拟合的OFDM时变信道估计方法

利用周期伪随机(PN)序列频域能量集中在某些点上的特点,提出一种基于数据拟合的时变信道估计算法.该方法利用周期性PN序列的自相关特性,降低噪声和未知数据对导频的干扰;同时利用其周期性,实现对信道变化趋势的多点拟合;并在此基础卜利用信道时间平均值对估讣参数进行修正,以进一步提高估计精确性.仿真结果表明:与传统方法相比,该方法具有较优的误码率(BER)和均方误差(MSE)性能,尤其在低信噪比环境下性能改善显著.     

Parametric channel modeling based OFDM channel estimation

A simplified parametric channel estimation approach was proposed for orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） systems. Based on parametric channel model, this algorithm is composed of two parts： the estimation of channel parameters and channel interpolation. The exponentially embedded family （EEF） criterion is exploited to determine the number of channel paths as well as the multipath time delays. Consequently, the channel frequency responses is acquired via the estimated parameters. Additionally, the authors＇ scheme is computationally efficient owing to the needless of the eigenvalue decomposition or the estimation of signal parameters by the rotational invariance technique （ESPRIT）. Simulations are provided to validate the performance of this algorithm from perspectives of the probability of correct estimation and the mean square error （MSE）. It is demonstrated that this approach exhibits a superior performance over the existing algorithms.     

基于块状导频的OFDM信道估计

首先对OFDM系统中基于导频辅助的信道估计算法进行研究,为了降低复杂度,利用奇异值分解(SVD)给出一种低阶近似的信道估计器。仿真结果表明LMMSE算法利用信道相关特性增加了运算量,但可以获得较好的估计效果,其简化算法(SVD)的性能略有下降,且随着信噪比增大,会出现"地板效应"。     

基于噪声子空间跟踪的OFDM盲信道估计

基于子空间分解的OFDM信道估计算法利用信号子空间和噪声子空间的正交性可以对信道参数进行盲估计,但是子空间分解的运算量大,使盲信道估计算法的实用化受到限制。本文在噪声子空间自适应跟踪的基础上进行OFDM盲信道估计,显著降低了运算量。仿真结果表明,在适当选择学习因子后可以实现对噪声子空间的快速跟踪,在噪声子空间跟踪的基础上得到的信道估计性能接近于子空间分解法。     

OFDM系统的导频信道估计方法的设计与性能分析

OFDM作为一种多载波的调制方式,在新一代移动通信中得到了非常广泛的应用。信道估计作为其中一种关键技术对系统性能有着十分重要的影响,因此设计一种具有可靠的性能同时又具有比较低的复杂度的估计方法就显得非常重要。本文基于这一目的采用了基于导频的信道估计方法,将LS算法,LMMSE算法,SVD-LMMSE算法应用于信道估计中,在具体的信道模型下对几种算法的性能进行了仿真实验,得到了在不同信噪比的情况下的误比特率变化曲线,并比较了3种算法的性能。