MIMO-OFDM系统中稀疏信道估计算法研究

 针对多输入多输出正交频分复用系统,利用信道冲激响应的稀疏特性,提出1种新的MIMO-OFDM信道估计算法,简称为MIMO-MP算法.首先利用匹配追踪思想确定出非零抽头系数的位置,然后再采用最小二乘算法完成对非零系数值的2次估计,从而通过减少信道估计参数的个数降低算法复杂度.该算法具有较好的性能,但在剩余向量更新上还不是很精确,通过改进剩余向量的更新方式,得到另一种性能更优的算法简称为MIMO-MMP算法.仿真结果验证了算法的有效性.     

基于改进TSVR的MIMO-OFDM系统信道估计及其原空间解法

为了提高多输入多输出正交频分复用系统(MIMO-OFDM)的信道估计性能,本文采用改进的加权支持向量回归机对信道参数进行估计.TSVR由KNN算法计算训练样本的权值,加入到TSVR的目标函数.在信道估计过程中,首先利用最小二乘算法对导频位置处的信道参数进行估计,得到对TSVR的训练样本,通过求解改进TSVR的二次优化问题得到MIMO-OFDM系统的信道参数,利用牛顿迭代法在原空间进行仿真实验,本文提出的改进的加权TSVR信道估计算法与其它的算法相比,具有良好的估计性能和抗噪声能力.     

MIMO-OFDM系统中基于子载波分组信道估计的改进算法

针对传统的MIMO-OFDM系统信道估计算法复杂度高、对导频结构有特殊要求的问题,提出了2种基于子载波分组信道估计改进算法。改进算法通过子载波分组将多天线信道估计转换成单天线信道估计来获取导频子载波信道响应,避免了大矩阵求逆运算,降低了算法的复杂度;利用DFT滤波算法或LMS自适应滤波算法得到整帧所有符号的信道响应,实现算法复杂度不变、估计性能的提高。理论分析和仿真结果表明,改进算法与传统的信道估计算法相比较,具有较低的复杂度和更好的估计性能。     

基于压缩感知的非线性 OFDM 系统迭代信道估计算法

针对因非线性失真引起的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统信道估计性能下降的问题,提出了一种基于压缩感知的非线性OFDM系统迭代信道估计算法。在算法实现过程中,利用信道与非线性噪声的双重稀疏性,将导频信息作为观测矩阵进行压缩感知信道估计,再将所得信道信息看作观测矩阵进行压缩感知非线性失真估计,进而对信号进行非线性补偿,并逐步循环迭代至算法收敛。仿真表明,在稀疏信道下,该算法在较少的迭代次数下即可有效减小非线性失真对信道估计的影响,且比现有方法性能更优,仿真证明了该方法在性能上的优越性。     

MIMO-OFDM系统的基于补码的信道估计

从信道模型和补码序列、导频设计和信道估计、仿真结果等方面对MIMO—OFDM系统进行了全面的分析。从仿真结果可以看出,在较低的复杂度下,估计信道的精度和收敛性能都证实了所分析的结果。     

迭代KALMAN信道估计算法在MIMO-OFDM系统的性能仿真研究

讨论了MIMO-OFDM通信系统中时变信道估计的KALMAN滤波算法。为了提高传统KALMAN信道估计算法的性能,提出了一种迭代KALMAN滤波算法,将整个子载波分为2部分:一部分用于发送导频,另一部分用于发送信号。在一个OFDM符号块中,对导频子载波和信号子载波处的无线信道进行循环估计,从而提高信道估计的精度。仿真结果表明,迭代KALMAN滤波算法的性能好于传统KALMAN滤波算法。     

基于MIMO-OFDM系统的多径信道估计

信道估计技术对提高MIMO-OFDM系统性能起着至关重要的作用.通过研究一种改进的LS估计方法,用来估计基于IEEE 802.16e标准中的MIMO-OFDM系统.研究结果表明:系统在单径环境下的估计性能要优于多径环境下的估计性能,而且单径和多径之间的性能差距会随着收发天线数目的增加而增大.     

OFDM系统中基于导频的信道估计及其MATLAB仿真

本文介绍了正交频分复用(OFDM)系统中两类常用的信道估计算法:最小二乘(LS)和最小均方误差MMSE).在广义平稳的多径时变瑞利衰落信道模型下,利用MATLAB程序仿真实现了LS、MMSE以及简化的MMSE信道估计,得出了均方误差(MSE)和误符号率(SER)随信噪比(SNR)变化的曲线.仿真结果表明,MMSE算法的效果要优于LS,简化MMSE算法的运算复杂度介于LS和MMSE之间,且估计精度接近MMSE算法.     

MIMO-OFDM系统中信道估计算法的改进研究

提出一种新的基于最小二乘准则的频域信道估计算法,该算法设计了一种新的具有互补性的2个连续训练序列,对所有子载波的频率响应进行估计,减小了线性内插造成的误差,并在多普勒频移不同时采用不同的预估计值加权参数,有效地减弱了多普勒频移对估计精度的影响.仿真结果表明,此算法在不增加计算复杂度的前提下,有效地提高了估计精度.     

OFDM系统中基于导频的信道估计及其MATLAB仿真

本文介绍了正交频分复用（OFDM）系统中两类常用的信道估计算法：最小二乘（LS）和最小均方误差（MMSE）。在广义平稳的多径时变瑞利衰落信道模型下,利用MATLAB程序仿真实现了LS、MMSE以及简化的MMSE信道估计,得出了均方误差（MSE）和误符号率（SER）随信噪比（SNR）变化的曲线。仿真结果表明,MMSE算法的效果要优于LS,简化MMSE算法的运算复杂度介于LS和MMSE之间,且估计精度接近MMSE算法。     

Suboptimal MMSE Channel Estimation with Subspace Tracking for MIMO-OFDM Transmission

A suboptimal minimum mean-squared error estimation (MMSE) is proposed for a dispersive wireless channel in the absence of its correlation matrix for multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) transmission.It utilizes a fast subspace approximation tracking to separate signal subspace with a limited set of channel estimates.The subspace rank is adjusted by pre-set thresholds in different signal-to-noise ratios (SNRs).The performance comparison among the proposed algorithm,least square based,and the optimal MMSE estimation is shown by numerical simulation under a spatially correlated multi-tap channel scenario.It demonstrates that the approach has better normalized mean square error than recursive least square estimation and yields 3 dB gain over the latter.     

一种改善的MIMO-OFDM系统MAP信道估计

在MIMO-OFDM系统下提出一种最大后验概率(MAP)信道估计算法.该算法利用期望最大化(EM)算法把MIMO信道估计分解为一系列独立的SISO信道问题,降低了MAP算法的计算复杂度.同时,根据在角域内不同发送和接收天线间的信道可近似为空间不相关,利用最有用抽头(MST)技术来减小噪声对估计性能的影响.仿真实验表明,与传统LS和EM算法相比,所提算法在低信噪比下具有较低的估计误差.     

V-BLAST OFDM系统的信道估计方法

下一代宽带无线通信系统的核心技术MIMO-OFDM(Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing)能显著提高系统的容量,但要获得该技术所带来的性能优势,快速、准确的信道估计是关键。为降低V-BLAST OFDM(Vertical-Bell Laboratory Layered Space-Time Orthogonal Frequency Division Multi-plexing)系统中信道估计的运算复杂度和提高估计精度,提出了一种基于CAZAC(Constant Amplitude ZeroAuto Correlation)序列的信道估计方法。该方法避免了矩阵求逆运算,利用该序列良好的自相关性,通过相关运算可消除多发送天线信号间及多径信号间的相互干扰,并且明显抑制了噪声对估计性能的影响,使信道估计的性能得以显著提高。理论分析和计算机仿真结果表明,该方法无需多径时延估计,较已知功率时延谱与未知功率时延谱的传统信道估计算法,可分别获得约1 dB和2 dB的性能增益。     

MIMO-OFDM蜂窝系统中优选训练序列及信道估计

对多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)蜂窝系统中的信道估计进行了研究，推导了用于多小区多天线的最优训练序列条件，给出了一种实用优选训练序列，并在此基础上提出了一种迭代信道估计算法．结果表明，所提出的迭代信道估计算法可以有效抑制同信道干扰对估计精度的影响，使该估计器具有更高的估计精度，在同信道干扰环境中性能更稳健，从而使接收机性能更靠近理想信道估计的性能．     

MIMO-OFDM无线传输系统中的信道估计

以2×2多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)非盲信道估计方法为研究对象,分析了该系统中基于时域训练序列,结合空时分组码的直接判决信道估计方法和基于Wiener内插的信道估计方法仿真比较了其性能。结果表明,当多普勒频移较小时,可采用简单的直接判决方法进行信道估计;多普勒频移较大时,宜采用维纳内插方法进行信道估计,且可以提高信道估计精度。     

MIMO-OFDM系统信号检测和信道估计算法

文章针对MIMO-OFDM系统提出了一种局域化的最大似然信号检测算法,通过调整每个发送天线信号集中的搜索点邻域大小,在计算复杂度与系统性能之间折衷。仿真结果表明,该信号检测算法显著降低了计算复杂度;同时提出了一种基于导频训练序列的信道估计算法,采用该算法得到的信道估计均方误差结果接近理论极限值,系统误码率非常接近已知信道频响情况的性能。     

基于Cholesky分解的MIMO-OFDM系统同信道干扰抑制方法

在多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,通过联合估计信道矩阵和干扰协方差矩阵(ICM)的方法来抑制同信道干扰.首先,利用最小二乘法和残差估计方法获取信道矩阵和ICM的初始估计值;然后,基于Cholesky分解方法对ICM的估计值进行改善,并利用改善后的ICM估计值对信道矩阵估计值进行更新.该方法充分利用了时域和频域中的所有可用信息,提高了信道估计精度,较好地抑制了同信道干扰.仿真结果表明:与其他可实现的非迭代方法相比,该方法所得的信道频率响应估计均方误差性能增益高于2 d B;信干噪比(SINR)越大,比特误码率性能的改善程度越好,并且随着天线数的增多,性能增益也增大.     

OFDM系统信道估计研究

针对无线衰落信道工作下的正交频分复用系统特点,对其关键技术之一信道估计技术进行研究,总结并分析了基于导频的信道估计方法。     

MIMO-OFDM系统中基于子空间跟踪的信道估计

针对MIMO-OFDM系统,提出了一种基于子空间跟踪的时域信道估计方法.首先利用导频估计出信道的时间冲激响应,然后通过Givens旋转的时延跟踪和基于最小均方自适应滤波的幅度跟踪来提高估计精度.仿真结果表明,基于子空间跟踪的时域信道估计方法可以用来跟踪较快的衰落信道,估计精度高并且复杂度较低.     

OFDM系统中信道估计的插值方法分析

近年来,正交频分复用(OFDM)技术已被越来越多的人所关注,并且在IEEE 802.11无线局域网中得到实际应用.在OFDM系统中一般要进行信道估计,本文对常用的四种信道估计插值方法进行了分析,并给出了仿真结果.结果表明,采用离散傅立叶插值所得到的效果最好;采用三阶样条曲线插值次之;采用基于二阶多项式插值的方法比三阶样条曲线插值又要差些;采用线性插值的方法所得到的效果最差.