MIMO-OFDM系统中信道盲估计与检测

针对MIMO-OFDM系统,提出了一种基于子空间的盲信道估计与检测方案,该算法将阵列信号处理的思想应用到MIMO-OFDM系统中,通过发送端信号的冗余编码,利用一种类ESPRIT算法进行盲信号检测和信道估计。仿真结果表明该算法的有效性及其信道盲估计方法的性能。     

基于预编码的MIMO—OFDM系统信道盲估计

本文提出了一种冗余线性预编码应用于多输入／多输出—正交频分复用（MIMO—OFDM）系统，根据编码结构，重构接收信号，使其中表示信道衰落的部分具有旋转不变性性质，结合子空间方法中的TLS—ESPRIT法，实现MIMO—OFDM信道的盲估计。与基于训练序列的信道估计方法相比，本文的信道估计方法不需要训练序列，因而能够节约带宽、提高频谱效率。文章最后进行了Monte Carlo仿真，仿真结果证明了该方法的有效性。     

MIMO-OFDM系统基于导频信道估计算法研究

介绍MIMO-OFDM系统,文章着重介绍分析了MIMO-OFDM系统的各种信道估计技术,通过对LS,MMSE,基于DFT的信道估计算法的仿真,得到三种算法的性能对比图。仿真结果显示LS性能虽不及其他两种估计算法,但是复杂度最低;MMSE性能较好,复杂度却高;DFT信道估计算法性能比LS好,复杂度也较低。     

MIMO-OFDM系统信道估计算法综述

MIMO-OFDM技术是近年来通信信号处理领域的研究热点,无线信道不仅是频率选择性的,而且是时变的,为了获得较高的系统性能,信道估计就显得尤为重要.对MIMO-OFDM系统中现有的信道估计算法进行了综述,重点介绍了基于训练序列的、导频符号的以及盲和半盲信道估计算法.比较了各种算法的优缺点,提出了未来信道估计的发展方向.     

MIMO-OFDM系统的信道估计算法

基于训练序列的信道估计方法在慢衰落信道中呈现出较好的性能，但是这种方法不适用于快衰落环境，为了能够及时跟踪信道的变化，通常采用基于导频符号的信道估计方法。将针对采用连续传输方式的MIMO—OFDM系统，讨论基于导频符号的信道估计方法并进行了计算机仿真。     

MIMO-OFDM系统中的信道估计算法

本文对MIMO—OFDM系统中的信道估计技术进行了介绍,根据是否使用训练序列,信道估计可以分为导频辅助信道估计、盲信道估计及半盲信道估计,本文分别对已有的信道估计算法进行了综述,并对一种已有的基于m序列的时域信道估计方法进行了改进。     

MIMO-OFDM中基于子空间奇异值分解的盲信道估计

针对多输入多输出-正交频分复用系统(MIMO-OFDM)中基于训练序列的信道估计方法频带利用率偏低的缺陷,提出了一种将空时分组编码和盲信道估计技术相结合的MIMO-OFDM信道估计方法。利用空时分组编码(STBC)的线性编码特性,通过接收信号子空间矩阵的奇异值分解来实现对特征值的分离,引入模糊矩阵提高估计的性能。仿真结果表明该方法明显降低了系统的归一化均方误差和误码率,改善了信道估计的精度,优化了系统性能。     

MIMO-OFDM系统信道估计算法研究

正交频分复用(OFDM)技术能有效克服多径带来的不利影响,提高频谱利用率;多输入多输出(MI-MO)技术,可以在不增加系统带宽和发射功率的前提下,成倍提高系统容量和带宽利用率。将两者结合的MIMO-OFDM系统是近年来的研究热点,信道估计在提高该系统性能方面发挥着重要作用。基于此,主要介绍MIMO-OFDM系统结构,在此基础上介绍基于导频的信道估计、半盲信道估计和盲信道估计。     

MIMO-OFDM系统中的子空间半盲信道估计

本文主要讨论了MIMO-OFDM系统中的一种半盲信道估计算法.该算法基于子空间分解技术,利用信号子空间和噪声子空间的正交性将两者分离.针对盲信道估计存在计算量大及收敛速度慢等缺点,本文充分利用少量的导频,给出了一种基于子空间跟踪技术的半盲MIMO-OFDM信道估计算法.仿真结果表明,该算法在保持盲信道估计算法性能的基础上,明显加快了收敛速度、降低了计算量.     

MIMO-OFDM系统信道最大似然估计研究

在深入分析MIMO-OFDM系统信道模型的基础上,提出了一种新的导频符号设计方案和采用最大似然比估计算法估计MIMO-OFDM信道,并分析了该算法的性能;计算机仿真结果表明在信道统计特性未知的条件下,采用所提出的导频符号设计方案效率高,估计性能优于RRE和LE等其他方法.     

MIMO-OFDM信道估计仿真实现

正交频分复用（OFDM）可以有效地将频率选择性衰落信道转化成多个并行平坦衰落信道,从而大大提高传输效率。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。研究了基于导频插入的SISO-OFDM和MIMO-OFDM最小二乘法估计（LS）信道估计方法。采用广义平稳非相关散射下的多径时变瑞利信道模型,对各个算法进行了仿真试验,得出不同算法下信道估计的误比特曲线,比较了各个算法的性能。仿真结果表明：MIMO-OFDMLS算法在误码率性能上优于SISO-OFDM。     

基于子空间的MIMO-OFDM盲信道估计

基于子空间的MIMO-OFDM盲信道估计算法传输效率较高,但是算法计算量较大且接收端需要较多的信号才能进行精确估计.本文将基于噪声子空间的跟踪算法应用到MIMO-OFDM系统进行信道估计,并且对接收信号进行重构,达到了降低算法复杂度的目的,并减少了对接收信号数量的需要.     

MIMO—OFDM系统基于子空间的盲信道估计技术

MIMO-OFDM系统能在宽带无线信道中达到很高的速率。文章建立了MIMO-OFDM信道识别的条件并实现了基于子空间方法的盲信道估计技术。该方法将现存的在SISO-OFDM系统中的基于子空间的盲信道估计进行统一，并且推广到MIMO-OFDM系统中。特别是该方法可以获得信道的精确估计，且能快速收敛。仿真实验的结果显示了该方法的均方误差性能。     

一种简化的导频设计MIMO-OFDM信道估计算法

针对时域最小二乘信道估计算法误码率性能和实际实现复杂度大之间的矛盾,提出了一种新的最优导频序列的多输入多输出正交频分复用信道估计方法。设计的这种导频序列可以避免对大矩阵求伪逆,极大的降低了计算复杂度。计算机仿真结果表明：提出的方法具有好的误码率性能和低的计算复杂度,易于在实际系统中实现。     

一种基于改进ROMP的MIMO-OFDM信道估计方法

本文根据信道响应的时域稀疏性,引入压缩感知理论,针对正则化正交匹配追踪（ROMP）需已知稀疏度和原子一旦选入无法删除两大缺点,提出一种基于改进ROMP的信道估计方法.该方法结合压缩采样匹配追踪（CoSaMP）、稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）和变步长的优点,实现稀疏信号快速准确的重建.仿真结果表明,与基于OMP、ROMP、CoSaMP、SAMP的信道估计方法相比,所提方法有效提高了MIMO-OFDM系统的归一化均方误差（NMSE）和误码率（BER）性能.     

基于信道编码的MIMO-OFDM非迭代自适应资源分配算法

 针对空时编码级联波束形成的MIMO-OFDM系统,研究了考虑信道编码的自适应传输方案。本文首先从编码增益的角度出发,利用统计信道状态信息,推导了保证用户QoS星座距离的表达式;然后证明了研究的优化问题是凸规划问题,并根据库恩-塔克条件推出了最优功率和比特加载的封闭形式解;最后提出了一种非迭代的自适应资源分配算法。仿真结果表明,本文提出算法在保证用户QoS的情况下,能够有效逼近系统吞吐量的理论值,同时该算法具有计算复杂度低的特点,可以满足实时通信的要求;并且采用LDPC码的码率越低,系统吞吐量越大。     

MIMO—OFDM信道估计新方法

利用小波变换思想,提出一种基于小波去噪的多输入多输出正交频分复用（MIMO—OFDM）系统信道估计方法,以提高信道估计性能。该方法首先利用最小二乘（LS）方法进行信道估计,然后对估计后的结果进行小波去噪处理。该方法不需要预先知道信道的统计特性,与传统最小二乘信道估计方法相比,性能有明显提高。     

一种有效的MIMO-OFDM系统时频同步方法

为了检测不同天线的时延和频偏,提高多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统同步算法性能,给出了一种有效的MIMO-OFDM系统定时和频率同步算法。该算法构造了一种新颖的基于恒包络零自相关码（CAZAC）的良好正交特性的训练序列结构,利用该训练序列结构可以有效地完成各发射天线的迟延和载波频偏估计。仿真结果表明,所给方法具有高的定时估计精度和低的计算复杂度,适用于各发射天线信号到达时延不同情况的MIMO-OFDM系统,具有很好的实用价值。