RS理论在自组织调制识别技术中的应用研究

通信信号处理中最主要的问题是调制样式自动识别,其实质就是通过对输入信号的判别和归类进而理解该信号的结构和属性.本文研究了将粗糙集理论应用于自组织调制识别中的技术.它利用粗糙集理论进行信号的属性约简,求出约简和核;神经网络利用最简决策表构建分类器和提取主要特征参数.二者结合实现了信号自动调制识别,这不仅简化了网络结构和缩...     

基于子空间的MIMO-OFDM系统信道盲估计研究

为了降低算法的复杂度,提高现有MIMO-OFDM系统信道估计算法的性能,首先给出了一种信道模型,并在此信道模型的基础上提出了一种改进型基于子空间方法的盲信道估计算法。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,通过补零内插技术得到其他子载波位置的信道估计结果,在估计过程中并不需要任何信道统计信息。仿真结果表明：该算法具有收敛速度快,估计精度高等优点。     

OFDM系统中稀疏信道的估计

为了提高信道估计的精确性,针对稀疏信道的稀疏特性,利用处理稀疏信号中的一种算法对稀疏信道进行了估计,与传统的最小二乘法的信道估计性能相比,此种算法有效地降低了多载波间的干扰和多普勒的扩展对信道估计的影响,其信道估计性能有所提高。此方法同最小二乘法相结合,信道估计的精确性和频谱利用率进一步得到了提高。通过计算机仿真验证了该算法的有效性。     

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。