万喆[1]2003年在《若干种盲信道辨识与均衡算法的研究》文中研究指明盲信道辨识与均衡是通信信号处理中的核心技术之一，本文的内容围绕着它的算法实现来展开。首先阐述了这一问题的理论基础，接着详细地讨论了有关非最小相位系统的盲反卷积的准则设计问题，然后又深入地研究了基于二阶统计量的盲信道辨识与均衡的子空间方法以及时域方法，并作了大量细致的仿真实验工作。最后利用通信信号超采样后所具有的循环平稳性，给出了一种新的基于二阶统计量的算法来完成对非最小相位系统的辨识和估计。传统的盲均衡方法只利用一到二个特征矩阵，而此方法利用了一组特征矩阵所包含的信息来进行估计，使估计性能得到了提高。与基于二阶统计量的非递推盲均衡算法相比，这种方法给出求所定义的代价函数的最优解的有效递推算法，可以逐个地得到所有特征矢量，最终得到了解析解。仿真实验表明，该算法在低信噪比的环境下仍然可以有效地完成估计，克服了传统的盲均衡算法所具有的抗噪声性差的缺点。另外，虽然采用了多个特征矩阵，但是其运算复杂度仍然比较小。
张金成[2]2011年在《短波通信中的信道与信噪比估计技术研究》文中认为近年来,为满足人们日益增长的对大数据量通信业务的需求,短波高速通信系统应运而生。目前,对短波高速通信的研究主要从块传输和突发传输两方面着手。前者大都需要在每块数据中适当地插入部分导频,以完成对信道的估计与均衡,如短波正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)系统和单载波频域均衡(single carrier-frequency domain equalization, SC-FDE)系统;后者在选定最佳通信信道并和对方握手后,瞬间将信号发送出去,如采用3G-ALE协议的系统。信道估计和信噪比估计技术是通信信号接收解调中的关键技术,用于辅助后续均衡处理和译码算法时,能够大大提高系统的可靠性。本文主要研究了上述叁类系统中的信道估计算法,并在总结近年来信噪比估计方法的基础上,重点研究了其中一种强鲁棒性的盲信噪比估计方法。本文工作依托实验室承担的某重点预研项目的部分展开,主要内容如下:1、基于导频的OFDM信道估计。针对梳状导频无法很好地估出频响变化剧烈的信道和块状导频跟不上快时变信道的不足,研究了一种迭代的判决反馈信道估计方法,即利用判决后的发送符号估计更新信道系数估值,再依此信道估值对接收信号进行均衡,直至信道估值收敛后,迭代终止。该方法大大改善了短波恶劣信道下系统的性能。2、双选信道下SC-FDE系统中的信道估计。提出了一种改进的信道估计算法,将两个相邻数据块的导频组成一个新导频,再根据循环卷积的时域循环移位性质对新导频进行处理,得到若干组不同移位时的信道系数估值,利用无线信道的稀疏特性,对每组信道估值进行降噪处理并求平均得到最终的信道估值,进而改善了信道估计性能和频域均衡效果。3、短波高速突发通信系统中的信道估计。提出一种盲信道估计和盲均衡方法,利用粒子滤波估计发送符号的后验概率密度,并依此概率密度得到发送符号序列估值,根据最大似然准则更新信道系数和噪声方差,而后再重新估计后验概率密度,经过若干次这样的迭代后,信道系数估值收敛到稳态值。该方法无需训练序列即可实现对多径衰落信道的盲辨识与盲均衡,性能接近信道已知时的情形。4、信噪比估计算法研究。系统总结了近年来主要的信噪比估计算法,并就不同条件下的方法进行了计算机仿真,得到了一些比较直观的结论,具有一定的参考价值。基于此,对其中基于子空间分解的盲信噪比估计方法进行深入的研究。提出一种改进的自相关矩阵构造方法,在估计性能和计算复杂度之间取得较好的折中。该方法能够对中频信号直接处理,与调制方式和发送端成型滤波器的滚降系数无关,在短波信道下也能较好地估计出信号的信噪比。
居敏[3]2008年在《OFDM系统信道估计技术的研究》文中研究指明正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)作为一种多载波并行传输技术,具有高效的频谱利用率、优良的抗多径衰落能力和简单的系统硬件结构,是未来移动通信系统最有竞争力的候选方案。在OFDM系统中,实时、准确的信道估计是进行信号相干检测的必要条件,也与自适应链路和多天线传输等关键技术的实现密切相关。因此本论文重点研究OFDM系统的信道估计技术,包括导频辅助信道估计和盲信道估计两类方法。针对最小均方误差(Minimum Mean Square Error, MMSE)信道估计存在的先验统计特性未知和运算量大的问题,提出一种自适应的低秩(Low-Rank Adaptive, LRA)信道估计算法。该算法在通信过程中可以自适应地跟踪相关矩阵的主特征空间和系统信噪比变化,不需要信道统计特性的先验知识。通过低秩自适应滤波对MMSE估计低秩建模,避免了繁琐的矩阵求逆运算,使LRA算法复杂度较低。理论分析表明,LRA算法迭代收敛后的性能逼近于统计特性匹配时的MMSE估计。LRA算法还具有很强的适用性,不但可以对一维的频域或者时域MMSE信道估计进行改进,而且可以扩展运用到时频二维的导频辅助信道估计中。通过仿真验证了LRA算法的优异性能:在信道统计特性未知的条件下,LRA算法相比其他算法具有不同程度的性能增益。以Alamouti编码的两发射天线STC-OFDM系统为平台,提出一种基于子空间分解的多信道盲估计算法。该算法利用STC-OFDM系统的后缀补零(Zero-Padding, ZP)时域保护间隔和虚载波(Virtual Carriers, VC)频域保护间隔引入的结构性冗余进行多信道盲估计,保证了信道的盲可辨识性不受信道零点分布和符号映射方式的影响。可辨识性分析证明了多信道的盲估计结果只存在一个标量的模糊度。通过在系统中插入少量导频构成半盲算法,可以消除盲估计结果的模糊度。借助矩阵特征分析的一阶扰动理论,推导了子空间多信道盲估计的均方误差(Mean Square Error, MSE)性能。仿真验证了子空间多信道盲估计的可辨识性和MSE性能,并且指出半盲信道估计可以在数据传输速率更高的条件下,获得比训练序列信道估计更好的性能。原有的基于信息符号有限字符集特性的信道盲可辨识充分条件过于严格,在不满足该条件的情况下,信道仍有可能可以被辨识。提出并证明了信道盲可辨识的充分必要条件,该条件拓宽了原有充分条件的适用范围,包含了所有可辨识的情况。在此基础上,又提出一种频域最小距离(Frequency-domain Minimum Distance, FMD)算法。该算法通过对信道频率响应的多相分解和分段搜索,可以辨识出信道频率响应在所有子载波上的相位模糊度。只要系统和信道参数满足信道盲可辨识的充分必要条件,FMD算法均可使用,因此适用范围比现有算法广泛。仿真结果表明FMD算法可以在降低计算复杂度的同时具有更好的信道估计精度。利用信息符号的有限字符集特性,提出一种基于矩阵开方(computing Roots of Matrices, RM)的盲信道估计算法。该算法避免了常规算法的循环搜索,通过在时域上对一个Toeplitz下叁角矩阵开方运算实现信道解卷积,可以得到信道估计的闭合解。其复杂度远远低于常规搜索类的算法,所需乘法次数仅与信道阶数的平方成正比,但信道估计性能却接近于搜索算法的最优性能。基于RM算法中的代价函数,又提出一种自适应矩阵开方(Adaptive computing Roots of Matrices, ARM)盲信道估计算法。该算法通过最陡下降方法将代价函数最小化,可以进一步提高RM算法的信道估计准确性。仿真结果表明在信道阶数较大,搜索类的算法无法处理的情况下,RM算法仍然可以得到较好的信道估计结果,而ARM算法可以有效地消除低信噪比条件下,噪声干扰对RM算法的不利影响。
张瑞齐[4]2005年在《OFDM通信系统盲信道估计算法研究》文中研究表明在无线信道环境中可靠、高速的传输数据是无线通信技术的目标和要求。正交频分复用(OFDM)技术具有抗多径衰落和时延弥散并且保持较高的传输速率的潜力和优势，同时由于它采用了离散傅立叶变换，大大降低了接收机的实现复杂度，因此，在无线通信领域的应用引起了广泛的关注。 本文主要研究了OFDM通信系统中的信道参数估计问题。文中首先介绍了OFDM系统的基本原理和关键技术，在此基础上讨论了OFDM系统中的信道估计方法，提出了一种基于子空间的盲信道估计算法。理论分析证明，在OFDM符号循环保护前缀小于信道多径数时，该算法也同样有效。利用接收端安置两个天线的分集形式，提出了一种盲信道估计算法，它可以在几个OFDM符号之内进行盲信道估计，适用于时变信道。
宋慧慧[5]2008年在《OFDM系统信道估计算法研究》文中指出在无线移动信道中,高速率和高质量的通信服务,是无线通信的目标和要求。正交频分复用技术具有频谱利用率高、能够有效对抗频率选择性衰落的影响而日渐受到人们的普遍关注。本文首先介绍了无线信道的特性,然后分析了OFDM系统的基本原理和关键技术,在此基础上着重对OFDM系统中的信道估计算法进行了研究。信道估计方法主要分为两类:基于导频/训练序列的估计方法和盲估计方法。本文研究的重点是OFDM系统的盲信道估计算法。但是基于导频的信道估计在实际中应用广泛,所以本文对常用的一些基于导频的算法也做了相应的研究。与基于导频的信道估计方法相比,盲信道估计方法具有更高的传输效率。针对目前文献中存在算法复杂度高和估计精度低的缺点,本文提出了一种基于二阶统计特性的子空间方法进行OFDM系统信道的盲辨识,得出了一个不受零点位置影响的信道盲辨识的充分条件。为提高算法性能,在进行相关运算的过程中,引入了信号向量截取及平滑的思想。该算法不需要改变OFDM的系统结构,比较简单,收敛速度快。仿真结果表明了该算法具有优良的性能。
景蕾[6]2011年在《基于DFT和DCT的OFDM系统导频辅助信道估计算法》文中研究说明OFDM技术具有抗干扰能力强、频谱利用率高,可以采用IDFT/DFT变换来实现系统的调制和解调等优点,是一种有效的高速率数据流传输方式。OFDM技术由于具有这些独特的优点,它已经作为一种标准被广泛应用在户外无线局域网、欧洲数字视频广播和数字音频广播之中。OFDM系统的缺点是对频率偏差非常敏感。在恶劣的无线移动通信传播环境下,发送符号会发生幅度和相位的畸变,这就限制了数据符号的传输速度。因此可靠的信道估计是实现OFDM系统高速数据传输的关键技术之一,它是动态比特分配和信号相干检测的基础。若要提高OFDM系统的性能,就必须通过信道估计技术获得准确的信道状态信息。OFDM信道估计的方法大致可以分为叁类:第一类是导频辅助(PSAM)的信道估计,它利用在数据符号中插入的导频来估计信道的频域响应(CFR)。该算法虽然易于实现,但却占用了大量的系统频谱资源,同时也带来了不可避免的时延;第二类是基于判决反馈(DD)的信道估计,它利用前一帧或者符号得到的信道响应估计值来估计当前时刻的信道响应。为了提高信道估计的性能,该算法通常也会利用一定的导频符号;第叁类是盲信道估计(BCE),它只利用传输符号的统计特征来对信道进行估计。该方法不需要插入导频符号,节省了带宽,但收敛速度慢而且计算也比较复杂。本文重点研究的是PSAM信道估计算法及其性能,并在MATLAB上进行了仿真分析。论文针对不同的导频插入图案,首先讨论了块状导频、梳状导频以及矩形导频的插入方法;接着详细分析了LS、LMMSE、基于SVD、DFT和DCT的信道估计算法;然后对常值插值、线性插值、高斯插值、Cubic插值以及DFT插值等算法做了介绍;最后通过计算机仿真,比较和分析了在不同导频图案下,应用不同信道估计算法和插值方式获得的信道频域响应。仿真结果表明:LMMSE算法的估计性能最好,但是其算法的复杂度也最大,难于实现;基于SVD的算法由于采用了矩阵降维使得其计算量大大简化,性能几乎和LMMSE一致;LS算法尽管在性能上要稍差,但是计算简单且易于实现;而基于DFT和DCT算法的BER在高信噪比下均出现了“地板效应”,使得估计性能下降。本文针对梳状导频下出现“地板效应”的基于DFT和DCT的信道估计算法做出改进。基于IDFT/DFT的信道估计算法,首先采用LMMSE准则得到导频位置的信道频域响应,接着将获得的CFR作为IDFT变换的输入,然后将由此得到的信道冲激响应在时域做线性变换,最后通过DFT插值计算出全部子载波的CFR。该算法依然存在BER曲线的“地板效应”,出现这个问题的原因可能在于采用的插值方式不准确,导致对信道的估计不准。因此做进一步的改进,改用线性插值方法来获得CFR,即先将导频位置的信道冲激响应(CIR)经过DFT操作变换回频域,接着在频域做线性插值计算,由此得到的BER曲线完全消除了“地板效应”,提高了系统性能。基于DFT/IDFT的信道估计算法,是将通过LMMSE准则获得的导频CFR经过DFT操作,并在变换域内对所得的数据序列进行低通滤波及补零,然后再经IDFT插值变换回到频域。由于该算法采用了LMMSE准则,所以计算量比较大,但是估计性能上却没有明显的提高。这是由变换域内选择的“截止频率”和频域内乘以的调节系数不合适而导致的。基于IDCT/DCT的信道估计算法,将由LMMSE准则得到的CFR先乘以增益因子后再进行IDCT操作变换到时域,接着在时域内CIR的尾部补零,然后再进行DCT插值。由于进行了不同点数的IDCT和DCT变换,所以最后在频域内再乘以一个增益因子以补偿之前的不匹配。尽管如此,但其估计效果仍然不理想。基于DCT/IDCT的信道估计算法,将在LMMSE准则下获得的导频CFR经过传统的DCT操作后,在变换域内其所对应的“谱序列”末尾补零,再通过扩展的IDCT(EIDCT)变换回到频域得到全部子载波的CFR。该算法在进行DCT变换时,导致数据发生移位,因此不能直接采用IDCT变换而应采用EIDCT对其进行补偿。由此得到的信道估计性能大幅度提高了,降低了系统的BER。同时本文仿真对比了改进的信道估计算法在不同系统和信道参数下的性能。仿真结果表明:采用小幅度小相位的调制方式、增加导频数量、选择子载波数目较大的FFT变换、减小多普勒频移、减少路径条数、选择整数采样信道以及选用更准确的内插方式,都会提高信道估计的精度,同时提高系统的性能。
参考文献：
[1]. 若干种盲信道辨识与均衡算法的研究[D]. 万喆. 西安电子科技大学. 2003
[2]. 短波通信中的信道与信噪比估计技术研究[D]. 张金成. 解放军信息工程大学. 2011
[3]. OFDM系统信道估计技术的研究[D]. 居敏. 南京航空航天大学. 2008
[4]. OFDM通信系统盲信道估计算法研究[D]. 张瑞齐. 西安电子科技大学. 2005
[5]. OFDM系统信道估计算法研究[D]. 宋慧慧. 西安电子科技大学. 2008
[6]. 基于DFT和DCT的OFDM系统导频辅助信道估计算法[D]. 景蕾. 吉林大学. 2011
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