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信号检测与估计理论_《一种基于迭代补偿的信道估计新算法》
2020-12-18 17:00:401.摘要为了获得对多径多径信道的信道参数的准确估计,提出了一种基于迭代的新颖信道估计算法。 通过补偿快速相关估计算法的估计误差,实现了对信道参数的改进的精确估计。 给出了补偿时间与估计性能之间关系的理论...1.摘要
为了获得对多径多径信道的信道参数的准确估计,提出了一种基于迭代的新颖信道估计算法。 通过补偿快速相关估计算法的估计误差,实现了对信道参数的改进的精确估计。 给出了补偿时间与估计性能之间关系的理论结论。 仿真结果表明,该算法估计误差小,计算复杂度低,抗多径失真。 它可以在低信噪比的情况下有效地估计信道参数,并在高信噪比的情况下大大提高快速相关信道估计算法的性能。
2.系统模型
无线通信系统模型所考虑的无线通信系统由两部分组成,即发送部分和接收部分。发送部分包含信号整形和调制的过程,接收部分包含解调,匹配滤波和均衡的过程。发射信号X = [x1,x2,...,xn]是一系列独立且均匀分布的(i.i.d)零均值符号,在波形整形后发送给调制器。该信道是分散的,多径的,并具有加性高斯白噪声(AWGN)。通过多径通道后,传输的信号将受到噪声和多径效应的影响。在接收机中,利用基于相关运算的快速时域信道估计算法,根据接收到的训练序列,得到多径信道参数的初步估计值H,然后通过迭代补偿的方法对初步估计值H进行校正。精度并发送到均衡器以消除帧头后面的有效载荷失真。最终,可以通过信号检测和解码获得初始用户数据。显然,信道估计的准确性将直接决定均衡器的信号恢复能力,这对接收机的性能影响很大。
在无线通信系统中,源数据通过编码形成数据帧X = [F S],它由帧头的训练部分F和有效载荷部分S组成,其中F是确定性伪随机序列。 N是训练序列的长度,M是有效载荷部分的长度,如图数据帧的结构所示。
数据帧的结构 多径通道的结构 当数据帧通过多径通道时,该通道的参数H=[h0,h1,...,hL]如图3所示,其中τ是时延差的单位。 在多径通道的结构中
其中h(k)是第k个子路径(h0是主路径)。 L是等效多径信道的子路径数。 任意两条路径之间的时间延迟可以通过调整两条路径之间的时间延迟差τ的单位数来控制。
3.基于迭代补偿的信道参数估计算法
A. 快速相关信道估计算法
在进行BPSK调制之后,训练序列Fn以加性噪声ωn通过多径信道传输
在进行BPSK调制之后,训练序列以加性噪声ωn通过多径信道传输在进行BPSK调制之后,训练序列以加性噪声ωn通过多径信道传输
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一种基于CS理论的稀疏度自适应 的水声信道估计方法
2020-10-16 23:28:35该方法利用小波分解估计得到信道初始稀疏度,结合已有的压缩感知自适应算法的思想确定算法迭代停止条件完成信道估计,解决实际运用中水声通信系统信道估计时稀疏度未知的问题。仿真实验结果表明,所提出的方法可精确... -
压缩感知时频双选信道估计
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OFDM系统的信道估计研究
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基于分布式压缩感知的信道估计导频优化策略
2020-10-16 15:59:58针对上述问题,提出一种结合分布式压缩感知理论的信道估计导频优化方案。首先,根据时延域中无线信道的稀疏特性挖掘基函数系数之间的联合稀疏性并对估计方程进行去耦处理。接着,引入分布式压缩感知理论,获得一种... -
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2020-05-23 13:34:12针对煤矿井下信道情况复杂,多径效应会带来噪声增加和误码率上升等问题,建立了煤矿井下正交频分复用系统模型,研究了井下正交频分复用信道最小平方、最小均方误差估计算法;在矩形导频分配方案的基础上,提出了在时域... -
基于压缩感知的协同OFDM稀疏信道估计方法
2021-02-23 17:28:17针对频率选择性衰落信道下的放大转发协同正交频率复用(OFDM)通信系统,提出一种基于压缩感知理论的稀疏信道估计方法。首先,构造协同OFDM系统模型,利用循环矩阵理论,将该系统模型变换成类似于传统的点对点系统... -
认知无线电NC-OFDM系统中基于压缩感知的信道估计新方法
2021-02-24 03:14:22compressive sensing)理论的不连续子载波正交频分复用(NC-OFDM,non-contiguous orthogonal frequency division multiplexing)系统信道估计新方法,全面研究了认知无线电NC-OFDM系统CS信道估计的理论框架、导频图案的... -
基于压缩感知的OFDM系统稀疏信道估计新方法研究
2021-02-23 07:33:30提出了一种基于压缩感知理论的正交频分复用(OFDM)系统稀疏信道估计的新方法,并具体采用正交匹配追踪(OMP)压缩感知算法对OFDM时域信道脉冲响应进行估计。与传统的最小二乘算法比较,它可以在使用较少导频的条件下获得... -
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宽带SC-FDE系统低复杂度二维信道估计算法
2021-01-19 21:49:14单载波频域均衡系统因具有峰均比低、适用于高速率传输的优势,具有广泛...理论分析及仿真结果表明,本文算法比传统的LS及MMSE信道估计算法在未编码系统及编码系统中的性能都更好,且运算复杂度比传统一维MMSE算法更低。 -
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基于压缩感知的NC-OFDM系统的BAOMP算法的信道估计
2020-10-17 08:00:24采用基于信号处理领域最近兴起的压缩感知理论对NC-OFDM系统进行信道估计,并将回溯迭代自适应正交匹配追踪算法(BAOMP)应用到NC-OFDM系统的信道估计中,该算法在每次回溯迭代中核查所选原子的可靠性并删除不可靠... -
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2021-01-14 23:40:02针对存在码间干扰ISI的稀疏多径信道,已提出基于压缩感知理论的平滑SL0算法来研究其稀疏特性,然而 SL0算法的迭代方向为负梯度方向,存在“锯齿效应”,且其代价函数“陡峭性”性能欠佳,使得信道估计和收敛效果均未... -
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2019-07-22 21:19:22针对快时变信道估计参数多且估计复杂度大的问题,提出了一种基于高次数据拟合的快时变信道估计算法。该方法首先利用导频的周期性,在时域对一个OFDM符号内的信道进行分段估计,以减少时变信道被估参数;并且基于高次... -
压缩感知在稀疏信道估计中的应用
2015-07-20 11:09:41压缩感知的理论发展趋势让我们看到了信号处理的革命,同时也也提高通信领域的资源利用效率,尤其是在信道估计这一个topic. 在稀疏信道估计中,主要存在三个方面的研究问题: 不同的通信信道的稀疏表示问题。...(转自http://guiuestc.blog.sohu.com/165344960.html)
压缩感知的理论发展趋势让我们看到了信号处理的革命,同时也也提高通信领域的资源利用效率,尤其是在信道估计这一个topic.
在稀疏信道估计中,主要存在三个方面的研究问题:
- 不同的通信信道的稀疏表示问题。对于单天线通信系统来说,我们可以假设在时域扩展中直接看成是稀疏的进行信道估计,这是最基础的信道估计问题。但是对于单天线双选择性衰落信道而言我们需要考虑在时延-多普勒扩展域的稀疏表示,这就涉及到基最优化的问题,如何寻找合适的基来将信道矩阵表示最稀疏的信道系数,从而使得利用比较少的训练信道资源就能准确估计出信道系数。对于多天线频率选择性衰落信道和双选择性衰落信道而已,由于MIMO信道矩阵表现出固有的聚类特性结构,因为我们可以考虑直接将信道估计矢量化从而估计出这个信道,或者寻找合适的基将信道矩阵表示成稀疏的信道系数。对于压缩感知来说,如何找到合理的稀疏信号系数从而可以利用比较少的已知信号资源,降低信号处理的成本。
- 稀疏信道估计算法。如何选择合理的稀疏信号重建算法也是稀疏信道估计中非常重要的一步。由于无线通信的实时性我们需要选择算法简单的信号重建算法。比如贪婪算法中的OMP,CoSaMP和SP。
- 训练信号设计问题。
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2019-07-22 18:37:26针对长期演进系统中采用块状...仿真结果表明,该算法在不增加实现复杂度的情况下,可以保证优良的信道估计性能,能够在芯片TMS320C6455中得到高效实现,可以作为TD-LTE综合测试仪的一种上行信道估计的插值备选方案。 -
MIMO OFDM 系统的最小二乘误差信道估计(matlab)
2020-05-06 22:59:22在此代码中,我们考虑了MIMO OFDM系统的最小平方误差信道估计。 用户可以访问MIMO OFDM系统的设计参数和信道状态信息。 L抽头瑞利衰落信道被视为在任何一对发射天线和接收天线之间。 将仿真结果得到的LSE信道的均方... -
论文研究-一种基于噪声预测的频域信道估计算法 .pdf
2019-08-19 08:04:21一种基于噪声预测的频域信道估计算法,孙晓东,,传统的频域估计算法主要有最小二乘估计算法和最小均方误差估计算法。噪声预测理论是在分段检测的基础上发展而来的。本文在研究传 -
论文研究-基于压缩感知改进算法的MIMO-OFDM稀疏信道估计.pdf
2019-09-11 06:12:58结合压缩感知理论(CS),针对压缩采样匹配追踪算法在多输入多输出正交频分复用(MIMO_OFDM)系统信道估计应用中需要利用信号稀疏度的先验条件,而实际中稀疏度又难获得的情况,提出一种信号稀疏度自适应的压缩采样... -
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2019-08-07 15:24:59研究了频率选择性信道下基于训练序列的两发射天线的空时分组编码-单载波频域均衡系统的信道估计算法....文中通过详细的理论推导得出这2种传输帧结构的信道估计算法.仿真结果表明:相对于m序列,当误码率为10 -
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2019-09-12 08:36:44理论研究和仿真结果表明,该算法以牺牲少量复杂度为代价,能较好地追踪信道变化且收敛速度较快,其性能优于传统的LS算法,信号检测采用最大似然算法时,在相同误比特率情况下与理想信道估计仅相差0.5 dB。 -
parafac 分解_基于PARAFAC分解的大规模MU-MIMO稀疏信道估计
2020-12-30 05:02:31基于PARAFAC分解的大规模MU-MIMO稀疏信道估计穆晓敏1,刘亚丽1,张建康1,2,赵凌霄1【摘要】针对大规模MU-MIMO(多用户多输入多输出)系统中上行链路的信道估计问题,提出了一种基于平行因子(PARAFAC)分解的稀疏信道...基于
PARAFAC
分解的大规模
MU-MIMO
稀疏信道估计
穆晓敏
1
,
刘亚丽
1
,
张建康
1,2
,
赵凌霄
1
【摘
要】
针对大规模
MU-MIMO(
多用户多输入多输出
)
系统中上行链路的信
道估计问题,提出了一种基于平行因子
(PARAFAC)
分解的稀疏信道估计算法
.
该
算法利用稀疏数学模型构造稀疏信道模型,将稀疏理论与张量分解相结合,对
基站端的接收信号进行
PARAFAC
建模
.
在满足唯一性分解条件下,利用双线性
交替最小二乘
(BALS)
拟合算法联合估计出多个用户的信号矩阵与信道矩阵
.
仿真
结果表明
:
所提算法的估计性能优于经典的正交匹配跟踪算法等稀疏信道估计算
法,与基于导频序列的估计方法相比,其信道估计的精度大幅提高;仅需少量
导频,降低了导频开销,实现了高频谱效率的通信传输
.
【期刊名称】
郑州大学学报(工学版)
【年
(
卷
),
期】
2019(040)001
【总页数】
6
【关键词】
大规模
MU-MIMO
;
稀疏信道;
平行因子分解;
信道估计;
归
一化均方误差
修订日期:
2018-11-01
基金项目:国家杰出青年科学基金资助项目
(61571401)
;东南大学移动通信国
家
重
点
实
验
室
开
发
研
究
基
金
(2016D02)
;
河
南
省
科
技
攻
关
计
划
项
目
(152102310067)
;河南省高校科技创新人才资助项目
(18HASTIT021)
0
引言
大规模
MIMO(massive multiple input multiple output)
技术是未来无线通信
系统的关键技术之一
[1-2].
在实现高频谱效率、功率效率和鲁棒性等方面有巨大
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AQS
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