Zadoff-Chu序列的内插算法

脉冲压缩体制斜向短波信道探测主要利用Zadoff-Chu序列良好的周期自相关特性进行相关检测。为使Zadoff-Chu序列的频谱特性与信道探测收发信机的要求相匹配,提出一种适合Zadoff-Chu序列的FDI内插算法,以改善其频谱特性,并与一般内插算法内插后的序列频谱进行比较。仿真结果表明:采用FDI内插算法插值后序列的频谱滚降更快,且几乎没有旁瓣,能量十分集中,确认了FDI内插算法的优越性;在接收端,通过理论推导给出了一种实现采用FDI算法内插后的序列最佳抽取的方法。计算和仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于节约训练时隙的多中继协作通信分段信道估计

在多中继放大转发协作通信系统中,针对分段信道估计时需要增加额外的时隙来发送训练序列的问题,提出一种节约训练时隙的分段信道估计方法。该方法结合预编码技术和半盲信道估计技术,在源节点对数据序列进行预编码,使其与训练序列正交后叠加,在中继节点进行预编码,使不同中继间的训练序列彼此正交,进而估计出每条链路的信道信息值。仿真结果表明,提出的方法只需占用1个训练时隙,并可有效获取S→R链路和R→D链路每段链路的信道信息,且R→D链路的平均MSE估计性能比S→R链路大约有5 dB的优势,提高了系统的传输效率。     

OQAM/OFDM系统中基于压缩感知的离散导频信道估计方法

针对多径信道条件下,偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中采用导频序列方式进行信道估计时导频开销较大的问题,提出一种基于压缩感知的离散导频信道估计方法。该方法利用无线信道的稀疏特性,建立基于压缩感知的OQAM/OFDM系统信道估计模型,对离散导频结构进行了优化设计,使较少的导频符号随机分布在子载波上,在接收端利用信号恢复算法实现信道估计。该方法能够显著减少导频数量,并实现高精度信道估计性能,通过实验仿真对比验证了所提方法在慢时变和快时变的无线信道条件下的有效性。     

一种精确的基于周期序列的信噪比估计算法

文中针对多径信道,提出了一种基于周期序列的信噪比估计算法,利用周期序列良好的自相关特性,精确地估计了接收信号幅度和噪声方差,分析并推导了两径信道下信噪比估计的通用表达式,给出了算法实现的具体过程。仿真结果表明该算法整体估计性能较好,特别适合于低信噪比条件下。与现有的二阶矩四阶矩(M2M4)和频域估计算法相比,在信噪比为-5dB时,估计偏差在1dB范围内的概率分别提高了21%和55.5%。     

通信侦察中的伪码序列盲估计算法

针对卫星通信侦察与对抗,提出了一种DS-SS通信信号的伪码序列盲估计算法.首先采用循环自相关方法估计信号载频,对截获的中频信号进行解调,得到基带信号,再采用循环自相关估计PN码周期.然后利用分段互相关方法估计信息码与PN码同步调制起始点.在此基础上,完成对伪码码序列的识别.仿真实验结果表明,该方法在极低信噪比条件下可以得到准确的伪码序列估计.     

LDPC-Coded MIMO-OFDM系统的一种判决反馈信道估计算法

研究了LDPC编码在MIMO-OFDM系统中的应用,提出了基于LDPC编码的MIMO-OFDM系统的一种改进判决反馈信道估计算法,该算法一方面利用多步预测和干扰对消技术改进了判决反馈算法的精度,另一方面利用空时解码后的序列和LDPC译码后的序列进行了两级反馈信道估计。该算法在利用LDPC码优异的低误码性能改善信道估计精度的同时,有效地改进了LDPC帧过长导致时变信道条件下的信道估计不精确的问题。     

基于回归算法的OFDM系统帧同步和信道估计研究

提出了一种基于回归方法的联合帧同步和信道估计方案.该方案通过添加在OFDM帧格式中的伪噪声码可以得到帧定时和信道冲击响应,由估计到的信道信息,使频域单抽头均衡器完成信号补偿.仿真结果表明:在瑞利信道下,该方案的帧头丢失率要比滑动平均方案和Beek方案低,并且信噪比大于-10 dB时,帧定时的精确度更高.采用该信道估计方案的均方误差要比LS方案和MMSE方案小.最后比较了采用该方案和传统方案的误码性能.     

基于Kalman滤波器的放大转发双向中继联合信道估计方法

针对遵从放大转发协议的双向中继网络的联合信道估计问题,提出了一种基于Kalman滤波器的新方法。首先根据联合信道构成特点将其划分为自干扰部分及传输部分,通过AR模型对这两部分自相关函数进行近似化处理,建立了联合信道时变过程的状态方程,结合接收的训练序列信号,给出了具有Kalman滤波器形式的估计方法。随后在证明了该方法的一致收敛性质的同时,列出了误差性能限所满足的Riccati方程表达式。仿真结果表明,新估计方法相比于最大似然方法在均方误差方面具有明显的性能优势。     

应用Kalman滤波器估计放大转发双向中继联合信道

针对遵从放大转发协议的双向中继网络的联合信道估计问题,提出了一种基于Kalman滤波器的新方法。根据联合信道构成特点将其划分为自干扰部分及传输部分,通过AR模型对这两部分自相关函数进行近似化处理,建立了联合信道时变过程的状态方程,结合接收的训练序列信号,给出了具有Kalman滤波器形式的估计方法。在证明了该方法的一致收敛性质的同时,列出了误差性能限所满足的Riccati方程表达式。仿真结果表明,新估计方法相比于最大似然方法在均方误差方面具有明显的性能优势。     

TDS-OFDM雷达通信共享信号波形设计

在使用正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)信号的雷达通信一体化系统中,循环前缀(Cyclic Prefix, CP)和导频的存在,使得共享信号在自相关运算中出现较高的副瓣电平,严重影响雷达检测性能。针对这个问题,提出一种新的基于时域同步OFDM(Time Domain Synchronization OFDM, TDS-OFDM)的共享信号形式,该信号利用训练序列填充保护间隔,同时完成同步与信道估计,从而避免了CP副瓣和导频副瓣的出现。首先分析TDS-OFDM共享信号的模糊函数,然后通过训练序列的优化设计,有效降低TDS-OFDM信号的距离峰值副瓣,同时保持训练序列自身良好的自相关性能。理论分析与仿真表明,相对于CP-OFDM,TDS-OFDM共享信号更加适用于雷达通信一体化系统。