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非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(IAM)进行正交频分复用(OFDM)/偏移正交振幅调制(OQAM)系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OCBIAM)估计算法。该算法利用IAM导频结构和OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。 相似文献
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非合作通信背景下,针对传统干扰近似法(Interference Approximate Method, IAM)进行OFDM/OQAM系统信道估计需要导频符号值作为先验信息的问题,提出一种基于OQAM符号特征的IAM(OQAM Characteristic Based-IAM,OCB-IAM)估计算法。该算法利用OQAM实符号的有限集特征,将信道衰落系数幅度和相位分开估计,在仅获得导频位置而未知导频符号值的条件下实现了OFDM/OQAM系统半盲信道估计。并且证明了OCB-IAM算法由于利用接收符号的二阶统计量将高斯白噪声变为非随机的单音干扰,从而在中低信噪比条件下具有优于IAM算法的估计性能。仿真实验验证了理论推导的正确性和OCB-IAM算法的可靠性。 相似文献
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在基于导频的信道估计方法中,伪导频的功率决定了该信道估计方法的性能。为了提高OFDM/OQAM系统的信道估计精度,提高频谱效率,提出一种基于改进导频结构的信道估计方法。在原有导频结构的基础上,对其中功率最高的导频结构进行改进,并给出对应的信道估计方法。由于缺乏足够的接收信号先验知识,无法直接对信道进行估计。为了解决这一问题,提出一种预判决方法对接收信号进行估计,并通过迭代减小预判决引入的误差,提高估计精度。仿真结果表明,本文提出的导频结构具有更高的频谱效率和更好的信道估计性能。 相似文献
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《火力与指挥控制》2015,(9)
散射通信以其特有性能在无线通信领域发挥着重要作用,但存在传播损耗大、多径传输和衰落问题,基于交错正交幅度调制的正交频分复用系统(OFDM/OQAM)无需循环前缀,既具有传统正交频分复用系统(OFDM)抗多径干扰的优势,又利用滤波器组消除多径信道之间的符号间干扰(ISI)和载波间干扰(ICI),而无需保护间隔,提高了频谱利用率。建立了对流层散射信道抽头延迟线信道模型,分析了ICI和ISI的数学统计特性,将OFDM/OQAM系统与CP-OFDM/QAM系统进行对比。仿真分析表明:散射信道下OFDM/OQAM系统较传统的OFDM系统抑制ICI和ISI具有明显优势,误码率(BER)明显降低,为实现散射信道的高速率、大容量可靠通信提供了的方向指导。 相似文献
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针对OQAM/OFDM系统存在较高的峰均比的问题,从使用的原型滤波器类型和插入的导频方法两个方面进行了仿真分析。经研究,插入导频会使系统PAPR性能降低,而不同的原型滤波器对系统PAPR性能没有影响。格状导频中,AP法、预编码法和置零法分别对系统PAPR性能有不同程度的影响;增大预编码法的导频间隔会提高系统PAPR性能,但会降低系统的BER性能。块状导频中,系统PAPR性能随着导频列数的增加而降低;导频列数相同时,改变导频的数值不会影响系统PAPR性能。研究结果为OQAM/OFDM峰均比算法研究和导频设计提供参考。 相似文献
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依据无人机信道快速时变的相关参数,设计了信道估计所需的时频二维插入导频图案,利用最小均方误差准则,采用维纳滤波器,实现了无人机时频二维信道估计。通过性能分析和数值仿真可以看出,基于Wiener滤波MMSE准则设计时频二维信道估计不仅可以提高无人机信道的精度,同时还可以保证信道的鲁棒性能。 相似文献
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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。 相似文献
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针对OFDM系统中基于补零DFT实现信道插值的算法,对传统的时域方法和变换域方法进行了分析,并提出了一种新的补零方法。首先通过理论分析指出传统的基于补零DFT实现信道插值算法中,时域方法和变换域方法是等效的;通过对信道插值算法中冲激响应估计序列进行补零的分析,指出补零操作是为了重构出冲激响应的 点采样序列( 表示总子载波数),并针对传统补零方法在一定条件下产生的重构误差,提出了一种新的补零方法。仿真结果表明以上理论分析是正确的,新补零方法可以减小一定条件下的重构误差,增强信道插值算法对信道延迟分布的鲁棒性,有效提高系统的性能。 相似文献
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正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而,在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。通过研究IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了一种并联深度神经网络架构下的IQ不平衡补偿算法。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化模型驱动的神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的基于导频的最小二乘补偿算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。 相似文献
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正交频分复用(OFDM)是现代移动通信中一项重要的物理层通信技术,并且OFDM系统要求子载波间严格正交。然而在实际系统中,振荡器和滤波器等器件的非理想特性会导致同相正交(In-phase and Quadrature-phase,IQ)不平衡,从而破坏子载波的正交性,严重影响OFDM系统的性能。本文研究了IQ不平衡对OFDM系统的影响,提出了基于并联深度神经网络的IQ不平衡补偿技术。该算法利用了深度神经网络不依赖于模型的特点,直接从接收到的频域信号恢复原输入信号的二进制序列,并利用IQ不平衡的干扰信号来自镜像子载波的先验知识来初始化神经网络,加快其网络优化的收敛速度。仿真结果表明,该算法能有效地补偿IQ不平衡失真,并且在幅度和相位失真的补偿上,其性能都优于传统的导频的最小二乘(LS)估计补偿IQ不平衡的算法,证明了深度学习方法解决物理层问题的优越性。 相似文献
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针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)信道模拟计算量大、硬件资源开销大,不利于实时性能评估和实际工程应用的挑战,提出一种GNSS多径信道模拟的聚类稀疏拟合方案。利用基于K中心聚类信道冲击响应(channel impulse response, CIR)参数萃取的稀疏拟合方法,得到等效精简CIR参数,再以稀疏抽头延迟线结构来实现信道模拟。所提方法在保持多径误差条件下,通过较少抽头数量的抽头延迟线结构滤波器拟合原始GNSS多径信道模型,可以大为简化GNSS信道模型仿真复杂度,而无须庞大的硬件资源。仿真结果表明,通过对参考信道模型生成的信道CIR参数进行稀疏拟合,所提出的方案和方法具有良好的效果。 相似文献
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针对无线局域网环境及室内目标定位需求,研究了基于接收信号强度指示的定位技术,提出了一种基于多元高斯概率分布的信号强度模式匹配方法,讨论了定位系统框架。试验结果表明,该方法具有较好的室内定位效果。 相似文献
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