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设计了一种新的MIMO-OFDM系统Turbo接收机中的信道估计器.考虑了信道估计误差对编码比特外信息计算的影响,利用软球形译码器的搜索列表和解码器反馈的先验信息对传统EM信道估计中的软信息近似处理进行了修正,获得了更为准确的软符号统计信息用于信道估计,提出了考虑软符号互相关性的Bayesian EM(BEM)信道估计算法.仿真结果表明,新算法较传统EM算法具有更低的误码率和更小的估计均方误差值. 相似文献
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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。 相似文献
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推导得到了宽带 MIMO-OFDM 信道模型。在空间相关情况下推导了非盲信道估计的 Bayesian CRB及 Bayesian MMSE。利用 Bayesian CRB 准则对发送的训练序列进行了功率分配,而后利用一种线性规划的方法对带有保护带宽 MIMO-OFDM 训练符号进行子载波功率分配,并利用发端酉矩阵进行最优相位设计。 相似文献
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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。 相似文献
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分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出了利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量实时评估的方法,通过信道长度自适应修正机制,实现了对未知水声信道高精度、快速估计;针对水声信道造成的OFDM子载波特性差异,基于信道估计结果,提出了在码元总速率、能量约束条件下,各个OFDM子载波局部速率、功率优化分配的自适应调制算法,相比于传统的等功率、速率分配算法,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了本文研究内容的有效性。 相似文献
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分析预估信道长度对信道估计算法的影响规律,提出了利用水声通信均衡恢复信号统计量对信道估计质量实时评估的方法,通过信道长度自适应修正机制,实现了对未知水声信道高精度、快速估计;针对水声信道造成的OFDM子载波特性差异,基于信道估计结果,提出了在码元总速率、能量约束条件下,各个OFDM子载波局部速率、功率优化分配的自适应调制算法,相比于传统的等功率、速率分配算法,新算法能够显著提升水声通信系统的误码率性能,通过仿真和实地试验,验证了本文研究内容的有效性。 相似文献
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提出了一种基于图形处理单元(graphic processing unit, GPU)的5G软件无线电准循环低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码译码器,为了节省片上和片下带宽,采用码字缩短和打孔技术、两级量化和数据打包方案,以提升数据带宽的利用率。实验基于Nvidia RTX 2080Ti GPU平台实现了高码率情况下的最小和近似译码算法的并行译码,通过分析GPU上的最优线程设置,将码率为5/6的(2 080,1 760) LDPC算法的译码吞吐率提升至1.38 Gbit/s,译码吞吐率性能优于现有其他基于GPU的LDPC译码器。 相似文献
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通过理论和仿真实验证明:无论Rayleigh衰落信道是否完美估计,Max-Log-MAP算法都与信噪比无关,而且还与其他信道参数无关.通过缩放Max-Log-MAP算法输出软信息的幅度,在没有增加运算量的前提下,解码性能提高到了与Log-MAP算法相当的程度.由于缩放软信息的Max-Log-MAP算法不需要任何信道参数... 相似文献
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针对采用估计可测参数偏离量建立航空发动机机载自适应模型的方案中,可测参数偏离量估计的问题,引入了CA(Constant Acceleration)模型,建立了简化的可测参数状态方程和测量方程,采用自适应Kalman滤波算法直接估计可测参数,由估计出的可测参数与发动机非线性模型计算的额定值之差,获得可测参数偏离量.为解决因简化的状态模型系统误差较大,采用标准Kalman滤波会出现估计严重偏离真值的问题,分析了标准Kalman滤波准则和状态模型误差对滤波结果的影响,采用动态调整状态预报在滤波估计结果中权重的策略,给出了单因子自适应Kalman滤波算法准则及递推公式,使滤波估计准确.对不同的可测参数分别采取序列滤波的方法,减少了运算量.以仿真产生的发动机测量数据为例,对系统模型和所设计的算法进行验证,计算结果表明,所设计的滤波算法具有很快的收敛速度和计算速度,结果优于标准Kalman滤波算法,具有更好的估计精度和一定的工程应用价值. 相似文献