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new mimo-ofdm channel estimation algorithm with plexity.pdf
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一种低复杂度的.信道估计新方法.许国平张欣杨大成PDand1技术似然信道估计算法,其估计精度较好,但是计算复本文的内容安排如下:先介绍.时域信道电子与信息学报本┯实绱笱尴呃砺塾爰际跏笛槭冶本摘要:该文基于蛄猩杓屏艘恢质屎隙嗵煜呤辗⒁徽黄捣指从系统的时域信道估计新方法。OFDM(CP)m指定的循环移位蛄凶飨喙卦怂悖缓罄胢序列的二值自相关特性获得信道的冲激响应估计,从而得到信道的频率响应估计。理论分析和仿真结果都表明:在频率选择性信道中,新方法在系统开销小、计算复杂度低的情况下可以取得比传统算法更好的性能。关键词:多天线收发一正交频分复用恍诺拦兰疲籱序列中图分类号:A08)04-0797-04刁,硒硒,甌篗籆在充分散射信道条件下,多天线收发系统可以(SingleOutputSISO)更大的信道容量。正交频分复用技术将高速数据流转换为一组低速并行传输的数据流,并使子信道的频带交11JMIMOFDM(coherent获得较高的性能,因此信道估计成为—相关研MIMO-OFDM2信道估计方法,通过对不同的天线的子载波信号选择不同波形的同周期的预编码序列,有效分离来自不同天线的信号,然后利用传统的盲信道估计算法实现对不同天线信道的估计。然而盲估计算法的收敛速度慢,计算复杂度高,在实际[3LSMIMO-信道估计算法,虽然经过训练序列的优化设计和算法改进,可以降低算法的复杂度,但是估计的精度仍然不够高。文献岢隽艘恢只谘盗沸蛄械腗时域最大杂度较高。使用非盲估计通常可以获得较好的估计效果,这样还可以更好地跟踪无线信道的变化,提高接收机性能,本文主要讨论非盲估计。传统的信道估计方法多采用插值方式,并且要在导频符号点进行大量的矩阵运算,所以复杂度较高,受噪声的影响较大。mm度;并且还能够根据系统传输速率的需要灵活调整训练序列的开销,以取得估计精度和开销的折中。估计系统模型和多径信道模型,然后推导出新的时域信道估,m-sequenceadesignedThe衄sequenceThem-sequencewhichm-Apr2008AbstractBased.
醚母母圆圆02h1ts1天线】仁?后￡趣一,,菏岔綵ǎヒ弧!浚谑鞘可以表示成r=+n=+nII=[holIllkllrhn=n(o)n(1)(+ic1)Tz=z(o)z(1)z(tr+Lc一】綪昂一%琍昂一,琍易一】.时域信道估计的.系统模型3的长度为易.信道的离散冲激响应可以表示件:仉【,,?,岛’,,.綤,,?,“ヒ縏,那么由抽头延迟线模型可以得到觚其中岔是由发送信号帕卸傻岛×%的矩阵,z(1)x(-2)z(o)x(-1)=(-io+2)%一z()霉【一,?,一,,,?,z(+J1)rz((J=12tc1)高斯白噪声,服从相同独立的均值为零,方差为《的复高斯PN(i)(i=011)m电子与信息学报第卷计算法,进而给出仿真结果和一些重要的分析,最后是全文的总结和展望。图;谑庇蛐诺拦兰频腗系统发障低澄@,不同于一般.系统的是时域训练序列前也同样加上循环前缀。在接收端利用去除的训练序列进行时域信道估计,然后在频域中进行均衡与符号检测。时域训练序列插入方式m保证训练序列在时间上的正交性,以收系统为例,两(2)符号,符号的数目将与信道的时间选择性有关。由于两根天线发送的训练序列在时间上是正交的,所以后面对于信道估计算法的推导将基于单发单收的系统。离散多径衰落信道模型3表征。假定各条路径信道系数在一个符号时间内保LOFDM躷≤一。假设时域的发送数据长度是岛,在时域的训练序列传送阶段,砹薽序列的长度。加上后,假设发送序列是邮招蛄惺莚,其中(1)(3)?z(+tc1)为了便于后面的信道估计算法的推导,取岔的第,?,%一列写成列向量的形式如下:i分布。信道估计算法序列又称作最大长度移位寄存器序列,是自相关特性最好的二进制序列【俊H绻鹠序列的长度为厶,它在一个周期内的归一化自相关函数满足亿iOFDM131域信道估计的训练信号,这个训练序列也要与符号一样,将最后的某ざ个比特作为循环前缀放在前面。m=PN(0)ei(t)PN(Lp1)加入的循环前缀一方面可以吸收延迟到达的前面数据的多1MIM0OFDM1-_l==#=====]2收系统时域训练序列的插入方式3;?频域均衡和符号检测训练序列:若干个符号如‘
:警%笙微‘∑∫云渤)!}(13)仆’’茸‘畖疲/耳’一/昂评裥一∑《)()()()I}钒昕А七o(o=(1)rpN(()=(V)8()8(_jc)+(y)-r¨∑脚!∑~哆仃琻%一】羌有愿咚拱自肷【,咋∑吩一(8)=(1LP)Z口琤哆,?,昂阂縏为训练序列的接收向量,对应于ri,N=[qw(o)(1)T'N其中畛琫琫ヒ。是由式计算得到的cP=rJi=o'U=o121)n=n(o)式龅亩ㄒ澹梢员硎境擅淮,?,一,,z(1)$(+J1)T素,緉,,?,岛一为仉的后昂个元素,∥式中问茄酚乙莆籱序列一和的归一化互相韙徊韍/,?,渲蠳430kmh净吻4许国平等:一种低复杂度的.信道估计新方法径分量,同时对于简化信道估计的计算起着至关重要的作用。(5)接收端对训练序列的接收数据要先去掉循环前缀部分。(7)循环前缀后的接收向量的等效表达式为可以看出:一是蛄循环右移缓蟮膍序列。由式其中一是蛄循环右移缓蟮玫降序列的第七位。rpN关,其取值对应式械牡项是高斯白噪声序n7m1以将式写成矩阵的形式如下:11C元素都是嵌越窍咴K囟际且/昂。因此当使用不同的蛄薪惺庇虻男诺拦兰剖保珻,这个方阵就是已知并且固定不变的,可以直接存储于接收机中,这就降低了检测的复杂度。最后得到一对收发天线之间的信道冲激响应估计值为五;综上所述,现将该信道估计和信号的频域均衡的详细过程总结如下:(1)(10)收数据与各个移位蛄械幕ハ喙鼐卣驝。(2)(12)OFDMh(3)OFDM于训练序列的数据,利用与步骤相同的方法计算得到当前的对应于各个子载波上的频率响应的估计日。(4)OFDM率响应,使用线性插值方法得到,表示如下岔翰韍曲是两个训练序列之间相隔了多少个数据符号。(5)之后,在频域中进行均衡与符号检测。(6)仿真系统介绍为了验证本文提出的算法的有效性,建立的仿真平台如下:收未编码系统的射频载波频率是,信号调制方式采用帐狈⑺筒捎肰,每对收发天线TU16J的子载波数量是釉夭?涓粑,循环前缀=6011
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详细介绍基于OFDM的各种信道估计算法及其复杂度和适用性。
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详细介绍基于OFDM的各种信道估计算法及其复杂度和适用性。-This application note gives an overview of the channel estimation strategies used in orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems.
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ofdm系统的半盲信道估计算法研究
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3秒自动关闭窗口无线通信系统下信道估计及符号检测算法的研究--《北方工业大学》2016年硕士论文
无线通信系统下信道估计及符号检测算法的研究
【摘要】：作为LTE(Long Term Evolution, LTE)的两大关键技术,MIMO和OFDM已成为通信领域关注的热点。信道估计和符号检测又是这两种系统下的重要技术。对于现代MIMO系统而言,为了具有更好传输效率,需要发射信号前加入相对复杂的编码调制技术,并且随着收发天线数量的增加,接收端对所收到信号的检测复杂度越来越高,因此有必要研究一种性能可靠并且复杂度适中的符号检测算法,增加算法的实用价值。而OFDM系统下对信道信息的估值,可以直接用于系统在接收端对符号的检测中。所以,信道估计算法对无线通信系统接收端的解调以及符号检测具有重要的作用,信道估计算法复杂度会对系统的实现以及性能有很大的影响。因此,信道的估计以及符号检测算法的研究对于如今无线通信系统来说具有很强的理论与实用价值。为保证算法能够顺利地应用于实际无线通信系统中,需要在保证算法准确度的同时,将计算复杂度进一步地降低,以此来保证信号在无线通信系统中传输的有效性和可靠性。本文重点是对MIMO系统下的符号检测算法以及OFDM系统下的信道估计算法进行深入的研究。首先介绍MIMO系统及其相关的原理,分析了三种常见的检测算法ZF检测、MMSE检测和ML检测算法。基于ZF、 MMSE检测算法的误码率较高,并且ML算法又过于复杂的原因,提出在ZF检测和MMSE检测的基础上加入串行干扰消除技术和基于排序的串行干扰消除技术,最后在基于排序的串行干扰消除算法中引入了根据列范数排序,从列范数由小到大的顺序依次对待检测符号进行排序检测,以此来提高系统性能,并降低传统的基于SNR排序中重复计算SNR所需的大量计算。在对OFDM系统的信道估计中,首先介绍了OFDM技术的基本原理,以及信道估计相关的基本知识。在块状导频的信道估计中,简要分析了LS信道估计算法和MMSE信道估计算法的性能,并基于MMSE算法复杂度略高的原因,引出LMMSE算法来降低计算复杂度。在基于非块状导频的信道估计中,在LS算法上加入了IDFT运算,将能量较低的信道置零来减小矩阵维度带来的运算量,并在此基础上又进一步加入了三次样条插值,来提高系统性能,达到计算复杂度和准确度之间的折中。
【学位授予单位】：北方工业大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2016【分类号】：TN929.53
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