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1.
传统的DFT-LS算法在最小二乘(LS)估计的基础上对循环前缀以外的信道冲击响应置零,在性能优于最小二乘(LS)的同时,降低了估计算法的计算复杂度。理想的最小均方差(MMSE)算法与其相比,计算复杂度大,但是性能优于DFT-LS。本文在传统DFT-MMSE估计算法基础上提出了一种新的方法,针对传统DFT-MMSE算法只对循环前缀以外的信道冲击响应做置零处理的问题,对循环前缀以内的信道冲击响应设定阈值门限,有效滤除部分循环前缀以内的噪声。理论分析与仿真结果表明,本文方法的性能优于传统的DFT-MMSE估计算法,劣于理想情况下的MMSE估计算法;计算复杂度低于传统的DFT-MMSE估计算法和理想情况下的MMSE估计算法。  相似文献
2.
针对伪导频搜索算法复杂度高的情况,对基于伪导频的MB LSF信道估计算法进行了研究。提出先估计导频位置的信道响应,然后通过线性插值得到所有位置的信道响应,进而检测得到伪导频的估计值,将其作为第1次搜索的符号。理论分析和仿真结果都证明了这种新算法在不影响信道估计性能的前提下,能够很大程度地降低伪导频的搜索次数。  相似文献
3.
主要研究了正交频分复用(OFDM)系统基于线性时变(LTV)模型的子载波间干扰(ICI)消除算法。在LTV模型中采用双重ICI消除算法可以达到比较好的性能,然而由于导频处的估计值准确度有限,限制了算法性能的进一步提升。提出了一种基于导频簇方案的双重ICI消除算法,采用基于导频簇的梳状导频结构,大幅降低导频处的ICI影响,取得了较好的效果。  相似文献
4.
对于快时变且稀疏环境下的正交频分复用 (Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统模型,现有的方法是基于基扩展模型(Basic Expansion Model,BEM)进行估计,并利用恒定幅值零自相关(Constant Amplitude Zero Auto Correlation,CAZAC)序列估计时延。本文利用信道响应中稀疏的观测矩阵,用压缩感知(Compress Sensing,CS)的正交匹配跟踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法进行时延估计。仿真结果表明,两种方法都能对时延进行有效的筛选,但当多普勒频移增大、信噪比较低时,本文将OMP、BEM相结合的方法效果较优。  相似文献
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