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    導(dǎo)頻

    • 優(yōu)化離散導(dǎo)頻的FBMC-LSTM信道估計算法
      ]中提出了通過對導(dǎo)頻兩側(cè)加入固定的保護間隔來抵消原型濾波器的虛部干擾的解決方法,不足是導(dǎo)頻及保護間隔減少了頻帶利用率.文獻[12]通過在導(dǎo)頻端預(yù)留輔助項使其幅值與干擾系數(shù)的乘積等于導(dǎo)頻疊加干擾的相反數(shù),但輔助項功率過高,降低了系統(tǒng)穩(wěn)定性.文獻[13]通過LMMSE信道估計的理論表達式簡化了FBMC信道估計算法,但原型濾波器的虛部干擾問題沒有解決.另一方面,深度學(xué)習(xí)(Deep Learning,DL)算法在通信領(lǐng)域的應(yīng)用也逐漸引起研究人員的廣泛關(guān)注.文獻[1

      小型微型計算機系統(tǒng) 2023年9期2023-09-06

    • FBMC/OQAM系統(tǒng)部分置零編碼輔助導(dǎo)頻方案
      個重點問題。由于導(dǎo)頻可以根據(jù)信道變化情況進行實時追蹤,故而在對有關(guān)時變信道的信道估計算法進行研究時,學(xué)者更偏向選擇基于對導(dǎo)頻的信道估計開發(fā)設(shè)計。目前利用導(dǎo)頻解決這一問題的方法,主要有干擾利用和干擾消除兩個思路,即設(shè)計利用虛部干擾和設(shè)計消除虛部干擾兩種方式。常見的干擾利用方法是利用偽導(dǎo)頻的干擾近似法[16],通過降低噪聲對信道估計的影響,來提高計算信道估計值得的準確度,但是該方法只對噪聲進行了設(shè)計處理,信道估計精度較差,誤比特率曲線也不理想。另一方面,基于干

      計算機測量與控制 2023年1期2023-02-06

    • 測向信息輔助的導(dǎo)頻分配策略*
      策略[5],可用導(dǎo)頻的最佳數(shù)目應(yīng)與發(fā)射天線的數(shù)目相同,并且導(dǎo)頻序列的長度應(yīng)不小于發(fā)射天線的數(shù)量。因此,大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)中的下行鏈路(Down Link,DL)信道估計需要大量的正交導(dǎo)頻序列。這種巨大的開銷成本以及伴隨而來的復(fù)雜度升高的問題將嚴重削弱系統(tǒng)性能。對于上行鏈路(Up Link,UL)信道估計,所需導(dǎo)頻與用戶天線總數(shù)相等,常規(guī)的導(dǎo)頻分配方法通常是可行的。然而,隨著用戶數(shù)量或用戶天線數(shù)量的增加,增加的導(dǎo)頻開銷將降低系統(tǒng)效率,并成為系統(tǒng)和速率的瓶頸

      通信技術(shù) 2022年11期2023-01-16

    • OFDM系統(tǒng)基于雙準則優(yōu)化的導(dǎo)頻設(shè)計新方法
      于傳統(tǒng)信道估計的導(dǎo)頻符號[2]取得理想的信道估計效果。在實際應(yīng)用中,利用導(dǎo)頻子載波可以可靠地估計信道狀態(tài)信息。由于信道估計的質(zhì)量取決于導(dǎo)頻位置分布,因此OFDM系統(tǒng)中導(dǎo)頻設(shè)計的優(yōu)化問題得到了廣泛的研究[3]。目前基于壓縮感知(Compressed Sensing,CS)的OFDM系統(tǒng)信道估計主要有兩個研究方向。首先是稀疏信號重構(gòu)算法,目前被應(yīng)用于信道估計的重構(gòu)算法有很多,如正交匹配追蹤算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)[

      南京郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2022年5期2022-11-23

    • 采用上行SCMA系統(tǒng)的新型導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)及信道估計方法
      基于因子圖的稀疏導(dǎo)頻結(jié)構(gòu),兩種方法都需要一定數(shù)量的導(dǎo)頻,同時它們都需要對大矩陣進行求逆運算,這給系統(tǒng)造成了很大的復(fù)雜性. 文獻[8]提出一種基于Zadoff-Chu序列循環(huán)移位的導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)以及利用加窗技術(shù)將每個用戶的信道信息從自相關(guān)域中分離出來的上行SCMA系統(tǒng)信道估計方法,該方法存在吉布斯現(xiàn)象以及在高信噪比情況下去窗過程會導(dǎo)致性能下降的問題. 文獻[9]提出一種基于稀疏貝葉斯學(xué)習(xí)的上行SCMA系統(tǒng)多用戶檢測與信道估計算法,該算法的系統(tǒng)運算量較大.本研究提出

      福州大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2022年4期2022-07-13

    • 極短突發(fā)傳輸?shù)?span id="j5i0abt0b" class="hl">導(dǎo)頻設(shè)計及捕獲方法研究*
      括極短突發(fā)傳輸?shù)?span id="j5i0abt0b" class="hl">導(dǎo)頻設(shè)計和對應(yīng)的同步捕獲方法。極短突發(fā)傳輸是指整個通信過程中,通信信號的持續(xù)時間很短。因此,我們需要在這個很短的時間內(nèi),完成通信信號的同步(包括同步捕獲、定時同步和頻率/相位同步)和信息傳輸。極短突發(fā)傳輸在軍民用通信系統(tǒng)中均占有重要地位,并且縮短極短突發(fā)傳輸時間意義重大。1)應(yīng)急通信和5G移動通信中提出低延遲通信,突發(fā)越短,意味著從信息產(chǎn)生到傳輸越快捷,延遲越低。2)在北斗有源定位系統(tǒng)中,突發(fā)越短,各終端信號相互碰撞的概率越低,因而系統(tǒng)容量

      艦船電子工程 2022年4期2022-05-11

    • K均值聚類的大規(guī)模MIMO導(dǎo)頻分配策略
      應(yīng)使用相互正交的導(dǎo)頻序列。但由于天線數(shù)量的激增,正交導(dǎo)頻數(shù)量受限于信道相干時間,相干時間有限導(dǎo)致正交導(dǎo)頻數(shù)量有限,導(dǎo)頻序列不可避免地在相鄰小區(qū)之間復(fù)用,而由于復(fù)用非正交導(dǎo)頻序列帶來的干擾稱為導(dǎo)頻污染(pilot contamination,PC)。導(dǎo)頻污染問題極大地限制了系統(tǒng)性能的提升。因此,研究如何降低導(dǎo)頻污染對大規(guī)模MIMO系統(tǒng)性能的影響尤為重要。為了解決導(dǎo)頻污染問題,許多學(xué)者做了很多研究,目前針對解決導(dǎo)頻污染的研究主要集中在以下3個方面:信道估計算法

      重慶郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2022年1期2022-03-18

    • 基于大尺度衰落系數(shù)的聯(lián)合用戶分組和導(dǎo)頻分配策略
      [4-5]。由于導(dǎo)頻長度有限,導(dǎo)致相同的導(dǎo)頻會復(fù)用給不同的小區(qū)用戶,從而引起導(dǎo)頻污染問題。導(dǎo)頻污染會使得信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)估計不精確,從而影響系統(tǒng)性能[6-7]。針對該問題,已有研究人員提出很多降低導(dǎo)頻污染的導(dǎo)頻分配方案。文獻[8]提出一種基于深度學(xué)習(xí)(Deep Learning,DL)的導(dǎo)頻分配方案,該方案旨在學(xué)習(xí)導(dǎo)頻分配與用戶位置之間的關(guān)系,然而,DL 算法對數(shù)據(jù)的要求較高,因此,需要較長的時間來

      計算機工程 2022年3期2022-03-12

    • 基于壓縮感知的OFDM稀疏信道估計中的導(dǎo)頻設(shè)計*
      要大于信道長度的導(dǎo)頻數(shù)去恢復(fù)完整的信道估計,并沒有考慮多徑無線信道的特性。事實上,在信道時延擴展中,大多數(shù)信道脈沖響應(yīng)系數(shù)為零或近乎為零,即寬帶無線信道一般呈現(xiàn)稀疏結(jié)構(gòu)[1-2]。近年來,壓縮感知(Compressed Sensing,CS)技術(shù)在信道估計的應(yīng)用引起了許多學(xué)者的關(guān)注,稀疏信道估計可以表述為稀疏恢復(fù)問題,在接收端僅用較少的測量值就能夠恢復(fù)原始信號。與傳統(tǒng)的最小二乘(Least Square,LS)法和最小均方誤差(Minimum Mean S

      電訊技術(shù) 2022年2期2022-03-03

    • 可見光ACO-OFDM系統(tǒng)信道估計算法研究*
      現(xiàn)需要占用大量的導(dǎo)頻資源,才能準確地估計出信道的模型?,F(xiàn)有多項研究顯示,為適應(yīng)ACO-OFDM系統(tǒng)子載波數(shù)目較少的特征,壓縮感知(Compressed Sensing,CS)技術(shù)[1]是一個很好的選擇。壓縮感知技術(shù)是利用信號呈現(xiàn)出來的稀疏特性,通過基于壓縮感知的信號重構(gòu)算法,實現(xiàn)信號的完美重建[2]?,F(xiàn)階段應(yīng)用較為普遍的基于壓縮感知的信號重構(gòu)算法主要有正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法[3]、稀疏度自適應(yīng)匹配

      通信技術(shù) 2022年12期2022-03-01

    • 基于二進制編碼多導(dǎo)頻搜索的導(dǎo)頻設(shè)計
      為信道估計算法,導(dǎo)頻開銷較大。近年來,壓縮感知(Compressive Sensing, CS)在信道估計中的應(yīng)用考慮了信道的系統(tǒng)特性,不僅提高了系統(tǒng)性能,還降低了導(dǎo)頻開銷,提高了頻譜利用率。CS理論中[2],測量矩陣的構(gòu)造必須滿足有限等距性質(zhì)(Restricted Isometry Property, RIP),但在應(yīng)用中無法實現(xiàn)。而文獻[3-7]提出了利用信道數(shù)據(jù)MMSE和最小互相干性(Minimum Mutual Property,MIP)的測量矩陣

      光通信研究 2022年1期2022-02-18

    • 基于gOMP算法的FBMC水聲通信信道估計方法
      BMC信道估計的導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)總體上包括塊狀和格狀導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)兩類。這兩類結(jié)構(gòu)都是基于干擾消除或干擾利用的思想來處理 FBMC系統(tǒng)的固有虛部干擾問題,從而進一步提升信道估計精度的。格狀導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)研究方面,Mogol等[5]將原先在導(dǎo)頻位置周圍的數(shù)據(jù)符號置零而去除了干擾,但這降低了系統(tǒng)的頻譜利用率。Javaudin等[6]利用干擾抵消的思想,選取導(dǎo)頻符號一階鄰域內(nèi)的某個數(shù)據(jù)符號并設(shè)置使其產(chǎn)生的干擾值與一階鄰域內(nèi)的其他數(shù)據(jù)符號產(chǎn)生的總干擾值相抵消,但此方法在工程中難以實現(xiàn)

      聲學(xué)技術(shù) 2021年3期2021-07-14

    • 基于用戶歸一化可達和速率 MSE的導(dǎo)頻分配方案
      常采用傳統(tǒng)的基于導(dǎo)頻訓(xùn)練序列的方法獲得信道的真實狀態(tài)[4-5]。在常見的時分雙工(Time Division Duplex,TDD)多小區(qū)系統(tǒng)中,正交導(dǎo)頻序列的數(shù)量有限,在各個小區(qū)中的用戶需要進行導(dǎo)頻復(fù)用。目標小區(qū)中的信道估計往往受到其他小區(qū)發(fā)送的導(dǎo)頻信號的污染,因此,合理的導(dǎo)頻分配方案能夠有效降低導(dǎo)頻污染[6]。在傳統(tǒng)導(dǎo)頻分配方案中,最普遍使用的兩種導(dǎo)頻分配方案是基于用戶公平[7]與基于用戶可達和速率最大[8]的方案。這兩種分配方案的復(fù)雜度很高。因此,基

      杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2021年1期2021-03-17

    • 一種FBMC 系統(tǒng)塊狀導(dǎo)頻信道估計算法
      利用法的劣勢在于導(dǎo)頻消除的設(shè)計導(dǎo)頻時,消除法并沒有考慮到噪聲問題,因此該方法的理想狀態(tài)下誤碼率最高只能達到與OFDM 一致的水平;而干擾利用則在設(shè)計時用到了FBMC 的虛部干擾,這樣一來既有效處理了干擾,同時也降低了系統(tǒng)噪聲影響。 然而基于塊狀導(dǎo)頻的干擾利用方案雖然可以降低系統(tǒng)噪聲的影響,但是卻不能完全隔絕所有未知干擾對于中心導(dǎo)頻數(shù)據(jù)的影響,當(dāng)信噪比逐漸升高,信道噪聲的影響逐漸降低并變?yōu)榇我?,干擾利用法趨向性能平臺,此時原來被忽略的二階及其以上的固有干擾重

      智能計算機與應(yīng)用 2021年10期2021-02-25

    • 基于軟導(dǎo)頻復(fù)用和加權(quán)圖著色的導(dǎo)頻分配方案
      受不同用戶發(fā)送的導(dǎo)頻干擾的影響。由于導(dǎo)頻資源非常有限,傳統(tǒng)方法[8-9]通常在相鄰小區(qū)中復(fù)用導(dǎo)頻序列,以提高頻譜利用率。但是,該類方法在某個目標小區(qū)中獲得的信道估計很容易受到其他小區(qū)用戶發(fā)送的導(dǎo)頻影響,從而對目標小區(qū)基站的信道估計造成嚴重的干擾,這種現(xiàn)象稱為導(dǎo)頻污染[10]。雖然增加基站天線的數(shù)量可以更好地減少各種噪聲和相鄰小區(qū)之間的干擾,但是隨著基站天線數(shù)量的增加,導(dǎo)頻污染并不會消失,這將非常容易導(dǎo)致信道容量趨于飽和。因此,導(dǎo)頻污染被認為是多小區(qū)大規(guī)模M

      計算機應(yīng)用與軟件 2020年9期2020-09-09

    • 基于用戶位置信息的導(dǎo)頻分配方法
      著天線數(shù)的增加,導(dǎo)頻污染問題致使系統(tǒng)性能受到限制,因此,研究多小區(qū)多用戶大規(guī)模MIMO系統(tǒng)導(dǎo)頻污染的抑制方法具有重要意義[2]。大規(guī)模MIMO系統(tǒng)抑制導(dǎo)頻污染的措施主要包括信道估計方法[3-5]、發(fā)射預(yù)編碼方法[6-7]和導(dǎo)頻分配方法3種。在同頻同時情況下不同用戶使用相同導(dǎo)頻序列導(dǎo)致基站無法獲得完美的用戶信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI),從而造成導(dǎo)頻污染問題,如何通過一定方法為相互干擾的用戶分配更優(yōu)的導(dǎo)頻序列從而在

      計算機工程 2020年8期2020-08-19

    • 超密集網(wǎng)絡(luò)導(dǎo)頻復(fù)用干擾避免策略
      很大的干擾,其中導(dǎo)頻復(fù)用產(chǎn)生的干擾將嚴重影響信道估計的準確性,極端情況下甚至使信道估計難以完成[2-4]。如何有效抑制或避免導(dǎo)頻復(fù)用產(chǎn)生的干擾是超密集網(wǎng)絡(luò)亟待解決的問題。針對無線通信的導(dǎo)頻干擾問題(導(dǎo)頻污染),現(xiàn)有研究主要可分為導(dǎo)頻設(shè)計方案、導(dǎo)頻分配方案、信道估計方案和預(yù)編碼方案。文獻[5]提出了一種單小區(qū)半正交導(dǎo)頻設(shè)計方案,利用大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO,multi-input multi-output)系統(tǒng)信道正交性及串行干擾抵消的信道估計方法,減輕

      通信學(xué)報 2020年7期2020-08-02

    • 基于改進匈牙利算法的導(dǎo)頻分配
      ,系統(tǒng)可用的正交導(dǎo)頻資源數(shù)非常有限,如果為所有用戶分配正交導(dǎo)頻,隨著用戶數(shù)量的線性增加,系統(tǒng)將花費很大的導(dǎo)頻開銷[4]。為了減少導(dǎo)頻開銷,實際應(yīng)用中,必然存在一些用戶使用相同導(dǎo)頻的情況,導(dǎo)致導(dǎo)頻污染[5]。為了減少信道估計誤差,提出了許多智能導(dǎo)頻分配方案,例如可調(diào)相移導(dǎo)頻(Adjustable Phase-Shift Pilot, APSP)算法可減少在寬帶大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的獲取信道狀態(tài)開銷。文獻[6-7]采用以用戶為中心的聚類方法來降低系統(tǒng)的計算復(fù)雜

      杭州電子科技大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2020年3期2020-06-08

    • 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中動態(tài)遷移導(dǎo)頻分配
      決于用戶所受到的導(dǎo)頻污染[1],通常在相鄰小區(qū)間使用正交導(dǎo)頻來避免來自第一層干擾小區(qū)的導(dǎo)頻污染[2],但會減小服務(wù)的用戶數(shù)目。協(xié)調(diào)相鄰小區(qū)間的導(dǎo)頻分配可以有效減少導(dǎo)頻污染,如基于圖著色的導(dǎo)頻分配方案[3-4]、基于人工魚群算法[5]和遺傳算法[6]的導(dǎo)頻配置方案,然而這些方案的計算復(fù)雜度都較高。對小區(qū)內(nèi)的用戶進行分組,將相鄰小區(qū)使用相同導(dǎo)頻的用戶控制在較遠的范圍內(nèi)來減小相鄰小區(qū)的導(dǎo)頻干擾,可以有效地改善導(dǎo)頻污染[7-9]。雖然上述方案針對導(dǎo)頻資源的合理分配

      光通信研究 2020年1期2020-04-13

    • 基于博弈論的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中導(dǎo)頻分配方法
      戰(zhàn),其中之一便是導(dǎo)頻污染問題。由于導(dǎo)頻數(shù)目有限,而用戶數(shù)越來越多,鄰近小區(qū)發(fā)送的導(dǎo)頻信號很難完全正交,信道估計不可避免地要受到鄰近小區(qū)中使用相同導(dǎo)頻用戶的干擾,然而,不準確的信道狀態(tài)信息將會嚴重影響系統(tǒng)的性能。因此,如何減小導(dǎo)頻污染對大規(guī)模MIMO系統(tǒng)性能的影響成為通信系統(tǒng)中亟待解決的問題。就如何減小大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中導(dǎo)頻污染問題,大量的國內(nèi)外文獻已經(jīng)進行了相關(guān)研究報道。文獻[2]提出一種動態(tài)導(dǎo)頻分配方案,根據(jù)目標小區(qū)用戶和干擾小區(qū)用戶之間的信號干擾強度

      測控技術(shù) 2019年3期2019-09-20

    • 基于壓縮感知的MIMO-OFDM信道估計中的導(dǎo)頻設(shè)計方案
      知技術(shù)能有效減少導(dǎo)頻開銷,并且提高頻譜利用率和信道估計的精度[4-6]。目前,正交匹配追蹤(Orthogonal matching pursuit,OMP),壓縮采樣匹配追蹤(Compressive sampling matching pursuit,CoSaMP)以及基追蹤(Basis pursuit,BP)等算法已被應(yīng)用到OFDM系統(tǒng)的稀疏信道估計中,相比LS和MMSE取得了更優(yōu)的信道估計性能[7-9]。在傳統(tǒng)的信道估計中,導(dǎo)頻符號均勻放置在OFDM系

      數(shù)據(jù)采集與處理 2019年4期2019-09-06

    • OQAM/OFDM系統(tǒng)峰均比影響因素研究*
      11]類型和插入導(dǎo)頻的方法兩個方面對PAPR影響進行了分析,得出了不同原型濾波器和導(dǎo)頻方法對系統(tǒng)PAPR性能的影響。圖1 OQAM/OFDM系統(tǒng)發(fā)送端結(jié)構(gòu)圖1 OQAM/OFDM系統(tǒng)的PAPR性能PAPR描述了發(fā)送信號的變化特性,其定義為其中,xn表示發(fā)送信號第n個采樣點的幅值。OQAM/OFDM發(fā)送信號基帶等效離散形式為:由式(2)可以看出,s[k]是 N 個子載波的信號之和,即:常用的衡量多載波系統(tǒng)PAPR分布的方法是計算PAPR大于某一門限值γ的概率

      火力與指揮控制 2019年3期2019-04-23

    • 大規(guī)模多輸入多輸出系統(tǒng)中基于匹配博弈的導(dǎo)頻分配算法
      ),通常采用基于導(dǎo)頻的數(shù)據(jù)輔助技術(shù)來進行信道估計[3].由于正交導(dǎo)頻資源有限,所以小區(qū)間導(dǎo)頻復(fù)用產(chǎn)生的導(dǎo)頻污染[4-5]將影響信道估計的精度,進而降低上行接收檢測和下行預(yù)編碼的性能.抑制導(dǎo)頻污染的主要途徑包括合理分配導(dǎo)頻、設(shè)計信道估計算法、采用預(yù)編碼[6-9].相關(guān)研究包括:文獻[10-11]中提出一種相鄰小區(qū)間異步傳輸?shù)臅r移導(dǎo)頻分配方法,能夠有效抑制導(dǎo)頻污染,但會導(dǎo)致數(shù)據(jù)與導(dǎo)頻之間產(chǎn)生相互干擾;文獻[12]中提出一種智能導(dǎo)頻分配算法,可為信道質(zhì)量最差的用

      上海交通大學(xué)學(xué)報 2019年3期2019-04-08

    • Massive MIMO系統(tǒng)中的信道估計仿真分析
      MIMO系統(tǒng)傳統(tǒng)導(dǎo)頻設(shè)計分析本文所研究的Massive MIMO系統(tǒng)模型是由一定數(shù)量的六邊形小區(qū)構(gòu)成的移動蜂窩通信網(wǎng)絡(luò)。設(shè)系統(tǒng)中每個小區(qū)中各有一定數(shù)量的基站天線,且該小區(qū)內(nèi)的基站天線數(shù)大于小區(qū)內(nèi)的用戶數(shù)。此外,小區(qū)內(nèi)用戶與用戶之間的導(dǎo)頻序列相互正交,基于OFDM技術(shù)實現(xiàn)對信號的調(diào)制;用戶與小區(qū)內(nèi)基站天線的通信是基于TDD模式實現(xiàn)的,信道估計是在通信中的上行導(dǎo)頻傳輸過程中實現(xiàn)的?;赥DD模式下的數(shù)據(jù)通信的,包含了上行導(dǎo)頻傳輸、上行數(shù)據(jù)傳輸以及下行數(shù)據(jù)傳輸三

      電子世界 2018年23期2018-12-18

    • OQAM/OFDM系統(tǒng)離散導(dǎo)頻壓縮感知信道估計方法
      道估計方法有基于導(dǎo)頻序列的信道估計方法和離散導(dǎo)頻的信道估計方法?;?span id="j5i0abt0b" class="hl">導(dǎo)頻序列的信道估計方法將一個或多個OQAM/OFDM符號在所有子載波上均放置導(dǎo)頻。由于導(dǎo)頻符號的值都是預(yù)先設(shè)置,使得導(dǎo)頻符號周圍的干擾是確定的,因此在接收端對干擾可以消除或者加以利用。常用的方法有成對導(dǎo)頻序列法(Pair of Pilot,POP)[5],干擾消除法(Interference Cancelation Method,ICM)[6]和干擾近似法(Interference App

      探測與控制學(xué)報 2018年5期2018-11-02

    • 基于迭代的FBMC/OQAM系統(tǒng)IAM前導(dǎo)信道估計算法
      處理機制,將這些導(dǎo)頻輔助的信道估計算法分為以下三類:第一是基于干擾消除的信道估計方法,這種方法主要是在發(fā)送端對導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)進行優(yōu)化設(shè)計,使固有干擾不會影響于導(dǎo)頻位置,這是最直接的一類信道估計方法。比如文獻[3]提出了輔助導(dǎo)頻法(auxiliary pilot, AP),這種方法適合于導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)是離散的,占用時頻資源最少,濾波器組的信息在接收端則不需要,第二是基于干擾利用的信道估計算法,例如文獻[4]中提出的干擾近似方法(Interference Approxim

      計算機測量與控制 2018年10期2018-10-18

    • OFDM系統(tǒng)中基于稀疏信道估計的新導(dǎo)頻設(shè)計方案*
      術(shù)如LS中,等距導(dǎo)頻算法是已知的最佳算法,且它們都是基于插值算法推導(dǎo)而來。但是,插值算法為了獲得媲美均方誤差算法(MSE)的性能[1],過分依賴于極高的采樣速率,不可避免地意味著要用更多的導(dǎo)頻信號提升信道的估計性能,并因此在帶寬效率與重構(gòu)精度之間有所折中。由于新導(dǎo)頻方案所需的算法不是基于插值算法,所以等距導(dǎo)頻算法不適用于稀疏多徑信道估計技術(shù)[15]。相對于傳統(tǒng)的投影域,在已知的變換域中,稀疏信號可以通過更少的計算次數(shù)得到。因此,所需的導(dǎo)頻開銷可以大大減少,

      通信技術(shù) 2018年7期2018-07-26

    • OQAM/OFDM系統(tǒng)基于迭代的輔助導(dǎo)頻信道估計
      道估計方法有基于導(dǎo)頻序列的信道估計方法和基于離散導(dǎo)頻的信道估計方法。基于導(dǎo)頻序列的信道估計方法是在發(fā)送端發(fā)送1~3個導(dǎo)頻序列,通過運算抵消系統(tǒng)存在的固有干擾。常用有基于成對導(dǎo)頻序列(pairs of real pilots, POP)的信道估計和基于干擾利用的干擾近似(interference approximation method, IAM)信道估計方法[10-11]。前者通過兩列導(dǎo)頻之間的運算互相抵消存在的固有干擾,但噪聲對其影響較大,估計性能較差。

      系統(tǒng)工程與電子技術(shù) 2018年6期2018-06-07

    • 一種改進的OFDM/OQAM信道估計方法
      究主要集中在基于導(dǎo)頻的信道估計方法。根據(jù)導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)的不同,可以分為格狀導(dǎo)頻[8-12]和塊狀導(dǎo)頻[13-17]2類?;诟駹?span id="j5i0abt0b" class="hl">導(dǎo)頻的信道估計方法主要有置零法[8]、輔助導(dǎo)頻法(Auxiliary Pilot,AP)[9]和預(yù)編碼法[10]。置零法是通過直接把導(dǎo)頻符號周圍的時頻格點數(shù)據(jù)設(shè)為零來消除干擾,方法簡單,但是降低了頻譜利用率。AP法則是在導(dǎo)頻周圍的某一時頻格點放置輔助導(dǎo)頻來抵消其他時頻格點的干擾,進而達到消除干擾的目的。這種方法占用資源較少,但是輔助導(dǎo)頻

      無線電工程 2018年11期2018-02-13

    • 基于圖著色的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中動態(tài)導(dǎo)頻分配
      IMO系統(tǒng)中動態(tài)導(dǎo)頻分配樊自甫,胡 敏*,李悅寧(重慶郵電大學(xué) 下一代網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用技術(shù)研究所,重慶 400065)針對大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)中存在的導(dǎo)頻污染問題,提出一種基于圖著色的動態(tài)導(dǎo)頻分配方案。為了更加合理地分配導(dǎo)頻、減小導(dǎo)頻污染,首先,利用小區(qū)間協(xié)作,將不同小區(qū)的用戶通過帶權(quán)值的邊相連來構(gòu)建邊權(quán)值干擾圖,以此來描述多小區(qū)用戶間的導(dǎo)頻污染程度;然后,在傳統(tǒng)的圖著色理論基礎(chǔ)上,利用相連用戶邊權(quán)值不同的特點,優(yōu)先為受導(dǎo)頻污染嚴重的用戶分配導(dǎo)頻資源

      計算機應(yīng)用 2017年12期2018-01-08

    • 基于簡化單一導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)的信道估計方法研究
      2)基于簡化單一導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)的信道估計方法研究朱康特,陳波*,杜秀麗,張云賀(大連大學(xué)通信與網(wǎng)絡(luò)重點實驗室,遼寧 大連 116622)不同信道模型對信道估計有很大的影響,導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)的設(shè)計必須選擇合理的導(dǎo)頻間隔。針對傳統(tǒng)信道模型難以全面描述多徑衰落和噪聲對信道估計的影響,以及傳統(tǒng)導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)存在導(dǎo)頻數(shù)量過多、計算復(fù)雜高等問題。本文建立了自定義信道估計模型,該模型充分考慮了時變頻率選擇性和廣義平穩(wěn)信號的非相關(guān)散射特性;同時,提出了基于梳狀導(dǎo)頻圖案的簡化單一導(dǎo)頻結(jié)構(gòu),該導(dǎo)

      石河子大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2017年5期2017-12-13

    • 一種OFDM系統(tǒng)稀疏信道估計的有效導(dǎo)頻設(shè)計方案
      疏信道估計的有效導(dǎo)頻設(shè)計方案翁和王(武夷學(xué)院 數(shù)學(xué)與計算機學(xué)院,福建 武夷山 354300)在正交頻分復(fù)用(OFDM)系統(tǒng)中,導(dǎo)頻信號的選擇很大程度上影響了信道估計的性能,研究OFDM系統(tǒng)在稀疏信道的導(dǎo)頻配置問題具有重要的意義﹒要找出最佳導(dǎo)頻配置,可通過窮盡搜索其所有可能的導(dǎo)頻配置,但這會消耗大量的計算時間﹒為了減少計算復(fù)雜度,本文引入了交叉熵優(yōu)化(CEO)算法來確定最優(yōu)導(dǎo)頻配置,同時最大限度地提高稀疏信道估計的精度﹒通過計算機仿真模擬的結(jié)果表明,利用該算

      湖南城市學(xué)院學(xué)報(自然科學(xué)版) 2017年5期2017-12-08

    • 大規(guī)模MIMO干擾和最小的相移導(dǎo)頻方案
      干擾和最小的相移導(dǎo)頻方案張國梅1,2,馬小輝2,王 杰1(1.西安交通大學(xué) 信息與通信工程系,陜西 西安710049;2.地理信息工程國家重點實驗室,陜西 西安710054)在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,小區(qū)間使用合理相移后的導(dǎo)頻序列而非復(fù)用同一組導(dǎo)頻,能以導(dǎo)頻長度的適當(dāng)增加換取導(dǎo)頻污染水平的下降。但已有研究在優(yōu)化各小區(qū)導(dǎo)頻相移量時未考慮小區(qū)間的實際干擾情況,而且在相移導(dǎo)頻方案下傳統(tǒng)基于貪婪搜索的協(xié)作式導(dǎo)頻分配方法已不再適用。針對上述問題,選擇與大尺度信道信息有

      無線電通信技術(shù) 2017年5期2017-08-11

    • 基于二進制粒子群算法的OFDM稀疏信道導(dǎo)頻優(yōu)化
      OFDM稀疏信道導(dǎo)頻優(yōu)化劉遠航,劉曉彤,彭 帥,萬晉京(重慶郵電大學(xué) 移動通信技術(shù)重慶市重點實驗室,重慶 400065)在正交頻分復(fù)用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)稀疏信道中,合理的導(dǎo)頻設(shè)計可以提高信道估計的性能,以測量矩陣的互相關(guān)最小化作為目標,提出一種基于二進制粒子群算法的導(dǎo)頻優(yōu)化方案,引入混沌初始化機制來保證初始粒子均勻地分散在解空間里,通過粒子變異機制來保證種群的快速收斂。根據(jù)實驗

      重慶郵電大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2017年3期2017-06-19

    • GNSS信號數(shù)據(jù)/導(dǎo)頻擴頻碼配對優(yōu)化方法
      NSS信號數(shù)據(jù)/導(dǎo)頻擴頻碼配對優(yōu)化方法段召亮1,秦麗嫻1,韓明明2,楊再秀1,楊文津1(1.衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)與裝備技術(shù)國家重點實驗室,河北 石家莊 050081; 2.中國人民解放軍61773部隊,新疆 烏魯木齊 830000)為了提高載波相位跟蹤的穩(wěn)健性和偽碼跟蹤精度,現(xiàn)代全球衛(wèi)星導(dǎo)航系統(tǒng)(Global Navigation Satellite System,GNSS)普遍采用數(shù)據(jù)/導(dǎo)頻并存的信號結(jié)構(gòu)。針對數(shù)據(jù)/導(dǎo)頻信號的互相關(guān)性影響碼跟蹤性能的問題,提出了

      無線電工程 2017年5期2017-04-25

    • 利用非對稱覆蓋模式解決CDMA導(dǎo)頻污染問題
      模式解決CDMA導(dǎo)頻污染問題[王光陽]導(dǎo)頻污染是影響CDMA網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量和用戶感知的重要因素之一,給出在特殊場景下非對稱覆蓋模式解決CDMA導(dǎo)頻污染的思想,并在現(xiàn)有方案基礎(chǔ)上,提出了宏小區(qū)PN合并解決CDMA導(dǎo)頻污染的思路。CDMA網(wǎng)絡(luò) 導(dǎo)頻污染 PN合并 非對稱王光陽中國電信阜陽分公司接入維護中心。中國電信運營CDMA網(wǎng)絡(luò)以來,快速推進CDMA網(wǎng)絡(luò)建設(shè),基站間距越來越小,PN資源日趨緊張,更容易造成導(dǎo)頻污染現(xiàn)象;導(dǎo)頻污染除對1X語音業(yè)務(wù)質(zhì)量造成影響外,對1X

      廣東通信技術(shù) 2016年8期2016-12-14

    • 基于混合導(dǎo)頻輔助的大規(guī)模MIMO上行鏈路信道估計
      06)?基于混合導(dǎo)頻輔助的大規(guī)模MIMO上行鏈路信道估計張 涵*, 郭昌霖, 李家明, 潘達儒(華南師范大學(xué)物理與電信工程學(xué)院,廣州 510006)針對多小區(qū)多用戶大規(guī)模MIMO上行鏈路傳輸,提出了一種基于混合導(dǎo)頻的信道估計方案. 通過在一個數(shù)據(jù)幀內(nèi)設(shè)計時分導(dǎo)頻及隱含導(dǎo)頻2種導(dǎo)頻格式,進行對信道參數(shù)的聯(lián)合估計. 相較傳統(tǒng)的單一導(dǎo)頻方案,混合導(dǎo)頻可實現(xiàn)2種導(dǎo)頻的優(yōu)勢互補. 在天線數(shù)較大的前提下,分析推導(dǎo)出利用混合導(dǎo)頻信道估計的上行鏈路吞吐率近似封閉解,從而明

      華南師范大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2016年6期2016-12-12

    • 一種智能的大規(guī)模MIMO部分導(dǎo)頻復(fù)用調(diào)度方案*
      規(guī)模MIMO部分導(dǎo)頻復(fù)用調(diào)度方案*郭耀廷,王炳和,曲毅,宋德鵬(武警工程大學(xué),西安710086)導(dǎo)頻污染被認為是多小區(qū)大規(guī)模MIMO通信系統(tǒng)的主要技術(shù)瓶頸,與以小區(qū)為單位進行導(dǎo)頻復(fù)用方案不同,提出了一種減輕導(dǎo)頻污染影響的優(yōu)化的部分導(dǎo)頻調(diào)度方案。該調(diào)度方案先將全部可用的正交導(dǎo)頻序列劃分為若干子集,把其中的一個導(dǎo)頻子集設(shè)為導(dǎo)頻復(fù)用子集,該導(dǎo)頻子集在系統(tǒng)中每個小區(qū)復(fù)用,其余導(dǎo)頻子集則在不相鄰小區(qū)間復(fù)用;之后在目標小區(qū)基站對導(dǎo)頻復(fù)用子集中的導(dǎo)頻序列引起的小區(qū)間干擾

      火力與指揮控制 2016年11期2016-12-09

    • Massive MIMO 蜂窩網(wǎng)絡(luò)中減輕導(dǎo)頻污染研究
      蜂窩網(wǎng)絡(luò)中減輕導(dǎo)頻污染研究何慶松,鹿存東(江蘇科技大學(xué) 江蘇 鎮(zhèn)江212003)Massive MIMO系統(tǒng)是5G通信的關(guān)鍵技術(shù),而上行導(dǎo)頻污染是Massive MIMO蜂窩網(wǎng)絡(luò)TDD系統(tǒng)的主要性能瓶頸。解決這個問題的有效方法是在時間維度上錯開相鄰小區(qū)之間發(fā)射的導(dǎo)頻序列。本文在綜述了兩種運用導(dǎo)頻序列減輕相鄰小區(qū)的導(dǎo)頻污染基礎(chǔ)上,提出了一種新型的蜂窩系統(tǒng)中小區(qū)劃分方案,即將每3個小區(qū)劃分為一組,并在小組內(nèi)應(yīng)用交錯幀結(jié)構(gòu),在時隙上錯開小組內(nèi)小區(qū)導(dǎo)頻序列,并結(jié)

      電子設(shè)計工程 2016年22期2016-12-05

    • 利用導(dǎo)頻降低峰均值比算法的研究
      30024)利用導(dǎo)頻降低峰均值比算法的研究郝喜國,李艷萍,任騰飛(太原理工大學(xué) 信息工程學(xué)院,山西 太原030024)在正交頻分復(fù)用(OFDM)系統(tǒng)中,部分傳輸序列(PTS)方法是降低峰均功率比(PAPR)最有效的方法之一。與常規(guī)的部分傳輸序列(C-PTS)相比,導(dǎo)頻序列的插入可以更好地降低PAPR。采用帶有循環(huán)移位的導(dǎo)頻信號,首先將導(dǎo)頻信號和數(shù)據(jù)信號分別分割成子塊,然后將導(dǎo)頻子序列分別插入到數(shù)據(jù)子塊中,通過反饋及循環(huán)移位產(chǎn)生更多的待選序列,更好的降低PA

      現(xiàn)代電子技術(shù) 2016年13期2016-11-12

    • 大規(guī)模M IMO系統(tǒng)中動態(tài)導(dǎo)頻分配
      IMO系統(tǒng)中動態(tài)導(dǎo)頻分配方昕①②張建鋒*①曹海燕①劉超①潘鵬①①(杭州電子科技大學(xué)通信工程學(xué)院杭州310016) ②(東南大學(xué)移動通信國家重點實驗室南京210024)針對大規(guī)模多輸入多輸出(M IMO)系統(tǒng)中存在的導(dǎo)頻污染問題,該文提出一種動態(tài)導(dǎo)頻分配方案。所提方案利用目標小區(qū)與干擾小區(qū)用戶之間的信號干擾強度差將干擾小區(qū)分為inU和outU兩類,并對inU中的用戶進行最優(yōu)導(dǎo)頻分配,outU中的用戶進行隨機導(dǎo)頻分配來提升系統(tǒng)的平均下行可達和速率。同時,在存在

      電子與信息學(xué)報 2016年8期2016-08-30

    • 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中導(dǎo)頻污染研究進展
      模MIMO系統(tǒng)中導(dǎo)頻污染研究進展[張書暢]摘要大規(guī)模MIMO技術(shù)作為第五代移動通信(5G)的關(guān)鍵技術(shù)之一,它能夠充分利用空間維度,有效地提高數(shù)據(jù)傳輸速率。由于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中導(dǎo)頻污染的存在,導(dǎo)致其性能無法隨基站天線數(shù)目的增加而大幅度提升,如何降低系統(tǒng)中的導(dǎo)頻污染已成為一個迫切需要解決的問題。文章首先分析了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中導(dǎo)頻污染產(chǎn)生的原因;其次對目前國內(nèi)外降低導(dǎo)頻污染的方法進行了分類討論;最后總結(jié)了目前還存在的一些問題和今后的發(fā)展趨勢。關(guān)鍵詞:大規(guī)

      廣東通信技術(shù) 2016年5期2016-06-16

    • 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中融合用戶調(diào)度的疊加導(dǎo)頻信道估計方法
      合用戶調(diào)度的疊加導(dǎo)頻信道估計方法李潔1,景小榮1,2(1.重慶郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院,重慶 400065;2.移動通信技術(shù)重慶市重點實驗室,重慶 400065)傳統(tǒng)的信道估計策略通常基于時分復(fù)用方式實現(xiàn)導(dǎo)頻配置,導(dǎo)致大規(guī)模多輸入多輸出系統(tǒng)的帶寬利用率有限,同時受信道相干時間的限制,大規(guī)模MIMO系統(tǒng)可利用的導(dǎo)頻資源非常有限,因此,相鄰小區(qū)不得不通過導(dǎo)頻復(fù)用來實現(xiàn)信道估計,從而引起導(dǎo)頻污染問題。針對上述問題,融合用戶調(diào)度,提出了一種基于疊加周期性導(dǎo)頻的信

      電信科學(xué) 2016年12期2016-02-08

    • 疊加導(dǎo)頻的放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)作通信系統(tǒng)時變信道估計方法
      74000)疊加導(dǎo)頻的放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)作通信系統(tǒng)時變信道估計方法陳艷杰1,曹 威2,張士杰3(1.商丘工學(xué)院信息與電子工程學(xué)院,河南 商丘 476000;2.商丘工學(xué)院機械工程學(xué)院,河南 商丘 476000;3.解放軍91292部隊,河北 保定 074000)在基于正交頻分復(fù)用技術(shù)的放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)作通信系統(tǒng)中,針對整體中繼信道估計(S-R-D)輔助導(dǎo)頻占用額外帶寬使帶寬利用率低的缺點以及傳統(tǒng)疊加導(dǎo)頻信道估計性能不高的缺點,提出了一種新的對角疊加導(dǎo)頻方案。在不增加導(dǎo)頻

      火力與指揮控制 2015年11期2015-03-04

    • 認知無線電中的稀疏信道估計與導(dǎo)頻優(yōu)化
      估計能大幅度降低導(dǎo)頻開銷,提高頻譜利用率和信道估計精度??紤]到無線信道的時延擴展和接收機前端較高的采樣率,信道多徑分量分散于這一時延擴展中,經(jīng)過采樣以后的信道沖擊響應(yīng)(Channel Impulse Response, CIR)序列通常呈現(xiàn)大多數(shù)為零,僅少數(shù)非零的稀疏性,尤其對于普遍使用過采樣技術(shù)的OFDM系統(tǒng),這一稀疏特性更為明顯[5]。目前,正交匹配追蹤(Orthogonal Matching Pursuit, OMP),壓縮采樣匹配追蹤(Compre

      電子與信息學(xué)報 2014年4期2014-11-18

    • 壓縮感知技術(shù)在未來移動通信系統(tǒng)中的應(yīng)用
      規(guī)模天線陣列系統(tǒng)導(dǎo)頻設(shè)計中的應(yīng)用方案,結(jié)果表明,基于壓縮感知技術(shù)的導(dǎo)頻設(shè)計方案可有效降低未來移動通信系統(tǒng)中的導(dǎo)頻開銷,提升性能。進一步還可以考慮將壓縮感知技術(shù)與未來移動通信系統(tǒng)中可能使用的認知無線電技術(shù)結(jié)合起來用于發(fā)現(xiàn)空閑頻譜比較多的頻段內(nèi)的空閑資源,有效降低系統(tǒng)硬件實現(xiàn)成本,或者是將壓縮感知技術(shù)與其他天線降維技術(shù)結(jié)合起來,提升未來移動通信系統(tǒng)的用戶體驗。壓縮感知;信道估計;大規(guī)模天線陣列系統(tǒng)隨著智能終端的興起及無線數(shù)據(jù)應(yīng)用業(yè)務(wù)的豐富,無線通信系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)

      中興通訊技術(shù) 2014年2期2014-07-21

    • TD—LTE系統(tǒng)導(dǎo)頻模式技術(shù)研究
      導(dǎo)頻是TD-LTE系統(tǒng)估計衰落失真信息的重要參考信號,也是提高系統(tǒng)通信質(zhì)量的重要保證。通過簡要介紹TD-LTE系統(tǒng)導(dǎo)頻的插入方式、信號類型和選擇條件,結(jié)合具體分析TD-LTE系統(tǒng)上下行鏈路的導(dǎo)頻圖案,為全面認識TD-LTE系統(tǒng)提供了幫助。TD-LTE 導(dǎo)頻 梳狀分布 塊狀分布 星狀分布中圖分類號:TN929.53 文獻標識碼:A 文章編號:1006-1010(2014)-06-0044-061 概述OFDM(Orthogonal Frequency Div

      移動通信 2014年6期2014-07-09

    • MB-OFDM UWB系統(tǒng)中導(dǎo)頻圖樣的最優(yōu)化設(shè)計
      M UWB系統(tǒng)中導(dǎo)頻圖樣的最優(yōu)化設(shè)計陳 莉,曾以成,楊 丹,任 偉(湘潭大學(xué)光電工程系,湖南湘潭411105)在MB-OFDM UWB系統(tǒng)中,導(dǎo)頻圖樣對信道估計的影響較大,為了甄別這些影響,并尋找到較優(yōu)的導(dǎo)頻圖樣,根據(jù)信道的最大多徑時延和最大多普勒頻移以及取樣率平衡原理來確定導(dǎo)頻的時域和頻域間隔,并通過性能仿真對比,得到不同的導(dǎo)頻圖樣對信道估計算法和信道插值算法的影響。通過Matlab仿真實驗表明,該方法較傳統(tǒng)的導(dǎo)頻圖樣設(shè)計方法更快速,具有更好的性能,可為

      通信技術(shù) 2014年2期2014-02-09

    • UWB系統(tǒng)復(fù)合導(dǎo)頻信道估計方法
      )UWB系統(tǒng)復(fù)合導(dǎo)頻信道估計方法王麗娟,王 丹,普杰信(河南科技大學(xué),河南洛陽 471003)隱藏系統(tǒng)具有估計精度差的缺陷,輔助導(dǎo)頻具有占用帶寬多的缺陷,針對這種情況提出了復(fù)合導(dǎo)頻信道估計方法,在隱藏導(dǎo)頻中插入極少量的輔助導(dǎo)頻,由于UWB信道是慢變信道,所以隱藏導(dǎo)頻可以借鑒輔助導(dǎo)頻的信道估計,把輔助導(dǎo)頻和隱藏導(dǎo)頻的信道估計疊加成新的信道估計。仿真結(jié)果表明,復(fù)合導(dǎo)頻信道估計繼承了兩種導(dǎo)頻信道估計的優(yōu)點,提高了信道估計精度,減少了帶寬占用率。超寬帶;正交頻分復(fù)

      電視技術(shù) 2013年3期2013-09-17

    • CDMA2000中的軟切換技術(shù)
      2 切換中所需的導(dǎo)頻集合 、導(dǎo)頻的搜索與測量、切換參數(shù)與消息要想了解切換,就應(yīng)該知道有關(guān)導(dǎo)頻的一些基本知識,本節(jié)就介紹一下這些知識。2.1 導(dǎo)頻集合在CDMA系統(tǒng)中,當(dāng)基站得導(dǎo)頻信道使用同一個頻率時,則它們只能由PN序列的不同相位來區(qū)分,相位偏移是64個碼片的整數(shù)倍。移動臺將系統(tǒng)中的導(dǎo)頻分為 4個導(dǎo)頻集合,在每個導(dǎo)頻集合中,所有的導(dǎo)頻都有相同的頻率,但是其PN碼的相位不同。這四個導(dǎo)頻集合是:2.1.1 激活集它包括與分配給移動臺的前向業(yè)務(wù)信道相對應(yīng)的導(dǎo)頻,

      科技視界 2013年15期2013-08-22

    • 短波OFDM系統(tǒng)中基于導(dǎo)頻的信道估計的研究*
      校正和恢復(fù)。基于導(dǎo)頻的信道估計方法所利用的數(shù)學(xué)原理成熟,算法簡單,易于工程實現(xiàn),已成為OFDM系統(tǒng)中最常用的信道估計方法。其基本原理是在所傳OFDM信號中按照一定規(guī)律插入已知導(dǎo)頻信號,在信號接收端提取導(dǎo)頻信號,并利用某種規(guī)則估計出該導(dǎo)頻信號位置的信道響應(yīng),然后通過內(nèi)插方法獲得完整信道響應(yīng)。由于基于導(dǎo)頻的信道估計方法需要在信號發(fā)送序列中插入已知信號,會降低有效數(shù)據(jù)傳輸效率,所以在保證導(dǎo)頻信號能夠很好地反映信道特征,同時又不過大地影響數(shù)據(jù)傳輸率,針對不同的無線

      艦船電子工程 2013年10期2013-08-10

    • 非連續(xù)正交頻分復(fù)用系統(tǒng)次優(yōu)導(dǎo)頻設(shè)計
      了用于信道估計的導(dǎo)頻設(shè)計的復(fù)雜性.在NC-OFDM系統(tǒng)中,授權(quán)用戶(Primary User,PU)占用的子載波被停用,這些被停用的子載波被稱為零子載波.為避免對PU造成干擾,在零子載波位置,不能放置導(dǎo)頻,所以O(shè)FDM系統(tǒng)中等間隔等功率的最優(yōu)導(dǎo)頻在NC-OFDM系統(tǒng)中不再適用.零子載波的存在破壞了導(dǎo)頻的均勻性和對稱性,而且由于PU的動態(tài)變化特性,零子載波的位置呈現(xiàn)非固定分布特性.因此,在NC-OFDM系統(tǒng)中,最優(yōu)的導(dǎo)頻圖案必定是非固定、非均勻和非對稱的,導(dǎo)

      電波科學(xué)學(xué)報 2013年5期2013-04-23

    • MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計器的導(dǎo)頻間隔優(yōu)化設(shè)計*
      究主要集中在基于導(dǎo)頻的方法上[1]。在基于導(dǎo)頻的方法中,已知的導(dǎo)頻符號可以在一些特定的子載波上或時隙上傳輸。在接收端,根據(jù)接收的導(dǎo)頻點信號可以估計出導(dǎo)頻點對應(yīng)的頻率或是時間上信道的特性,從而重建整個信道的特性。等間隔的導(dǎo)頻間隔設(shè)計是性能最穩(wěn)定的方案,且在信噪比較大和信道相關(guān)矩陣滿秩的情況下,此設(shè)計方案是最優(yōu)的[2]。參考文獻[3]研究在時變衰落信道中,如何設(shè)計導(dǎo)頻間隔,以保證低于一定的平均誤碼率,參考文獻[4]研究在保證傳輸中時間間隙最大條件下,最佳導(dǎo)頻數(shù)

      電子技術(shù)應(yīng)用 2012年4期2012-07-03

    • 一種在LTE-Advanced載波聚合下降低CM的方法
      面則是載波聚合下導(dǎo)頻序列的重復(fù)出現(xiàn)。LTE-Advanced需要對LTE保持良好的后向兼容性,這就要求LTE-Advanced保持LTE中設(shè)計的導(dǎo)頻序列產(chǎn)生方式。在載波聚合下,多個成員載波可能會使用相同的序列,頻域上重復(fù)出現(xiàn)的序列經(jīng)過IFFT變換之后容易產(chǎn)生較高峰值和CM。LTE中采用CM來表征功放功率效率的降低[1,4]。在放大器電路中,放大增益的非線性分量是產(chǎn)生信道鄰道泄漏比(ACLR)的主要原因。功放輸出信號v0(t)=G1v1(t)+G3[v1(t

      電子技術(shù)應(yīng)用 2012年3期2012-07-03

    • OFDM系統(tǒng)中導(dǎo)頻信號的設(shè)計方法*
      ,最常用的方法是導(dǎo)頻輔助的信道估計算法,即利用導(dǎo)頻信號對信道在時頻空間上的不同點進行采樣,然后采用插值濾波得到整個信道的頻率響應(yīng)值來完成信道估計[1-2].因此,為了獲得最優(yōu)的信道估計性能,導(dǎo)頻設(shè)計就變得至關(guān)重要,導(dǎo)頻的時、頻域間隔和導(dǎo)頻位置成為影響整個系統(tǒng)性能的重要因素.近年來,人們已經(jīng)對基于導(dǎo)頻信道估計算法的最優(yōu)導(dǎo)頻設(shè)計進行了廣泛的研究[3-8].文獻[6]中針對頻率選擇性隨機信道,推導(dǎo)了單輸入單輸出(SISO)和多輸入多輸出(MIMO)正交頻分復(fù)用(

      華南理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2011年7期2011-03-21

    • 一種用于IEEE802.16d的聯(lián)合信道估計算法
      e)和數(shù)據(jù)符號中導(dǎo)頻(Pilot)的插入圖案,所以其信道估計首選方案是基于數(shù)據(jù)輔助算法。文獻[3-5]中,提出了常見的基于前導(dǎo)訓(xùn)練序列和基于導(dǎo)頻估計插值的信道估計方法。而這兩種方法應(yīng)用到IEEE802.16d系統(tǒng)中均存在一定的缺點。由于前導(dǎo)訓(xùn)練序列僅在每幀開頭,從而無法實時跟蹤信道變化;此外當(dāng)信道相干帶寬大于導(dǎo)頻間隔時,導(dǎo)頻估計將不能準確反映信道的變化。為解決以上問題,本文提出了一種前導(dǎo)和導(dǎo)頻聯(lián)合的信道估計算法,它能夠更有效的對抗頻率選擇性衰落和更大的多普

      通信技術(shù) 2010年2期2010-08-11

    • MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計中的最優(yōu)導(dǎo)頻設(shè)計
      方法一般分為基于導(dǎo)頻序列或導(dǎo)頻符號的估計方法[2-3]和盲估計方法[4]。導(dǎo)頻估計方法利用接受端完全已知的導(dǎo)頻序列或者導(dǎo)頻符號來估計信道衰落系數(shù),而盲估計則只利用接收信號的時頻統(tǒng)計特性。相對于導(dǎo)頻信道估計,盲估計方法要求的系統(tǒng)存儲單元較大、計算復(fù)雜度高、實時性差,在時變的無線傳輸系統(tǒng)中一般較少采用。因此為提高MIMO-OFDM系統(tǒng)的傳輸效率,減少導(dǎo)頻序列的開銷,尋求一種能滿足信道估計均方誤差要求的最小長度的正交導(dǎo)頻序列成為必要。本文推導(dǎo)了 MIMO-OFD

      通信技術(shù) 2010年6期2010-08-06

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