基于OFDM信号的自适应水声信道估计算法

建立适用于OFDM水声通信信号的信道估计模型,对MP算法进行改进,引入路径门限调整机制克服虚假路径造成的不良影响,通过重要路径权系数的迭代修正降低非正交性引入的估计误差,以较小计算量取得了与OMP算法相当的估计精度;针对传统信道估计算法对信道长度信息的依赖问题,提出了一种信道长度自适应信道估计算法,该算法能够对信道估计质量进行实时评价,并根据评价结果实现信道估计算法预估信道长度的自适应调整,满足未知水声信道精确估计及通信应用的需要;基于OFDM导频元素个数与信道估计效果的关系研究,提出了OFDM导频序列自调整的通信方案,以较小的带宽损失保证了可靠的水声通信。通过仿真和实地试验,验证了该文研究内容的有效性。     

基于DFT的MC-CDMA系统信道估计算法

基于导频辅助的最小平方(LS)算法是MC-CDMA中常用的信道估计算法,它运算量低,实现简单,但信道估计精度差。该文讨论了MC-CDMA的导频插入方式,提出一种基于离散傅里叶变换(DFT)的信道估计算法。该算法将LS信道估计循环前缀长度外的时域响应值置零,并设定阈值忽略循环长度内的噪声和无效径响应。该算法保留了LS算法运算量小和实现简单的优点,大大降低了噪声对信道估计精度的影响,仿真结果验证了算法的有效性。     

在OFDM系统中用伪导频符号进行盲信道估计(英文)

根据OFDM系统的特性提出了用伪导频符号进行信道的盲估计算法。与用于做信道估计的导频信号不同,PPSs传输的是有用的数据,因此提高了系统的带宽利用率,若PPSs的平均功率增加3 dB或6 dB时可有效抑制信道的加性高斯噪声。该文对信道盲估计的均方误差及其由此算法获得的信道的状态信息对无编码的OFDM系统进行解调的误比特概率进行了仿真,结果表明提出的算法是有效的并具有很好的灵活性。     

导频符号调制方式对OFDM信道估计的影响(英文)

引入了基于线性变换的正交频分复用信道的频域估计方法,通过对接收信号的线性变换达到数据的有效恢复。首先推导了关于推广后旋转矩阵的两个性质定理;然后根据所得的旋转矩阵的性质,给出了导频符号分别基于BPSK和QPSK调制的两种OFDM信道估计算法。在假设信道为瑞利衰落并且在一帧内保持不变的情况下,对基于这两种信道估计算法的系统进行了仿真比较。仿真结果显示,当各子载波的同相信道和正交相位信道同时插入信道估计符号时,OFDM系统的误码率和误包率都可以得到明显的改善。     

IEEE 802.16无线信道快速突发均衡的实现

针对IEEE 802.16无线信道进行了仿真,提出了一种工作于该信道的16QAM突发模式的快速均衡器算法,该算法采用Neuman-Hoffman序列的扩展序列进行信道快速估计,及用均衡器系数预加载算法以提高收敛速度,仿真结果证明:算法收敛速度优于递归最小二乘算法。     

OFDM系统二维变换域信道估计算法

着重分析OFDM系统的二维变换域(2-D transform-domain)的导频辅助信道估计。在变换域中对导频位置的信道频率响应(CFR)矩阵采用右下补零和中间补零两种方式进行插值,以获得整个信道的频率响应。考虑到上述两种方法带来的插值误差,提出了根据时间、频率方向的导频数目采用不同的补零数量和补零方式。采用Simulink构建基带仿真系统,仿真改进前后的系统误比特率(BER)并和其他二维插值方式进行比较。结果表明,该改进方法显著地提高了基于变换域信道估计的准确性,降低了系统的误比特率。     

基于修正变换域降噪的NC-OFDM信道估计算法

针对NC-OFDM系统在某些相干带宽内可能没有足够的导引符号,导致基于频域内插的LS信道估计算法性能较差的问题,提出了一种修正变换域降噪的信道估计算法。该算法利用NC-OFDM系统信道衰落系数的时频域关系,通过IDFT在时域估计信道多径衰落,并进行降噪滤波,然后采用DFT估计频域信道衰落系数,从而避免了频域内插。仿真结果表明,在仿真条件下,该方法比传统基于频域内插的LS信道估计有约4dB的性能增益。     

基于二维DCT的LS信道估计

把二维DCT变换引入传统的LS信道估计算法,提出了一种基于DCT2/IDCT2的OFDM系统信道估计方法.通过对具有瑞利衰落信道的典型OFDM系统仿真,该算法性能比传统的LS算法有明显提高,尤其在低信噪比时该方法对系统性能提升更为突出,并研究了该算法性能受插值方法和多普勒频移的影响.     

一种改进的递归神经网络盲均衡算法

提出了一种新的基于递归神经网络的快速收敛盲均衡算法。设计中采用观测信号的四阶统计量构造代价函数,简化了系统的复杂度;利用实时递归学习算法对系统参数进行动态调节。该算法具有镇定性,其收敛性能不会受到失真信道的影响,适用于均衡衰落性严重的信道。实验仿真结果表明对具有频率选择性衰落的非线性信道,该算法在收敛速度和对抗码间串扰方面都具有良好的性能。     

CDMA抗干扰微分相关时延估计算法研究

基于微分相关技术,提出了一种简单有效的DS-CDMA时延估计方法,在获取期望用户导频信道的前提下,通过选取适当的时间间隔,可以消除采样数据相关矩阵中与期望用户不相关的干扰和噪声。仿真结果表明,与常规实验估计算法相比,该方法具有更好的干扰抑制性能和更大的正确捕获概率。     

应用Khatri-Rao积分解的DS-CDMA盲多用户检测

对多用户直接序列码分多址(DS-CDMA)系统的多用户检测进行了研究,提出了一种基于Khatri-Rao积分解和连续干扰抵消的KRPSIC盲多用户检测算法。该算法充分利用DS-CDMA系统接收信号所具有的Khatri-Rao积结构性质,在用户扩频码、信道衰落系数均未知的情况下实现多用户检测,证明了算法的可辨识性和单调收敛性。仿真结果表明KRPSIC算法的误码率性能接近非盲的迫零算法,其作为一种非浅性迭代算法,在多用户检测的过程中对迭代初值的选取不敏感,当使用随机值初始化时算法依然有效。     

一种基于二层感知网络的判决反馈均衡器

采用基于二层感知网络的判决反馈均衡器结构实现非线性信道均衡，导出了其权值自适应调整的学习算法，给出了一种有效的权值初始化方法。针对一种具有严重码间干扰与有色噪声的非线性信道，分别应用文中提出的二层感知网络判决反馈均衡器和一般的三层感知网络判决反馈均衡器对该信道进行均衡，对其均衡性能进行了计算机模拟，并作了分析和比较。研究表明所提出的二层感知网络判决反馈均衡器无论是收敛速度、误比特率，还是计算复杂度方面都明显优于文献［５］提出的多层感知判决反馈均衡器。     

基于蚁群BP神经网路算法的六维力传感器解耦研究

针对传统BP神经网络在六维力传感器解耦训练过程中,由于其初始参数的选取不确定性导致神经网络出现震 荡、收敛速度缓慢和陷入局部极值等问题,提出一种基于蚁群BP神经网络算法并应用于六维力传感器解耦研究。该算 法利用蚁群算法在种群寻优方面的优越性,通过局部和全局信息素更新相结合的方式更新信息素,提高蚁群算法搜索的 效率,为BP神经网络提供一组最优的训练初始参数,网络收敛速度得到很大地提高,同时局部极值和震荡等缺点也有一 定的改善。实验仿真结果表明,在六维力传感器神经网络模型训练过程中,达到同样的目标误差,基于蚁群BP神经网络 算法的迭代次数Ⅳ比传统算法少50%,运行时间r快60%。这说明蚁群BP种经网络算法在六维力传感器解耦研究中 有着很好的应用效果。     

新老农村社会养老保险对接问题及对策

为应对人口老龄化冲击,实现农民"老有所养"的政策目标,我国于2009年,选择部分县(市)进行新型农村社会养老保险试点。对已实施老农保的地区而言,在新农保试点过程中,需妥善解决新老农保有效对接问题。针对新老农保对接面临的缺少实施细则及操作规程、新老农保对接补贴难落实等问题,建议采取新老农保在缴费年限方面的有效衔接、按折抵缴费年限给予相应的对接补贴、大力发展县域经济、积极争取上级政府的专项配套资金、增加社会保障方面的财政支出比例等举措,实现新老农村社会养老保险的有效对接。     

权值反馈的多干扰频域自适应滤波

针对多个不等强度的大功率窄带干扰,提出了一种权值反馈的频域自适应滤波算法。其优点是利用权值反馈不仅在权值迭代过程中实时调整更新步长,实现算法的快速收敛,同时达到有效地抑制多个强干扰的目的,使输出信号的平均功率更接近于扩频信号功率,改善了DSSS系统的性能。同时将算法的数学推导和分析与无权值反馈自适应滤波算法进行了比较,仿真结果验证了该算法在加快收敛速度以及改善系统性能方面的有效性。     

LDPC码与RS码的联合迭代译码

针对LDPC码与RS码的串行级联结构,提出了一种基于Chase的联合迭代译码方法。软入软出的RS译码器与LDPC译码器之间经过多次信息传递,性能可以逼近最大似然译码。模拟结果显示:AWGN信道下这种基于Chase的RS码与LDPC码的联合迭代译码方案可以获得约0．5 dB的增益。