在本文中，我们研究了多输入多输出（MIMO）和正交频分复用（OFDM）系统中的信道频率响应（CFR）矩阵和干扰加噪声协方差矩阵（ICM）估计，以抑制同信道干扰在接收方。 我们采用最小二乘准则执行初始CFR估计。 然后，我们在时域中估计干扰加噪声的自相关函数，而不是直接在频域中估计ICM。 自相关函数估计包括两个步骤。 首先，我们给出了残差样本自相关函数（SAFR）的期望与真实自相关函数之间的内在关系，该函数实际上是线性变换。 基于此，我们提出了一种补偿方法。 当导频OFDM符号数量小时，这种补偿将带来显着的性能提升。 其次，由于不能保证补偿后的SAFR是自相关序列（ACS），这会使获得的ICM损失具有正半确定性质，因此我们利用半定值编程（SDP）来找到最接近补偿后SAFR的ACS。 SDP以其双重形式解决，从而大大降低了复杂性。 最后，估算的ICM被重新利用以修改CFR估算。 估计的CFR和ICM在应用于干扰抑制合并接收机中时，表现出出色的干扰抑制性能。

在多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统中,通过联合估计信道矩阵和干扰协方差矩阵(ICM)的方法来抑制同信道干扰.首先,利用最小二乘法和残差估计方法获取信道矩阵和ICM的初始估计值;然后,基于Cholesky分解方法对ICM的估计值进行改善,并利用改善后的ICM估计值对信道矩阵估计值进行更新.该方法充分利用了时域和频域中的所有可用信息,提高了信道估计精度,较好地抑制了同信道干扰.仿真结果表明:与其他可实现的非迭代方法相比,该方法所得的信道频率响应估计均方误差性能增益高于2 d B;信干噪比(SINR)越大,比特误码率性能的改善程度越好,并且随着天线数的增多,性能增益也增大.

根据伪 随机噪声 IPN)序列的相关特性 ，介绍一种 OFDM 系统中在时域利用 PN序列的循环相 关对信道进行 估计的算法 ，并利用周期序列的循环卷积特性对接收数据进行频域均衡 。最后列出其 FPGA设计流程和仿真图形。

分析了在高速移动环境下存在的多普勒效应，指出了它对OFDM系统的影响。针对OFDM系统对频率偏移的敏感性，介绍了现有的克服方法，并着重分析了OFDM与线性预编码结合，获得最大多普勒频域分集的思想。

基于变分贝叶斯期望最大化（VBEM,variational Bayes expectation maximization）算法和Turbo原理，提 出了时变信道条件下MIMO-OFDM系统中的联合符号检测与信道估计算法。设计的软入软出空时检测器在采用 列表球形译码避免穷尽搜索的同时，考虑了信道估计误差方差矩阵的影响;利用空时检测获得的发送信号后验概率 分布估计，推出了新的Kalman前向后向递归信道估计器。仿真结果表明，在时变多径信道条件下，提出的算法 比传统EM算法和面向判决算法更加具有顽健性。

ofdm的matlab仿真程序，从信号发生到调制解调，误码率计算，也包括信道估计，插值，信道编码~对于学习通信理解OFDM原理有很强的指导意义，同时也是能完成仿真试验的任务。

摘   要： OFDM系统高峰均比是其在实际应用中的一个瓶颈。依据实际系统中算法复杂度和实现可行性要求，使用预畸变类技术降低系统峰均比，降低了算法复杂度，提高了可实施性，同时获得可靠的系统误码率性能。仿真结果表明， 该方法能有效降低任意子载波数据的OFDM信号的PAPR，而且与其他方法相比应用更为简单。 　　OFDM —— OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）即正交频分复用技术，实际上OFDM是MCM Multi-CarrierModulation，多载波调制的一种。其主要思想是：将信道分成若干正交子信道，将高速数据信号转换成并行的低

有关于OFDM系统的在AWGN信道下(BPSK调制)的信噪比分析

整个ofdm系统仿真的全过程，包括qpsk的调制解调等

MIMO-OFDM系统空时编码技术的仿真研究