用于研究mimo-ofdm信道估计的文献资料,此资料涵盖了多种信道估计的导频结构,信道估计算法等关键技术。
2023-03-01 16:13:54 8.61MB mimo ofdm 信道估计
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提出了一种改进的基于Zadoff-Chu(ZC)序列的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统时频同步算法。该算法构造了一个具有共轭重复关系结构的训练序列,首先利用时域训练序列前后的共轭特性完成定时同步,同时得到整数倍频偏估计,使定时结果不受频率同步性能影响,然后在获取精确的定时同步之后利用训练序列的重复性完成小数频偏估计。理论分析和仿真结果表明,在高斯信道和多径信道下,改进算法的定时估计和频偏估计均方误差较低,同时扩大了整数和小数频偏估计范围,降低了系统计算复杂度。
2023-03-01 15:25:20 636KB 正交频分复用系统
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分析了正交频分复用(OFDM)系统中采样频率偏移对系统性能的影响,提出了一种在频域进行估计和校正的采样频率同步算法.该算法易于硬件实现,与采用最小二乘法(LS)的估计算法相比可以减少20%的硬件资源,提高l倍的工作速度.根据IEEE 802.11a无线局域网(WLAN)标准进行了算法仿真和现场可编程门阵列(FPGA)上的硬件实现研究.仿真结果表明,无论是在高斯白噪声(AWGN)信道还是多径信道下,该算法均可以有效地对采样频率偏移进行校正,使系统性能符合标准要求.通过在FPGA上的硬件实现以及使用Xilin
2023-02-28 23:11:53 395KB 工程技术 论文
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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。
2023-02-27 15:43:04 272KB MIMO-OFDM; channel estimation; co-channel
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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.
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胆固醇; 清除所有; 关闭所有; % 初始化参数Nfft=input('fft 的大小 N = '); Nused=input('要使用的OFDM符号数m = '); M=input('星座大小M = '); Type=input('映射类型(1 表示 PSK) 和 (2 表示 QAM) = '); Phase_Offset = input('phase offset ='); Ncp=input('循环前缀样本Ncp = '); bw = 15*10^6;%%带宽T = 1/bw;%时间段% 发射机 如果类型 == 1 Tx = modem.pskmod('M',M,'PhaseOffset',Phase_Offset,'SymbolOrder','gray'); Rx = modem.pskdemod('M',M,'PhaseOffset',Phase_Offset,'SymbolO
2023-02-27 10:57:44 2KB matlab
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在MATLAB上实现扩展的SCM信道模型 clc;clear; scmpar=scmparset; linkpar=linkparset(6); % 10 links %linkpar.MsVelocity=0; scmpar.NumMsElements=2; scmpar.NumBsElements=2; antpar=antparset; [H delays out]=scm(scmpar,linkpar,antpar); % Initialize the parameters NumLoop = 90;%帧长 carrier_count=80;%子载波个数 carriers=1:carrier_count; NumSubc = 128;%IFFT和FFT的点数 NumCP =8;%循环前缀 NT=20 ; %导频之间的间隔,块状导频 Np=ceil(NumLoop/NT)+1;%导频数 %加1的原因:使最后一列也是导频 delta_t = out.delta_t; f_sym = 3.84e6; % sample frequency osr = floor((1/f_sym)/scmpar.DelaySamplingInterval); % over sample rate ts = 1/(f_sym*osr); % sample time_step
2023-02-25 15:57:29 208KB MIMO_OFDM
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OFDM由于其频谱利用率高,成本低等原因越来越受到人们的关注。随着人们对通信数据化,宽带化,个人化和移动化的需求,OFDM技术在综合无线接入领域将越来越受到广泛的应用。 OFDM技术是一种特殊形式的多载波调制技术,OFDM技术尤其适用于多径传播所引起的频率选择性衰落较为严重的宽频带信道上的高速数据传输,OFDM技术在数字广播电视,宽带无线接入系统(IEEE.802.11a, HiperLAN, IEEE 802.16, HiperMAN, ADSL等)标准中得到十分广泛的应用。 OFDM系统有很多优点,为了充分利用OFDM的优势,提高基于OFDM的系统的性能,需要解决制约其发展的一下关键技术。
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一种改进的TDS-OFDM信道估计算法
2023-02-23 18:37:02 411KB 一种 改进 TDSOFDM 信道
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关于OPDM的一本书,比较经典,有需要的下
2023-02-21 11:28:48 8MB OFDM 移动通信
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