基于叠加训练序列的无线光信道估计与均衡(小论文)
基于叠加训练序列的MIMO信道估计算法
基于叠加训练序列的MIMO信道估计算法
李化;赵清华;张玮;王华奎
【期刊名称】《计算机仿真》
【年(卷),期】2010(027)004
【摘要】针对提高无线信道的传输性能,提出了改进的基于叠加训练序列的MIMO 信道估计算法.利用训练序列与信息序列的不相关特性,在没有带宽损失的情况下初步估计出信道参数;然后利用加权因子对信道参数在相邻信号段之间进行加权平均,得到最终的信道参数.与以往的叠加训练序列估计方法比较,利用算法具有更低的估计均方误差,且适用于时变信道.通过计算机仿真结果表明,估计方法提高了信道传输精度和性能.
【总页数】4页(P92-95)
【作者】李化;赵清华;张玮;王华奎
【作者单位】太原理工大学信息工程学院,山西,太原,030024;太原理工大学信息工程学院,山西,太原,030024;太原理工大学信息工程学院,山西,太原,030024;太原理工大学化学化工学院,山西,太原,030024;太原理工大学信息工程学院,山西,太
原,030024
【正文语种】中文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.基于叠加训练序列的MIMO信道估计快速算法 [J], 齐祥明
2.基于叠加训练序列的MIMO-OFDM信道估计 [J], 武林俊
3.基于时域训练序列的MIMO系统信道估计算法研究 [J], 李向华;李飞;徐国标
4.基于叠加训练序列的MIMO-OFDM信道估计 [J], 彭明金;李智
5.基于训练序列的MIMO信道估计算法研究 [J], 李化;王华奎;赵清华
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光纤通信中的信道估计与均衡算法研究
光纤通信中的信道估计与均衡算法研究光纤通信作为一种高速、高带宽的通信方式，广泛应用于现代通信系统中。
然而，由于光纤通信系统中存在的多径传输和信号失真等问题，信道估计与均衡算法的研究变得至关重要。
本文将从信道估计的背景及意义，信道估计算法的分类和原理，以及均衡算法的研究现状和未来发展方向等方面进行综述。
一、信道估计的背景与意义光纤通信系统通过将信息转化为光信号进行传输，但是在信号传输过程中，光信号会受到信道中光纤的多径传输、色散、衰减和非线性失真等影响，导致信号的失真和衰减。
因此，为了准确恢复信号，需要对信道进行估计。
信道估计的目的是根据接收信号的统计特性和已知的调制信号，估计出信道的相关参数，从而对信号进行恢复和修正，提高系统的性能和可靠性。
二、信道估计算法的分类和原理根据信道估计的实现方式，可以将信道估计算法分为基于导向的估计和盲估计两种。
基于导向的估计是指通过发送训练序列来知道信道的状态，并根据接收到的训练序列进行信道估计。
常用的基于导向的估计算法有最小二乘法（Least Square, LS）、最小均方误差（Minimum Mean Square Error, MMSE）以及基于最大后验概率（Maximum A Posteriori, MAP）的算法，这些算法基于先验知识对信道进行建模，并利用接收到的训练序列进行参数估计，具有较高的估计精度。
盲估计是指在不知道信道状态信息的情况下，仅利用接收到的信号进行信道估计。
盲估计算法可以进一步分为线性和非线性两种方式。
线性盲估计算法中，最常见的是最小均方误差（MMSE）算法和最大似然（Maximum Likelihood, ML）算法。
非线性盲估计算法则主要有独立成分分析（Independent Component Analysis, ICA）和瞬时无记忆（Instantaneous Memoryless, IM）算法等。
这些盲估计算法可以在不知道信道参数的情况下，仅利用接收到的信号进行信道估计，具有很高的自适应性。
无线通信中的信道估计与均衡技术
三、应用和发展方向
总结起来，无线通信中的信道估计与均衡技术对于提高系统性能和可靠性至关重要。通过准确估计信道状态并采用合适的均衡方法，可以有效地消除信道引起的失真和干扰，从而实现可靠的数据传输。随着技术的不断发展，信道估计与均衡技术将在无线通信领域发挥更重要的作用，推动无线通信技术的进步和应用的广泛发展。
一、信道估计技术
在无线通信系统中，信道状态信息（CSI）的准确性对于接收端的性能至关重要。信道估计技术旨在通过接收到的信号来估计信道的状况，从而实现对发送信号的解调和解码。常见的信道估计技术包括最小二乘法（LS）、最大似然估计（MLE）和最小均方误差（MMSE）等。
最小二乘法是一种较为简单和直观的信道估计技术。它基于接收信号与已知的训练序列之间的误差最小化原理，通过计算误差的平方和来估计信道参数。最大似然估计技术则是通过最大化接收信号的似然函数来估计信道参数，可以提供较高的估计准确性。而最小均方误差技术则是在估计信号的同时最小化估计误差的均方误差，通常能够提供较好的性能。
信道估计与均衡技术在无线通信系统中有广泛的应用。例如，在移动通信系统中，信道估计技术可以用于自适应调制和功率控制，从而提高系统的吞吐量和能效。而均衡技术则可以用于解决移动通信中的多路径干扰和时延扩展等问题。
未来，随着无线通信系统的发展和演进，信道估计与均衡技术也将继续不断发展。一方面，需要研究更准确和高效的信道估计算法，以应对不同信道环境下的挑战。另一方面，可以结合深度学习和人工智能等技术，进一步提高均衡技术的性能和适应性。
基于叠加训练序列的 ACO-OFDM信道估计
基于叠加训练序列的 ACO-OFDM信道估计杨顺峰;姜斌;包建荣;刘超【摘要】现有光信道估计方法主要存在复杂度高、估计性能不突出等缺陷.为此,在简要分析ACO-OFDM原理的基础上,提出了一种适用于ACO-OFDM系统的叠加训练序列信道估计方法.通过对接收信号一阶统计平均的处理,避免了因接收信号多变而引起的检测效果不稳定的缺陷,且具有复杂度低,估计性能好等优势.实验仿真及分析表明,较传统最小二乘法,提出的叠加训练序列信道估计方法有高于20 dB的性能增益,适合应用于无线光传输高精度信道估计.【期刊名称】《杭州电子科技大学学报》【年(卷),期】2017(037)004【总页数】5页(P25-29)【关键词】非对称限幅光-正交频分复用;叠加训练序列;信道估计;一阶统计平均【作者】杨顺峰;姜斌;包建荣;刘超【作者单位】杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州 310018;杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州 310018;杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州310018;杭州电子科技大学通信工程学院,浙江杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】TN929.1非对称限幅光-正交频分复用(Asymmetrically Clipped Optical-Orthogonal Frequency Division Multiplexing，ACO-OFDM)是由正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)发展而来.由文献[1]可知，ACO-OFDM解决了光频分复用平均光功率较高等问题.信道估计是ACO-OFDM系统有效工作的关键，可分为盲信道估计、导频辅助的信道估计和叠加训练序列的信道估计.盲信道估计不必插入前导，但估计精度不高；导频辅助信道估计是通过插入前导符号，依次估计信息各位置处的信号响应系数，精度提高但降低了系统频谱利用率[2]；相对前两种信道估计方法，叠加训练序列的信道估计方法精度较高，易使传输系统获得较高的传输效率，还可兼顾时间及信道容量等信道因素[3].本文就ACO-OFDM系统信号均值大于0的特点，提出了改进的叠加训练序列信道估计方法.将部分叠加训练序列和改进后的最小均方误差算法结合起来实现了系统的信道估计.相较于传统的最小二乘法信道估计，不仅降低了算法复杂度，且大大提升了信道估计性能.光强调制的通信系统中，因光强不能有负值，故需利用新的方法来解决双极性OFDM信号的问题.ACO-OFDM技术是人为地把原OFDM信号中小于0的部分截去，只留正值[4].ACO-OFDM采用非对称限幅，设ACO-OFDM基带信号在无循环保护前缀情况下的时域抽样为：其中，x(k)为时域抽样值序列，k为抽样序列指数，N为子载波数，Xm为经映射后调制到第m个子载波对应的频域信息数据.当信号具备Hermitian对称结构时，序列X表示为：其中，X*为X的共轭序列，经快速傅里叶逆变换(Inverse Fast Fourier Transform，IFFT)后，选择奇数子载波传输调制数据，并将偶数子载波数据置0，则序列X可表示为：上述信号经非对称限幅并解调后，奇数位信号幅值减为一半，而偶数位信号幅值保持不变.信号通过非对称限幅处理能使ACO-OFDM系统减小所需光功率，使产生的非线性影响减小.ACO-OFDM系统依次对信号进行Hermitian对称及非对称限幅处理，确保经IFFT后的输出信号为实调制符号信号，且信号以单极性形式进入光调制器.故系统不存在丢失信号数据的情况，并降低了信号的光功率敏感性[5].信道估计主要用于估计信道模型参数，是信号进行后续步骤的前提.因在ACO-OFDM系统中，进行IFFT前的输入向量需具备共轭对称性，同时仅奇载波存有数据，偶载波为0.故基于导频辅助的信道估计方法并不适用.为解决该问题，本文改进了传统叠加训练序列的信道估计方法.所得方法不仅算法简单、精度高，且具备较高系统传输效率，还拥有可灵活分配时间、带宽和功率等优势[6].该方法包括3个部分：生成单极性非负周期实序列、生成本地矩阵及完成信道估计的实现方法.采用叠加训练序列的ACO-OFDM系统时域离散模型结构如图1所示.由时域离散模型可知，待发送信号序列x(n)为：此时，所得接收信号为：其中，Dk为第k条路径与首条路径的时间差，h(k)为信道第k条路径的响应系数，L为信道时域脉冲响应的长度，即多径的数目，w(n)为加性高斯白噪声.2.1 单极性非负周期实序列的生成单极性非负周期实序列依次通过对复数序列的共轭对称、IFFT、并串变换、限幅和拆分组合等方式生成.具体过程如下：输入的PN序列通过并串变换和QAM映射，得复向量p.再对所得复向量完成元素的共轭对称，产生输入向量p′(n)，即为：其中，conj(.)表示求复共轭.当n为奇数时，p′(n)=p[(n-1)/2]；而当n为偶数时，p′(n)=0.生成输入向量后，再依次执行IFFT、限幅和序列拆分组合等处理，得到一个单极性非负实序列.此时的序列长度为Q.最后，将该序列重复NQ次，即得所需训练序列t(n).由此，避免了因限幅和叠加作用引起的数据序列和训练序列的丢失. 2.2 本地矩阵的生成输入的基带信号满足均值为0的正态分布为s(n)～N(0,σ2).经限幅后，ACO-OFDM时域信号sc(n)的均值为.令,由此生成Q×Q阶元素全为b的实数矩阵B.而循环矩阵T′由训练序列作为相应元素构成，即此时，可构造本地矩阵T=B+T′，其表达式为：其中，b不仅与接收信号时域统计特性有关，还受功率分配因子P的约束[7].具体可表示为：据式(9)可知，P越大，式(9)的分子部分相应变小，从而导致b的降低.2.3 信道估计算法在信道估计时，需将接收信号r(n)分为Q路，每路依次对其Q倍下进行信号采样.之后对每路采样信号分别求均值，得接收信号的量化序列y(n)，即有：结合式(5)，将其变换为：y(n)= E[w(kQ+n)],n=0,1,…,Q-1,k=0,1,…,NQ-1其中，NQ为序列重复次数；因高斯白噪声序列均值为0.故式(11)中E[w(kQ+n)]为0；且由上述时域信号均值可知：.故式(11)可化简为：当且仅当Q=L，且其系数矩阵满秩时，式(12)具有唯一解.但信道阶数L只能为估计值的上限，此时可令Q等于信道阶数所能取得的上限值.将式(12)表示为：最后，结合式(13)、式(14)可得信道估计结果如下：为了体现本文方法的性能优越性，用传统的LS算法进行信道估计，取信噪比SNR 为0～30 dB，输入信号为复高斯信号，且每个信号的子载波数为32，利用多组求平均的方法得到估计结果.信道估计的效果通常通过估计结果的均方误差(Mean Squared Error，MSE)进行评价，仿真结果如图2所示.采用本文提出的叠加训练序列的ACO-OFDM信道估计进行仿真.其均方误差计算式如下：其中，M为信道估计的均方误差，即MSE；S为信道的信噪比，即SNR.在具体仿真中，取SNR为5～25 dB，功率分配因子P取值分别取0.1，0.3，0.4，0.5，0.6，0.7，0.9，取子载波数为定值N=512，可得功率分配因子对信道估计性能影响的仿真结果如图3所示.同理，取SNR为5～25 dB，子载波数N分别取128，256，512，1 024，2 048，取P=0.7，得到子载波数目对信道估计性能影响的仿真结果如图4所示.图3中，通过式(16)的理论分析可知，当SNR和N不变，P=0.7左右时，MSE值最小，即此时的信道估计准确率最优.图3中也可看出，随P值变大，均方误差呈现先变大后减小的趋势.另外，当信噪比低于15 dB时，均方误差落差较大，而当信噪比高于15 dB后，均方误差趋于平稳.其原因在于，当数据信号叠加上训练序列后，数据信号与训练序列间的影响是关联存在的.当信噪比大于15 dB后，训练序列与数据信号相对功率基本保持不变.且因训练序列能量越高，信道估计性能就越好，故此时数据信号就成了影响信道估计性能的主要因素.由图4可知，添加子载波数越多，系统的信道估计均方误差就越小.这是因为子载波数越大，叠加的训练序列就越长，所携带数据在一阶统计平均处理时，所得均值就越靠近整体服从的统计分布.此时数据序列对训练序列的影响减小，所得信道估计精度有所提高.故在信道估计时，可用增加少量算法复杂度的微小代价，来改善信道估计精度，同时也能减小信噪比对信道估计性能的影响.通过对比图3、图4与图2可知，传统LS算法的MSE基本处于10-3～10-2级，而本文的信道估计方法的MSE基本处于10-4～10-3级，本文方法具有更高的精度；在相同的MSE情况下，本文方法比传统LS算法可提高信噪比20 dB以上.同时，本文方法还可以通过调整功率分配因子和子载波数目等参数来提高信道估计精度，显得更加灵活.本文主要提出了一种适用于ACO-OFDM系统的信道估计方法.为使本文方法适用于光强不能为负值的光强调制，在原有叠加训练序列信道估计方法基础上，改善了训练序列及本地矩阵的生成方法.与传统信道估计方法相比，更易实现且精度更高、估计性能更好，还可通过调节功率分配因子提高估计精度，并使整个系统具有一定的移动性.但由于功率分配因子的选择缺乏实时性和连续性，有待进一步研究.【相关文献】[1]戈勇华,罗仁泽,党煜蒲,等.ACO-OFDM系统叠加训练序列时间同步方法[J].光通信研究,2011(6):38-40.[2]张继东，郑宝玉.基于导频的OFDM信道估计及其研究进展[J].通信学报，2003，24(11):116-123.[3]KIM B W, JUNG S Y. Time-interpolated channel estimation for increasing channel capacity of superimposed training-based precoding schemes[J]. IET Communications, 2015,9(7):933-939.[4]DISSANAYAKE S D, ARMSTRONG J. Comparison of aco-ofdm, dco-ofdm and ado-ofdm in im/dd systems[J]. Journal of lightwave technology, 2013,31(7):1063-1072.[5]YESILKAYA A, ALSAN H F, MIRAMIRKHANI F, et al. Modeling of visible light channelsand performance analysis of ACO-OFDM[C]//2015 23nd Signal Processing and Communications Applications Conference(SIU). IEEE, 2015:2102-2105.[6]李明慧.空间光ACO-OFDM通信系统信道估计技术研究[D].重庆:重庆邮电大学，2014.[7]何纯全，窦高奇，高俊，等.基于叠加训练序列的低复杂度事变信道估计方案[J].电子与信息学报，2013，35(9)：2194-2199.。
基于叠加训练序列的MIMO—OFDM信道估计
的 训 练 序 列 算 法 。利 用 训 练 序 列 与 信 息 序 列 的 不 相 关 性 ， 估 计 出信 道 参 数 。即 使 在 存 在 通 道 失 配 误 差 和 通道 的量 化 误 差 的 情 况 下， 用 有 量 化 的 反 馈 的 基 于 信 道 估 计 的 训 练 序 列 也 能 改 进 系统 的 性 能 ， 信 道
ｔ ｈ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｎ ｅ ｌ ｐ ａ ｒ ａ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｗ ａ ｓ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｄ．Ｅ ｖ ｅ ｎ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅ ｐ ｒ ｅ ｓ ｅ ｎ ｃ ｅ ｏ ｆ ｃ ｈ ａ ｎ ｎ ｅ ｌ ｍｉ ｓ ｍａ ｔ ｃ ｈ ｅ ｒｏ ｒ ｓ ａ ｎ ｄ ｃ ｈ ａ ｎ ｎ ｅ ｌ ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｒｏ ｒ ，ｑ ｕ ａ ｎ ｔ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｖ ｅ
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采用 １ Ｏ ｂ ｉ ｔ 的 量 化 器 就 能 满 足 一 般 性 能 要 求 。 讨 论 了使 用信 道 互信 息 最 大化 的 最优 导 频序 列 的 设 计 。 关 键 词 ：ＭＩ ＭＯ— Ｏ Ｆ ＤＭ ；叠 加 训 练 序 列 ；信 道 估 计
中 图 分 类 号 ：Ｔ Ｎ ９ １ １ ． ５ 文 献 标 识 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：０ ２ ５ ８ — ７ ９ ９ ８ （ ２ ０ １ ３ ） ０ ３ 一 Ｏ １ １ ２ — ０ ３
Ｃｏｍｍｕ ｎ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ Ｎｅ ｔ ｗｏｒ ｋ
基于Q_learning方法的信道估计技术的研究
基于Q_learning方法的信道估计技术的研究摘要无线通信系统的信道估计与均衡技术研究是通信领域研究的重点内容。
伴随着通信领域的快速发展，传统的信道估计均衡技术已经难以满足通信系统运行的需求，如何应用高效的无线通信信道估计与均衡技术已经成为制约数字通信领域的重要影响因素。
本文研究了在最小二乘（Least Squre，LS）算法的基础上运用强化学習中的Q_learning算法对无线通信系统进行信道估计，仿真结果表明基于Q_learning算法的信道估计有效提高了估计精度，有效降低信号传输的误码率。
关键词无线通信；信道估计；强化学习；Q_learning算法前言在数字时代，无线通信已是无处不在，几近无所不及，成为人们生活不可或缺的部分。
无线通信实现了“无缝”连接、实时沟通，为人们提供了随时随地与任何地点的任何人通信联络的可能，已成为名个国家竞相研究、不断创新的热点。
纵观无线通信的发展历史，从早期模拟蜂窝网、GSM、CDMA，到3G，再到今天的4G技术，为人们提供了越来越高速可靠的无线通信。
但同时，也存在一些难题亟待破解，比如：信号传播路径复杂多变，从相对简单的视距传播，到途经变化多端的地形地物，使信号产生反射、绕射和散射，造成多径传播，致使信号发生了多径衰落。
信号在无线信道传播中，每一径的信号，都会发生不同程度的幅度衰减和不同程度的相位延迟，这就引起在通信系统的接收端，接收信号会出现码间串扰（Inter Symbol Interference，ISI）。
为了提高通信质量，减小ISI，就需要在接收端采取一定措施和方法，以此来抵消无线信道对信号的影响[1]。
强化学习是一种通过与环境交互并以环境反馈作为输入的机器学习方法。
其主要的思想是通过Agent（学习器或决策器）长期与环境进行试错交互，学习从环境状态到动作的映射，并期望最大化累积奖赏。
强化学习框架中，信号由环境提供，作用是对选择动作的好坏程度作一种评价，而不是告诉智能体Agent如何去选择正确的动作。
2015毕业设计任务书-苏红刚
毕业设计任务书通信工程本科专业（11级）题目：基于叠加训练序列的无线光信道估计与均衡学生姓名：苏红刚班级：通信1班学号：11250117题目类型：技术开发（J）指导教师：王惠琴一、设计的目的及意义无线光信道估计是近年来光通信领域新兴的一项技术。
在一个实际的无线光通信系统中，如何进行信道估计以及参数估计是否准确将直接关系到数据传输的可靠性及系统性能的提高。
近年来兴起的基于叠加训练序列的信道估计方法通过将周期训练序列代数叠加到发送序列之上，接收端利用接收信号的一阶循环平稳特性实现信道参数的估计。
实现简单且不占用额外的带宽资源，因而受到了学术界的广泛关注。
针对射频和无线光通信中存在的调制和检测方面的差异性，本课题将注重研究适用于无线光通信系统的叠加训练序列信道估计与均衡方法。
研究叠加训练序列的种类、功率分配因子、系统直流偏置等因素对估计精度的影响，结合MATLAB仿真，分析该方案的估计误差及系统误码率性能。
二、设计的任务和要求1. 查阅文献资料，一般在10篇以上，外文资料不少于两篇；2．在熟知无线光通信的特点（信道、调制、检测）的基础上，掌握基于叠加训练序列的无线光信道估计与均衡方法：（1）理解并掌握基于叠加训练序列信道估计的原理及实现方法；（2）在获取信道状态信息的基础上，选用合适的均衡方法实现信道均衡。
3．采用仿真工具完成基于叠加训练序列的无线光信道估计，分析估计均方误差及均衡前后系统的误码率性能。
4．讨论叠加训练序列的种类，功率分配因子，直流偏置等因素对估计性能的影响。
5．撰写文档，说明书（不少于1.5万字）；6．完成指定的外文资料的翻译。
三、各阶段时间安排（共13周）：四、主要参考文献[1]B.Farhang-Boroujeny, Pilot-based channel identification: proposal for semi-blind identification of communication channels, Electron.Lett.Vol.31, No.15, pp.1044-1046, June 1995.[2]Hoeher P., Tufvesson F.Channel estimation with superimposed pilot sequence [A]. In: Proc.IEEE Globe Telecommun.Conf., New York, 1999[C].1999.4:2162–2166.[3]G.Tong Zhou,A first-order statistical method for channel estimation,IEEE Signal Proc.Letters,vol.SPL-10,pp.57-60,March 2003.[4]A.G.Orozco-Lugo, M.M. Lara and D.C. McLernon, Channel estimation using implicit training,”IEEE Trans.Signal Proc.,SP-52,pp.240-254,Jan.2004.[5]M. Ghogho. Channel and DC-offset estimation using data-dependent superimposed training [J]. Electronics Letters 27th. 2005. 41(22): 1250-1252.[6]M. Ghogho, D. McLernon, E. A. Hemandez, A. Swami.Channel Estimation and Symbol Detection for Block Transmission Using Data-Dependent Superimposed Training [J].IEEE Signal Processing Letters.2005.12(3):226-229.[7]WangPing,YuanWeina, FanPingzhi.Power Allocation of Data Dependent Superimposed Training,Journal of Electronies (china),vol.25,NO.5,pp.595-660,SeP.2008[8]X.H. Meng, J.K Tugnait. Superimposed training-based doubly-selective channel estimation using exponential and polynomial bases models.inProe.2004 CISS, PrineetonUni.,Nj,March 2004[9]李元杰,杨绿溪,何振亚.基于隐训练序列的信道估计与跟踪[J],通信学报,2004, 25(12):1-7.[10]J.K.Tugnait and S.He.Doubly-selective channel estimation using data-dependent superimposed training and exponential bases models. Proe.2006 40th Annu. Conf. Inf. Sei. Syst. Princeton,NJ,Mar.2006,pp.375-380.附录：提交的成果1．毕业设计说明书一份，内容包括：1）中、英文摘要200字；关键词3-5个；2）序言或概述；3）无线光信道的特性及其调制信号的特点；4）基于叠加训练序列的光信道估计方案的设计；5）系统性能仿真及其结果分析；6）设计总结、参考文献、致谢等；2．完成1--3万个印刷符号的外文文献翻译稿一篇；3．完成毕业设计简介一份，要求4页，科技论文格式；4．刻制光盘一张；。
无线通信中的信道估计与信号均衡技术研究
无线通信中的信道估计与信号均衡技术研究无线通信技术在现代社会中扮演着重要的角色，无论是移动通信、无线网络还是卫星通信，都离不开稳定可靠的信道估计和信号均衡技术。
信道估计是指通过对接收信号进行分析和处理，估计出信道的特性和状态，以便在发送端进行相应的调整和优化。
而信号均衡技术则是在接收端对信号进行处理，以消除信道带来的失真和干扰。
本文将对无线通信中的信道估计与信号均衡技术进行研究和探讨。
一、信道估计技术在无线通信中，信道估计是非常重要的一环。
由于无线信道的复杂性和不确定性，信号在传输过程中会受到多径效应、噪声干扰和多普勒效应等影响，导致信号的失真和衰减。
因此，准确地估计信道的特性和状态对于提高通信质量和可靠性至关重要。
目前，常用的信道估计技术主要包括最小二乘法（LS）、最小均方误差（MMSE）和最大似然（ML）等方法。
最小二乘法是一种简单直观的估计方法，通过最小化接收信号与估计信号之间的误差平方和，来估计信道的特性。
最小均方误差方法则是在最小二乘法的基础上引入了噪声的统计特性，通过最小化误差的期望值来估计信道。
最大似然方法则是基于统计模型，通过最大化接收信号的似然函数来估计信道。
除了传统的估计方法，还有一些新的信道估计技术被提出，如基于压缩感知的信道估计方法。
压缩感知技术通过对接收信号进行压缩，然后利用稀疏表示的方法进行重构，从而实现信道估计。
这种方法可以大大减少信道估计所需的开销和复杂度，提高系统的性能和效率。
二、信号均衡技术信号均衡技术是在接收端对信号进行处理，以消除信道带来的失真和干扰。
由于无线信道的不确定性和复杂性，信号在传输过程中会受到多径效应、频率偏移和时钟偏移等影响，导致信号的失真和干扰。
因此，信号均衡技术在无线通信中起着至关重要的作用。
常见的信号均衡技术包括线性均衡和非线性均衡。
线性均衡是最常用的一种方法，通过对接收信号进行滤波和均衡，以消除信道带来的失真和干扰。
常用的线性均衡方法有零重复法、最小均方误差法和决策反馈均衡法等。
无线通信中的信道估计与均衡研究
无线通信中的信道估计与均衡研究在无线通信中，信道估计与均衡是关键技术之一。
由于信道会受到各种干扰和衰减，准确地估计信道状态是实现高速、高效、可靠无线通信的必要条件。
本文就无线通信中信道估计与均衡的研究进行探讨。
一、信道估计无线信道的性质是不确定的，因此无法准确了解其状态。
传统的解决方案是通过在通信中加入控制信号，然后从控制信号中获取信道的信息。
但是，随着通信信号的复杂性不断增强，这种解决方案也变得不再实用。
在有些无线通信系统中，利用信道的特性可以较好地克服干扰，这就需要对信道进行估计。
信道估计指的是利用已知的信道状态参数和通信信号，对信道的未知状态参数进行估计，以获得较准确的信道参数估计值。
对于信道的估计，一般采用时间域和频率域的方法。
时间域方法主要是通过接收端接收到信号，并通过其延迟多径影响等对信道进行估计。
频域方法则是将信号在频率域展开，然后探测信号在不同频段的传播情况，从而获得信道的估计值。
这些方法都需要相当复杂的算法和芯片计算能力。
二、频域均衡频域均衡器是一种可以在通信中实现信道估计的技术。
它主要是在信号处理过程中对信号进行均衡，从而提高通信信号的质量。
均衡器主要是在数字信号的基础上进行设计。
在频域均衡中，信号的频率被分成几段，然后按照不同的权重进行处理。
均衡器的主要任务是在不同频段对信号进行均衡，从而消除信号的干扰和衰减。
信道均衡器是保持信道稳定性的关键环节。
信号的均衡可以通过各种方法实现。
在频域均衡中，这种方法通常被称为均衡器，既可以直接对信号进行均衡处理，也可以采用预编码或数据插值方法实现均衡。
三、时域均衡时间域均衡作为一种先进的均衡算法，可以有效实现对信道的均衡处理。
在通信中，时域均衡器的工作方式主要是通过去除信道特征产生的多径干扰，从而实现对信道的均衡。
根据通信信号特点，时域均衡器采用一定的滤波处理，从而实现对信号的均衡处理。
时域均衡器的处理过程，通常采用线性均衡、非线性均衡和盲均衡等方法，具有信道修复的能力，并可以较为准确地恢复信号的原始特征。
无线通信中的信道估计与均衡技术
无线通信中的信道估计与均衡技术引言：- 无线通信在现代社会中扮演着至关重要的角色，为人们提供了方便快捷的通信手段。
- 在无线通信中，信道估计与均衡技术被广泛应用，可以显著提高系统的性能和可靠性。
一、信道估计的基本原理1. 信道估计的定义：信道估计是一种通过重构信道传输矩阵来获取信道状态信息的技术，用于估计信号的传播和衰落特性。
2. 信道估计的目的：准确地估计信道状态信息，以便在接收端进行信号恢复和解调。
3. 信道估计的基本原理：通过发送已知的训练序列，并在接收端根据接收到的序列与训练序列进行比较，从而获取信道的频率响应、时延和衰落等信息。
二、信道估计的常用方法1. 最小二乘（Least Square）方法：最小二乘方法通过最小化接收信号与已知训练序列之间的误差平方和，来估计信道的相关参数。
2. 最大似然（Maximum Likelihood）方法：最大似然方法基于接收信号的概率分布，通过寻找最大可能性的参数值来进行信道估计。
3. 卡尔曼滤波（Kalman Filter）方法：卡尔曼滤波方法利用贝叶斯概率理论建立了一种递归估计算法，能够根据过去的观测和当前的测量值来预测未来的信道状态。
三、均衡技术的基本原理1. 均衡技术的定义：均衡技术是一种在接收端对传输信号进行处理的技术，旨在补偿信道中的失真和干扰。
2. 均衡技术的目的：消除信道中的多径效应、抑制干扰信号和提高系统的容量和覆盖范围。
3. 均衡技术的基本原理：通过引入均衡器，将接收到的信号与已知的信道响应进行卷积，以恢复原始信号的传输内容。
四、均衡技术的常用方法1. 线性均衡器（Linear Equalizer）：线性均衡器通过设置权重系数来抵消信道中的失真效应，常用的线性均衡器包括零点等化器、最小均方误差等化器等。
2. 解扩散均衡器（Rake Receiver）：解扩散均衡器结合了解扩散和均衡技术，能够有效抑制多径干扰和频率选择性衰落。
3. 自适应均衡器（Adaptive Equalizer）：自适应均衡器根据信道的动态特性调整均衡器的参数，以适应信道状态的变化。
基于叠加训练序列的MIMO信道估计快速算法
基于叠加训练序列的MIMO信道估计快速算法齐祥明【摘要】针对无线通信中训练序列的优化及提高无线信道的传输性能,提出了改进的基于叠加周期训练序列的MIMO信道估计算法,利用设计的训练序列和信息序列不相关性,在接收端利用训练序列的周期性构造一阶统计量,利用循环Toeplitz矩阵特性,快速进行信道估计,不会带来带宽的损失.仿真显示,利用该算法使用设计的L序列比使用脉冲序列有更好的估计性能,且具有较快的运算速度,这对于实际的应用有很大的参考价值.【期刊名称】《北京印刷学院学报》【年(卷),期】2017(025)008【总页数】4页(P36-38,43)【关键词】叠加训练序列;多输入多输出;信道估计;循环Toeplitz【作者】齐祥明【作者单位】安庆职业技术学院,安徽安庆 246000【正文语种】中文【中图分类】TN91一、引言多输入多输出(MIMO)技术是无线移动通信领域智能天线技术的重大突破。
该技术能在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率[1,2,3],是新一代移动通信系统的关键技术。
多输入多输出（MIMO）系统中，信道参数估计为后续的可靠检测提供了有力保障。
信道估计有训练序列、盲估计、半盲估计等方法，其中基于训练序列的信道估计由于训练序列和数据序列分开发送，占用了额外的带宽，在快速时变信道中，难以实现快速跟踪和精确的信道估计。
近年来有学者提出基于叠加训练序列的方法[4,5,6,7]，这种方法将用户信息序列与周期训练序列进行叠加，然后再发送。
这种方法无须为训练序列分配时隙，因此不会带来带宽地损失,基于一阶统计量，估计的收敛速度明显提高,在现代无线通信中占有重要的地位。
对于采用叠加训练序列进行信道估计的又一关键问题是如何设计最优的训练序列。
训练序列的选取常常会影响到信道估计的精度，为了达到最小均方误差估计，要求训练序列的自相关函数具有冲激信号的特性，各发送训练序列互相关要接近零。
文献[8]提出了一种恒模有限字符的PRUS序列设计方法，PRUS序列是一种非零相移时周期自相关为零的理想序列。
基于训练序列信道估计算法的原理
基于训练序列信道估计算法的原理下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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基于叠加训练序列的MIMO信道系数估计研究
１ 引言
在移动通信系统中 ， ＭＯ（ ＭＩ 多输入多输 出 ） 技术 作为 大
借助参考信号（ 导频或者训练序 列 ） 。方法 有最／ － ｂ－ －乘法
（ ｓ 、 大 似 然 估 计 （ Ｅ） 最 小 均 方 误 差 （ ＭＳ 及 其 Ｌ ）最 ＭＬ 、 Ｍ Ｅ）
容量无线接入关键技术 之一 ， 其理论 、 法和实 现等都得 到 算
ＡＢＳ ＴＲＡＣＴ ：ｎ ｔ ｅ ｈ ｇ ａａ ｒ ｔ Ｍ０ ｓ ｓｅ ，ｅ ｔ ｔ ｇｔ ｅ ｃ ａ ｎ ｌｃ ｅ ｉｉ ｎ ｃ ｕ ａｅｙ ｉ ａ ｍｐ ｒａ ｔ ｒ — Ｉ ｉｈ ｄ ｔ ａｅ ＭＩ ｙ ｔｍｓ ｓ ｍａｉ ｈ ｈ ｎ ｅ ｏ ｆ ｃ ｅ ｔ ｃ ｒ ｔｌ ｎ ｉ ｏ ｔ ｅ ｈ ｉ ｎ ａ ｓ ｎ ｐ ｒ ｑ ｉ ｔ ｆｒ ＭＩ ｙ ｔ ｍ ｒ ｃ ｉｅ ｓｉ ｅｅ ｔ ｇａ ｃ ｒ ｔｌ ，ｄ ｃ ｄｎ ｎ Ｏ ｏ ．Ｉ ｉ ｐ ｐ ｒ ＭＯ ｃ ａ ｎ ｌ ｓ ｅ ｕ ｓ ｅ ｏ ＭＯ ｓ ｓｅ ｅ ｅｖ ｒ ｄ ｔｃｉ ｃ ｕ ａｅ ｙ ｅ ｏ ｉ ｇａ ｄ Ｓ ｎ ｎ ｔ ｓ ａ ｅ ，ａ ＭＩ ｈ ｎ ｅ — ｉ ｎ ｎ ｈ ｅ ｔ ｔ ｎ ｍｏ ｅ ａ ｅ ｎ ｔｅ ｓ ｐ ｒｍｐ ｓ ｄ ｔ ｉｉ ｇ ｓ ｑ ｅ ｃ ｔ ｏ ｓ ａ ｐ ｉｄ Ｔ ｒ ｕ ｈ ｅ ｐ ｏｔ ｇ Ｌ ａ ｔ Ｓ ｕ ｒ ｉ ｉ ｄ ｌｂｓ ｄ ｏ ｈ ｕ ｅ ｍａ ｏ ｉ ｏ ｅ ｒ ｎ ｎ ｅ ｕ ｎ ｅ ｍｅｈ ｄ ｉ ｐ ｌ ． ｈ ｏ ｇ ｘ ｌｉ ｎ ｅ ｓ ｑ ａ ｅ ａ ｅ ｉ
ｉ ｄ ｒ ｅ ．Ｔ ｅ ｎ ｍｅ ｃ ｌｓｍｕ ａｉｎ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ａ ｈ ｎ ｅ ｏ ｆ ｃｅ ｔｅ ｔ ｔ ｎ ｈ ｉｈ ｒｐ ｅ ｉ ｏ ｙ ｕ ｉ ｇＭＭＳ ｖ ｈ ｕ ｒ ａ ｉ ｌ ｔ ｅ ｕｔ ｓ ｏ ｈ ｔ ａ ｎ ｌ ｅ ｉ ｉｎ ｓ ｍａｉ ａ ｈ ｇ ｅ ｒ ｃｓ ｎ ｂ ｓｎ ｉ ｏ ｓ ｃ ｃ ｉ ｏ ｓ ｉ Ｅ ｔ ａ ３ ａ ｅ ｓ ｍｅ ｃ ｎ ｉ ｏ ． Ｈｏ ｅ ｅ ，ｔ ｅ ｅ ｔ ｏ ｍｅｈ ｄ ｌｏ ｈ ｖ ｏ ｄ ｐ ｒ ｒ ｎ ｅ ｕ ｄ ｒｔ ｅ ｓ ｕ ｔ ｎ ｏ ｈ ｈ ｎ１ ｔｈ ａ ｏ ｄｔ ｎ ｔ ｉ ｗ ｖ ｒ ｈ ｓ ｗ ｔ ｏ ｓ ａｓ ａ ｅ ｇ ｏ ｅ ｏ ｍａ ｃ ｎ ｅ ｈ ｉ ａｉ ｆｔ ｅ ｆ ｔ ｏ ｈ ｇ ｉｎ ｌｎ ｉｅ ｒｔ ．ｔ ｅ ｆ ｉ ｅ ｇｈ ｏ ａ ｎｎ ｅ ｕ ｎ ｅａ ｄ ｆｗ ｎ ｍｂ ｒ ｆ ｎ ｅ ｎ ｓ ｉｈ ｓｇ ａ ｏｓ ａ ｅ ｈ ｉ ｔ ｌｎ ｔ ｆ ｒ ｉｉ ｇ ｓ ｑ ｅ ｃ ｎ ｕ ｅ ｏ ｔｎ ａ ． ｎ ｅ ｔ ｅ ｓ ａ ＫＥＹＷ ＯＲＤＳ： ｕ ｅ ｍｐ ｓ ｄ ｔａｎ ｎ ｅ ｕ ｎ ｅ Ｓ ｐ ｒ ｏ ｅ ｒ ｉｉ ｇ ｓ ｑ ｅ ｃ ；ＭＩ ｉ ＭＯ；Ｃ ａ ｎ ｌｅ ｔ ｔ ｎ；Ｌ ａ ｔｓ ｕ ｅ ｈ ｎ ｅ ｓｉ ｉ ｍａ ｏ ｅ ｓ ｑ ａ ；Ｍｉ ｉ ｍ ａ ｑ ａ ｅ ｒ ｎ ｍｕ ｍｅ ｎ ｓ ｕ ｒ
基于叠加训练序列的MIMO-OFDM信道估计
３ 叠加训练序列信道估计
设 发 送端 编 码 后 信 号 平 均 功 率 为 ， 训 练 序 列 的 总
ＡＳ（） ０ ｉ １ ，ｆ ＝ ， ＝， Ⅳ …
这可得： 样 以到
由
） ｈ ） ＡＶ （） １ ： ＋ ｋ ｏ （’
统 中 ， 天 线 ｆ 间第 七 载 波 信 道 的 频 率 响 应 就 可 以表 达 ， 个
为：
Ｈ． ＝ ，ｗ ｏ， ∑ ［］ ｎ ｑ＃
式 中Ｗ￣＝ ｅ ｐ ｘ
（ ２ ）
信号的循环平稳特性进行信道估计，并给出了训练 序列 的 优化方法 ；在文献嘲中提 出了ＳＩ ＭＯ信 道的估计 方法， 将
掉 即 ［＝ ］ 。 面 讨 都 省 ，： 七 ∑ 】 下 的论 将
去 。
环前 缀的长度
Ｌ一１ 则靳 根接收 天线 去除循环前 ，
ＭＩ — Ｄ ＭＯ ＯＦ Ｍ系统模型；第４ 部分解 决了训练序列 的优化
问题 ；第 ５ 分 给 出仿 真 结 果 和 分 析 ；最 后 得 出结 论 。 部
ＭＩ ＭＯ－ ＤＭ系 统 中， 基 于 Ｌ 算 法 估 计 出信 道 参 数 ， 该 ＯＦ Ｓ 算 法 结构 简 单 ， 计 算 量 小 ， 便 于 在 实 际 系 统 中 实现 。该 算 法 还 利 用 了训 练 序 列 与 信 息 序 列 的 不 相 关 特 性 ，推 导 出 了 训 练 序列 的优 化 方 案 。 本 文 安 排 如 下 ： 第 二 、 三 部 分 给 出 信 道 模 型 和
环 阵 其 ｈ （ ＝ （ ， ， 。ｚ 是 ｆ 矩 ， 中 ∥， ［ … （） 第 ｚ ） ） ， ］
ＯＦＤＭ符 号持 续 时 间 内信 道保 持 不 变 ，而 且 两 个相 邻 ＯＦ Ｍ符号期间信 道变化不大。在 多天线情况下，各发射 Ｄ 接收天线对 的多径时延功 率谱假定相 同，则第 舛 发送天 艮
基于叠加训练序列的MIMO-OFDM信道估计
基于叠加训练序列的MIMO-OFDM信道估计武林俊【期刊名称】《电子技术应用》【年(卷),期】2013(39)3【摘要】In order to improve the transmission performance of wireless channels, the improved training sequence based channel estimation algorithm in MIMO-OFDM system was proposed. Using irrelevance of the training sequence and information sequence, the channel parameters was estimated. Even in the presence of channel mismatch errors and channel quantization error, quantitative feedback channel estimation training sequence can improve the performance of the system. 10-bit quantizer can fulfill the general performance requirements. And then the design of the optimal pilot sequence using the channel to maximize the mutual information was discussed.%为提高无线信道的传输性能,提出了改进的基于ST 技术的MIMO-OFDM系统信道估计的训练序列算法.利用训练序列与信息序列的不相关性,估计出信道参数.即使在存在通道失配误差和通道的量化误差的情况下,用有量化的反馈的基于信道估计的训练序列也能改进系统的性能,信道采用10 bit的量化器就能满足一般性能要求.讨论了使用信道互信息最大化的最优导频序列的设计.【总页数】4页(P112-114,118)【作者】武林俊【作者单位】河南工业大学信息科学与工程学院,河南郑州450001【正文语种】中文【中图分类】TN911.5【相关文献】1.基于叠加训练序列的MIMO-OFDM信道估计 [J], 王寿珍;姜永权2.一种新的基于训练序列的时域MIMO-OFDM信道估计方法 [J], 吴成恩;舒勤3.基于叠加训练序列的MIMO-OFDM信道估计 [J], 彭明金;李智4.一种新的基于训练序列的MIMO-OFDM信道估计方法 [J], 李冬秀;舒勤5.新的基于训练序列的MIMO-OFDM时域信道估计方法 [J], 李冬秀;舒勤因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于叠加序列的信道估计的研究
的情况 ； 文献［ －６ 使用 了叠加的周期序列 ， 中 ５ ］ 文 称之为隐训练序列利用接收信号 的循环平稳特性
进 行 信道 估计 。本 文将 介 绍 基 于叠加 周 期 训 练序
周 期 地 调节 对信 道 的估 计 。盲信 道估 计 无 需 训 练
列的方法 ， 并给 出基 于叠 加周期 训练序列下信道
系统 中的重要一环 。文章介绍了一种在发送序列之上叠加周期训练序列 ， 利用周期训 练序列来进行信道 估计 的方法 ， 并提 出了基于叠加周期训练序列的信道阶数估计方法 。并对其进行 了仿真分析 。
关键词 信道估计 ； 叠加序列 ；阶数判定 ＴＮ １ ９９ 中图分类号
Ｃｈａ ｅ ｔｍ ａ ｉ ｎ Ｂａ ｅ ｎ Ｓ ｅ ｉ ｏ ｅ ａｉ ｎ ｎｎ ｌＥｓ ｉ ｔｏ ｓ ｄ ｏ ｕｐ ｒｍｐ ｓ ｄ Ｔｒ ｎｉ ｇ
１５０） ２ ０ １ （ 海军航空工程学院研 究生管理 大队” 烟台 ２ １０ ） 海军航空工程学院电子信息工程 系 烟台 ２ １０ ） ６０１（ ６ ０ １ （ 海军飞行学院教研部实验中心 葫芦岛
摘
要
通信 的主要任务就是在接 收的信 号中恢复发送信号 。这就需要 知道信道 的冲击响应 。因此信道估 计是通信
总第 １８期 ８
２ １ 第 ２期 ０ ０年
舰 船 电 子 工 程
Ｓ ｉ ｅ ｔｏ ｉ ｇｎ ｅ ｉｇ ｈ ｐ Ｅｌｃ ｒ ｎｃ Ｅｎ ｉｅ ｒｎ
Ｖ０ ． Ｏ Ｎｏ ２ １３ ． ７ ８
基 于 叠 加 序 列 的信 道 估 计 的研 究
谭恢 勇 毕 崇” 周新 力 王 伟。
Ａｂ ｔａｔ Ｔ ｅｍ ｉ ｏｊ ｔ ｅｏ ｏｌ ｎｃｔ ｎｊ ｔ ｅｏｅ ｅｉ ｏｒａ ｏ ｒ ｔｅｔ ｎｍ ｔ ｒａ ｔｅｒ ｅ ｅ ｔｎｅｓ ｓｒｃ ｈ ａ ｂｅ ｉ ｆ ｎ ｎ ｃｖ ｃ ｍｕｌ ｉ ｏｒｃｖｒｔ ｆｒ ｔ ｎｆ ｍ ｒ ｓ ｉ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉ ｒ ｅｄ ’ ｏ Ｓ ａ ｈ ｎ ｎｉ ｏ ｈ ａ ｔ ｃ ｖ ．Ｉ
非均匀限幅光正交频分复用叠加序列时间同步信道估计论文
基于叠加序列的ACO-OFDM无线光通信系统同步和信道估计研究【摘要】基于非均匀限幅光正交频分复用(Asymmetrically Clipped Optical-Orthogonal Frequency Division Multiplexing,ACO-OFDM)调制的无线光通信技术实现了无线光通信技术与正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的完美结合。
在ACO-OFDM系统中,由于只有四分之一的子载波承载了数据,因此实际中对系统传输效率有着较高的要求。
但在实际中,通常利用训练符号和导频进行同步和信道估计,严重降低了系统传输效率和频谱利用率。
叠加序列技术通过将训练序列与数据在一段时间间隔内同时传送,提高了系统传输效率。
但由于ACO-OFDM系统采用光强度调制,光强度信号为单极性非负实信号,使得叠加序列技术不能直接应用于本系统中。
本文首先介绍了ACO-OFDM技术的基本原理和无线光通信系统的传输模型;着重分析了五种经典的时间同步方法在ACO-OFDM系统中应用所遇到的问题及原因;指出了在该系统中采用叠加序列技术进行时间同步的必要性。
针对在传统叠加序列的时间同步方法中,训练序列为双... 更多还原【Abstract】 The combination of wireless optical technologyand OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) is achieved perfectly by ACO-OFDM (Asymmetrically Clipped Optical-Orthogonal Frequency Division Multiplexing). Considering that only a quarter of subcarriers are used totransfer data in ACO-OFDM system, the system transmission efficiency is essential for ACO-OFDM system. But in practice training symbols and pilots are usually used to achieve timimg synchronization and channel estimation. Though ... 更多还原【关键词】非均匀限幅光正交频分复用；叠加序列；时间同步；信道估计；【Key words】ACO-OFDM (Asymmetrically ClippedOptical-Orthogonal Frequency Division Multiplexing)；superimposed training；timing synchronization；channel estimation；【索购硕士论文全文】Q联系Q：138113721 139938848 即付即发目录摘要4-5ABSTRACT 5-6第一章绪论9-181.1 研究目的及意义9-101.2 研究现状10-171.2.1 光OFDM 技术研究现状10-141.2.2 ACO-OFDM 系统同步技术研究现状14-161.2.3 ACO-OFDM 系统信道估计技术研究现状16-171.3 本文的主要工作及内容安排17-18第二章ACO-OFDM 无线光通信系统及其关键技术18-332.1 研究背景18-202.1.1 OFDM 技术的原理18-192.1.2 OFDM 技术的特点19-202.2 ACO-OFDM 无线光通信系统20-232.2.1 系统模型20-222.2.2 信道模型22-232.3 时间同步技术23-282.4 信道估计技术28-322.5 本章小节32-33第三章ACO-OFDM 系统叠加序列同步技术33-453.1 研究背景33-343.2 系统同步方案34-393.2.1 训练序列生成与叠加34-373.2.2 同步算法37-393.2.3 叠加序列的分离393.3 仿真分析39-443.4 本章小结44-45第四章ACO-OFDM 系统叠加序列信道估计技术45-604.1 研究背景45-474.2 系统信道估计方法47-544.2.1 训练序列的生成48-494.2.2 本地矩阵的生成49-504.2.3 信道估计算法50-514.2.4 系统未知直流偏置的估计51-544.3 理论分析54-574.4 仿真分析57-594.5 本章小结59-60第五章总结及建议60-625.1 本文工作的总结605.2 下一步研究工作的建议60-62致谢62-63参考文献。
突发通信中基于叠加训练的信道估计方案
第５ ３ 卷 第 ８ 期
突发通信中基于叠加训练的信道估计方案
何纯全 ，， 孙 岘２ ， 窦高奇 ， 高 俊 ， 黄高 明
（ １ ． 海军工程大学 电子工程学院 ， 武汉 ４ ３ ０ ０ ３ ３ ； ２ ． 海军东海舰队司令部 ， 浙江 宁波 ３ １ ５ １ ２ ２ ）
摘 要 ： 针对无线突发通信 中频带利用率低、 信道参数获取 困难等问题 ， 提 出了一种应用于突发通信 的 叠加 训 练信道 估计 与检 测方案 。该 方案将 信 息和训 练 叠加发 送 ， 通过预 失 真发送 信 息符 号使 得 训 练与信 息在 频域 正 交 ， 收端 采 用一阶 统计信 道估 计 和 最 大似 然符 号 检 测 ， 并设 计 了抗 直流 干扰 的信 道估 计方 案 。仿 真表 明 ， 新 方案 在 消除训 练序 列 的频 带 开销 的情 况下获 得 了较 好 的信道 估计 和 符 号 检 测性 能 ， 与采 用 时分复 用训 练的 方案相 比， 其有 效吞吐 率更优 。 关键 词 ： 突发通 信 ： 数 据依 赖 叠加训 练 ； 信 道估 计 与检 测 ； 频 率选择 性信道 中图分类 号 ： Ｔ Ｎ ９ １ １ 文献 标志 码 ： Ａ 文章 编号 ： １ ０ ０ １ —８ ９ ３ Ｘ（ ２ ０ １ ３ ） ０ ８ —１ ０ ６ ４— ０ ５
ａ ｍａ ｘ ｉ ｍｕ ｍ ｌ ｉ ｋ ｅ ｌ ｉ ｈ ｏ ｏ ｄ ｓ ｅ ｑ ｕｅ ｎ ｃ ｅ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ｍｅ ｔ ｈ ｏ ｄ．Ｔ ｈ ｅ ｃ ｈ ｎｎ ａ ｅ ｌ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｍ ｈ ｉ Ｓ ａ ｌ ｓ ｏ ｉ ｎ ｒ ｒ ｎ ｕ ｎ ｅ ｔ ｏ ｄ ｃ ． ｏ ｆ ｆ ｓ ｅ ｔ ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｃ ｅ．Ｓ ｉ ｍｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅｓ ｒ ｕ ｌ ｔ ｓ ｓ ｈ ｏ ｗ ｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｗ Ｓ Ｃ ｈ ｅ ｍｅ ｈ ａ ｓ ｆ ａ ｉ ｒ ｌ ｙ ｗｅ ｌ ｌ ｃ ｈ ｎｎ ａ ｅ ｌ ｅ ｓ ｔ ｉ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｓ ｙ ｍｂ ｏ ｌ ｄ ｅ ｔ ｅ ｃ ． ｔ ｉ ｏ ｎ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍａ ｎ ｃ ｅ ｉｔ ｗ ｈ ｏ ｕ ｔ ｎｙ ａ ｔ ｒ ａ ｉ ｎ ｉ ｎ ｇ ｂ ａ ｎ ｄ ｉｄ ｗ ｈ ｔ ｏ ｖ ｅ ｒ ｈ ｅ ａ ｄ，ｌ ｅ ａ ｄ ｉ ｎ ｇ ｔ ｏ ａ ｂ ｅ ｔ ｔ ｅ ｒ ｅ ｆｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｈｒ ｔ ｏ ｕ ｇ ｈ ｐ ｕ ｔ ｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｍａ ｒ ｎｃ ｅ
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基于叠加训练序列的无线光信道估计与均衡通信工程11250117苏红刚指导老师王惠琴教授摘要在无线光通信系统中，为了能达到系统需要的解码要求，必须要进行准确的信道估计与均衡。
本文首先介绍了无线光通信的基础知识以及特性、信道系统基本原理；着重研究了无线光信道估计与均衡的方法，基于此，设计了一种叠加训练序列的无线光信道估计与均衡方案。
由于这种估计方案具有复杂度低的主要特点，而且该方法不占用系统额外的时隙，把导频序列直接叠加在信息序列上，因而可以节省系统的频谱资源，深受学术界的广泛关注。
最后，对该系统方案进行了MATLAB仿真，分析了系统的估计均方误差及系统误码率性能，讨论了功率分配因子与直流偏置等因素对估计精度的影响。
基于叠加训练序列的信道估计与均衡的方法可更好地改善了系统性能，保证信息无失真地传输，深受广大学术界的欢迎。
关键词：信道估计与均衡；训练序列；光通信AbstractIn order to achieve the required decoding system requirements, it must be did that channel estimation and equalization. Firstly, this paper introduces the basic knowledge, characteristics and channel system the basic principles of wireless optical communication; secondly, it focuses on the estimation and equalization method of wireless optical channel. On the base of the method, it designs a superimposed training sequence of wireless optical channel estimation and an equalization scheme. Since this estimation scheme has low complexity of the main features of the system and the method does not take up extra slots, the pilot sequence information is directly superimposed on the sequence, saving the spectrum resources system is very popular in the academic community. Finally, the system program was simulated with MATLAB, the mean square error estimation system and the system BER performance are analyzed and the types of superimposed training sequence, the influencing factors and DC bias and other factors on the estimation accuracy of power distribution are analyzed. So it is benefit to improve system performance with estimates and balanced approach and ensure that the information can transport without distortion superimposed training sequence based channel.Key words：Channel Estimation；Training Sequence；Optical communication一、绪论无线光信道估计是近年来光通信领域新兴的一项新技术，在一个实际的无线光通信系统中，如何进行信道估计以及参数估计是否准确将直接关系到数据传输的可靠性及系统性能的提高。
准确的信道估计与均衡是提高接收机接收质量的关键，也是提高无线光信道无线通信系统数据传输性能的重要技术。
近年来兴起的基于叠加训练序列的信道估计方法通过将周期训练序列代数叠加到发送序列之上，接收端利用接收信号的一阶循环平稳特性实现信道参数的估计。
由于这种估计方案具有复杂度低的主要特点，而且该方法不占用系统额外的时隙，因而可以节省系统的频谱资源，受到了学术界的广泛关注，所以，现在对无线光信道系统信道估计与均衡算法的研究是很有必要的，也是非常有意义的。
二、估计方案的设计（一）OOK调制OOK调制是ASK调制序列来控制正弦载的一个特例，把一个幅度取为0，另一个幅度为非0，就是OOK，是以单极性不归零码波的开启与关闭。
振幅键控是利用载波的幅度变化来传递数字信息，而其频率和初始相位保持不变。
ASK是幅移键控调制的简写，例如二进制的，把二进制符号0和1分别用不同的幅度来表示，就是ASK了。
而OOK则是ASK调制的一个特例，“通-断键控(OOK)”信号表达式为⎩⎨⎧=”时0发送“-1，以概率0”时1发送“以概率,)(P P A t e OOK (2-1) （二）训练序列结构设计为了能够准确地估计信号响应，接收端需要丢弃那些被“污染”的信道估计数据，所以在训练序列设计时需要考虑保护间隔.此外考虑到数据或者矩阵的循环结构具有特征值分解简单的特点，训练序列常设计为循环结构。
图1 训练序列结构图 图1中给出了时域情况下训练序列的通用结构，其包括两部分；一部分就是训练序列部分，另一部分就是保护时隙部分，保护时隙的内容与训练序列尾部的数据相同。
一般说来，训练序列对具体的内容没有要求，其相关属性与通信当中对数据的要求一致。
一般要求保护时的时间跨度要大于信道的最大多径时延。
接收端利用接收到的训练序列进行信道估计，由于多径信道对训练序列数据产生了衰落和失真，为了保证信道估计的准确性，接收端首先丢弃被前一块数据“污染”的保护时隙数据，利用数据的循环性特点估计信道的脉冲响应。
（三）叠加训练序列的系统原理信道长度M=P,ook 产生的训练序列c(k),k=0,1,0,1，……0,1 ,为完备序列时的一个特例。
其中系统模型如下：图2 基于叠加训练序列的系统框图此时,下式Ch d y += (2-2) 其中()()()()1,,1,0-=p c c c cir C可得信道估计为y D h sequence perfect +-∧= (2-3)可以看出叠加训练序列不但可以直接消除直流偏移,同时基于零自相关区和零互相关区的存在可以使多信道的估计问题变成多个独立单信道估计问题。
三、仿真及结果分析（一）SISO 系统信道估计误差分析首先设信息数据向量为b(k), 训练序列向量为c(k), 噪声向量为n(k)和接收向量为x(k)。
则有 )()]()([)(k n k c k b H k x ++= (3-1) 信道估计误差 []∑-=++∧+=-=10)(D )(1P N i ip Hd ip Hb D N h h e (3-2)信道估计误差最后可化为 ⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛⋅++⋅⋅≈2222222)0()1(c n c b e N M h h N M σσσσσ (3-4) 由上式可见，信道估计误差方差同时受信道径数、发射数据长度、及数据功率训练序列功率和噪声功率的影响。
（二）均方误差与误码率性能分析估计均方误差是指参数估计值与参数真值之差平方的期望值。
图3 估计算法的估计均方误差曲线(a) 图4 均衡前与均衡后的误码率曲线(A) 随着该系统的信噪比变大，均方误差的值变小，系统性能的精确度得到了很大的提高，但信噪比到达一定值时（该图信噪比25dB ）后，估计均方误差值改变微小或不在改变，由此，我们可以改变系统的信噪比进而提高系统性能。
黑线是均衡前系统的误码率性能曲线，而红线是均衡后系统误码率性能曲线，显然，系统经过均衡后，误码率随着信噪比的上升而显着降低，从而保证了信道非失真地传递信息，提高系统性能。
（三）功率分配因子及直流偏置的影响在数据传输过程中,信号会受到各种因素的干扰，其以噪声干扰为主，但本设计主要研究的是功率分配因子与直流偏置对信道系统的影响。
图3与图4的功率分配因子为0.5，直流偏置为1；而下图5与图6的功率分配因子为0.1，直流偏置为1；图7与图8的功率分配因子为0.5，直流偏置为0。
图5 估计算法的估计均方误差曲线(b) 图6 均衡前与均衡后的误码率曲线(B)分析不同功率分配因子对估计性能的影响：图3与图4的功率分配因子为0.5，直流偏置为1；图5与图6的功率分配因子为0.1，直流偏置为1。
直流偏置一定，而功率分配因子不同，首先，我们来看均方误差曲线，图3变化比较平缓，而图5变化比较曲折，但两个曲线都呈现随性噪比增大而均方误差下降的趋势，不过，图3信噪比从15dB后变化微小，但比较平缓，到30dB不在变化或达到了最小；图5信噪比在15dB达到了最小，而后又上升，变化曲折，因此，我们可以猜测，功率分配因子增大，均方误差曲线呈现平缓下降的趋势。
其次，我们来看均衡前，与均衡后误码率曲线，均衡前变化不大，但均衡后稍微有所变化，信噪比20dB时，图4比图6小，也就是说功率分配因子增大，误码率减小，所以，增大功率分配因子，可提高估计性能。
图7 估计算法的估计均方误差曲线(c) 图8 均衡前与均衡后的误码率曲线(C) 分析不同直流偏置对估计性能的影响：图3与图4的功率分配因子为0.5，直流偏置为1；图7与图8的功率分配因子为0.5，直流偏置为0。
功率分配因子一定，而直流偏置不同，首先，我们来看均方误差曲线对估计性能的影响，图3变化平缓，30dB时达到了最小或变化细微，而图7变化曲折，5dB 时有一个小值，也在30dB达到了最小或变化细微，但两者都呈现信噪比上升而均方误差值减小的趋势，不过，在30dB时，图3的均方误差均值小于图7的均方误差值，因此，增大直流偏置，可降低误差均值。
其次，我们来看误码率曲线对估计性能的影响，均衡前系统图8的误码率的值比图4高；均衡后，误码率的值一定，而图9的信噪比比图4的信噪比大，例如20dB时，图4的误码率远比图7的小，因袭，可以确定增大直流偏置可减小误码率，所以，增大直流偏置，可提高系统的估计性能。