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OFDM系统改进的迭代联合信道估计与符号检测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
在正交频分复用 (OFDM)无线通信系统中 ,系统的吞吐量和数据速率受到导频因素的制约 ,这种情况在高速移动环境下尤为明显 .本文提出了一种改进的迭代联合信道估计与符号检测算法 ,以提高系统的吞吐量和数据速率 .首先降低导频功率来提高系统的吞吐量 ,然后在一个OFDM符号内 ,通过迭代进行的信道估计与符号检测来提高系统的误码率 .每个OFDM符号的初始信道估计值取自上一个OFDM符号的信道估计 ,从而该算法能有效地跟踪衰落信道的变化 ,因此导频的数目可以大大降低 .仿真结果显示 ,与传统的迭代算法相比 ,本文提出的算法能提供更好的误码性能 . 相似文献
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针对压缩感知重构算法中信号稀疏度未知和步长大小固定的问题,提出一种新的压缩感知信号重构算法,即基于弱选择的稀疏度自适应回溯追踪（SPWAMP）算法。该算法将自适应思想、变步长迭代思想与回溯思想相结合,在未知信号稀疏度的情况下,利用阈值方法选取预选集,通过变步长更新支撑集原子个数并结合回溯思想剔除不可靠原子,最终实现信号精确重构。仿真结果表明,当信号稀疏度K达到65时,该算法重构精度相对稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法提高了40%,而此时正交匹配追踪（OMP）算法、子空间追踪（SP）算法和分段弱选择正交匹配追踪（SWOMP）算法已无法实现重构。因此,该算法相对其它同类算法提高了信号重构精度。 相似文献
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彭南 《中阿科技论坛(中英文)》2023,(6):103-107
信道估计对宽带无线移动通信系统的具体实现至关重要。本文介绍了大规模MIMO-OFDM系统的通信原理,指出5G无线信道存在的局限性,再根据信道衰落、多径效应等问题的成因,提出基于压缩感知理论的信道估计算法,并以MATLAB为仿真平台,设置了载波数量、稀疏度、载波频率等仿真参数,在不同的信噪比下开展了算法性能检验。结果显示,稀疏度自适应匹配追踪算法的性能表现最佳。 相似文献
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针对频率选择性快衰落信道的多径干扰和较大的多普勒频率扩展,提出了一种基于导频的低维Kalman滤波算法用于正交频分复用(OFDM)系统信道估计.为了简化计算,采用一阶自回归(AR)过程对时变信道进行建模.利用复杂度大大降低的一维Kalman滤波算法进行单个子载波的并行信道估计,并采用基于导频的最小平方(LS)算法估计时变的信道衰减因子a.为了同时跟踪信道的频域相关性,采用了最小均方误差(MMSE)线性合并器对Kalman信道估计结果进行修正.在5.5 GHz频段上的仿真表明了这种基于导频的低维Kalman信道估计方法,降低了传统的Kalman滤波结构的复杂度,能够跟踪信道的时频变化,并且在一定程度上可以接近于理想信道估计的误码率性能. 相似文献
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研究了在空频块码正交频分复用(SFBC-OFDM)无线通信系统中适用于多径衰落信道下的迭代接收机的设计,导出了一种迭代的联合信道估计与符号检测的算法.在提出的算法中,信道估计器交替地工作于2种模式.在训练阶段,采用基于DFT的估计器估计出信道状态信息,并且采用所提出的算法估计出噪声方差和信道响应的互相关矩阵.在数据传输模式下,迭代地获得发送数据和信道状态信息.为了抑制由于符号检测中误判引起的错误传播,提出了一种简单的错误传播判定准则,并使用了一种自适应的训练机制来抑制误差传播.仿真结果显示,与传统的迭代算法相比,所提出的算法能够提供更好的误码性能,且节约了系统开销. 相似文献
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稀疏长时延水声信道的压缩感知估计(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于压缩感知框架下的长时延水声信道估计算法.用传统的自适应算法如最小二乘(LS)算法处理典型的长时延水声信道的估计问题时,会导致其收敛速率下降,即跟踪能力有限,而使用时延多普勒函数则加大了计算量和复杂度.通过训练序列构建一个Toeplitz矩阵作为测量矩阵,将长时延信道估计问题转为压缩感知问题,并利用信道的稀疏结构特性进行稀疏估计.与传统的l1范数或基于指数形式的近似l0范数稀疏恢复策略不同,所提出的是一种新的似l0范数稀算法(简称AL0),该算法通过融合最陡梯度和迭代投影寻优进行求解.仿真与海试数据结果验证了所提算法的优越性. 相似文献
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对于正交频分复用(OFDM)系统,针对基于梳状导频的最小二乘信道估计算法中时域插值法无法灵活选择导频间隔的问题,提出了一种改进的时域插值法.首先,使用梳状导频和最小二乘法信道估计算法得到频域的导频处信道估计值,通过线性插值和反快速傅里叶变换得到时域的信道冲击响应估计值;其次,通过理论推导分析线性插值得到的信道冲击响应估计值的误差,并提出对其进行修正的方法;最后,通过对修正后的信道冲击响应进行时域补零和快速傅里叶变换,得到频域所有子载波处的信道估计值.仿真结果表明,所提方法与时域插值法性能相似,且不必满足时域插值法子载波数为导频间隔整数倍的要求.所提方法能灵活选择导频间隔,减少导频数目和信道估计对子载波资源的消耗. 相似文献
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对于水下目标的波达方向估计(DOA)问题,提出一种基于压缩感知的估计方法。压缩感知(CS)是近年来出现的一种新的数据获取方法,能以低于Nyquist的采样率对稀疏数据或可压缩数据进行采样并以高概率对采样数据恢复重构。以水下目标的方位信号为估计对象,采用CS的正交匹配跟踪(OMP)技术估计稀疏信号中能量较强的位置,从而实现对目标的定向。为了验证基于CS技术的DOA估计方法的性能,将其与传统的MUSIC算法进行了对比,仿真验证的结果表明,新方法在估计角分辨率和有效性方面均优于MUSIC算法。 相似文献
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在采用导频的正交频分复用(OFDM)系统中,常采用离散傅里叶变换(DFT)插值的方法来实现信道估计。针对DFT算法中虚子载波的缺失而导致冲激响应有频谱泄漏的现象,对DFT算法进行了两种改进,一是采用维纳滤波插入法重建虚子载波的信道信息,二是通过优化有效导频的LS信道估计来减小噪声的影响,并提高系统的性能。通过仿真证明,改进算法明显优于传统DFT算法。 相似文献
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大量实验证据和物理论证表明,无线信道中的信号传输呈现系统的多径稀疏结构,并随着信号空间维度变大愈加明显,而现有大多数信道估计算法均未在复杂度与准确的稀疏信道估计之间实现平衡。根据大规模MIMO（multiple-input multiple-output）系统固有的稀疏特性,提出基于改进广义Akaike信息准则（GAIC）的具有低矩阵运算量的信道估计算法。该算法根据有效抽头处脉冲幅度值较大特点,利用代价函数获取有效抽头位置准确执行信道估计,最大程度地降低噪声干扰。仿真表明该算法具有良好的抗噪性能和抗多径干扰能力。 相似文献
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本文基于矩量法（MOM）中阻抗矩阵与入射角度的不相关性,提出将压缩传感（CS）技术引入电磁散射问题的方法,以达到在不降低计算精度的前提下减少计算时间的目的.该方法结合了压缩感知和计算统一设备架构（CUDA）技术,通过利用图形处理器（GPU）的并行计算解决了宽角度的电磁散射问题.数值计算结果表明,该方法与传统计算方法相比,在保持精度的同时,大大降低了计算所需的时间. 相似文献
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非视距环境下基于散射体信息的被动定位(英文) 总被引：1，自引：0，他引：1
为了提高传统的TOA/AOA定位技术在非视距环境下的定位精度,提出了一种基于散射体信息的混合定位方法.首先,利用基站坐标信息和TOA测量值确定线性化的可行区域,产生移动台的候选位置点.对每一个移动台候选点,结合TOA和AOA测量值,计算各自散射体半径,通过与先验的散射体信息的比较,筛选候选移动台位置点.然后,运用自适应模糊聚类算法估计移动台位置,完成定位.最后,对所提出的定位算法进行了仿真验证.仿真结果表明:所提出的基于散射体信息的混合TOA/AOA定位算法能够减轻非视距效应,有效估计移动台位置. 相似文献
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提出了一种基于多通道匹配追踪算法对一维多通道脑磁图非平稳信号进行单次分解的方法.单通道匹配追踪算法通过在过完备的库中自适应地搜索匹配具有良好时频特性的Gabor原子,最终将信号表示为Gabor原子的线性组合.多通道匹配追踪算法是单通道匹配追踪算法的延伸,即所有通道的信号是由发生时间、振荡频率、相位、持续时间相同,但振幅不同的Gabor原子线性叠加组成.结果显示,多通道匹配追踪算法能较好地重建源信号,并且自动检测与分离伪迹噪声.此外,3D源重建结果和心理学先验知识一致,这进一步表明多通道匹配追踪算法应用于脑磁信号单次提取是有效的. 相似文献
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甲氨蝶呤联合益赛普治疗类风湿风湿关节炎 总被引：1，自引：0，他引：1
目的评价甲氨蝶呤联合益赛普治疗类风湿关节炎（RA）临床疗效以及安全性.方法随机将90例类风湿关节炎患者分为2组：联合治疗组45例,口服甲氨蝶呤10～15 mg 1次/周,益赛普50 mg 1次/周,皮下注射;对照组45例单用甲氨蝶呤10～15mg 1次/周.疗程为3月,对2组的临床症状及实验室指标改善情况进行评价.结果2组的临床症状即关节疼痛数、关节肿胀数的改善均有良好效果,联合治疗组优于对照组;2组治疗后血沉（ESR）、C反应蛋白（CRP）均明显降低,且联合治疗组优于对照组.安全性方面,联合用药组一例出现肺部感染,停药及给予消炎药后好转.1例最初出现注射局部皮肤红肿伴瘙痒,3d后自行消失,未影响患者正常用药.对照组1例于服用甲氨蝶呤第2日出现头晕及胃肠道不适,1例出现口腔溃疡,1例化验血常规白细胞降低.结论甲氨蝶呤联合益赛普治疗类风湿关节炎疗效肯定,不良反应少,且明显较单用甲氨蝶呤组效果好. 相似文献
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LIU Shao-min 《教育技术导刊》2008,(3)
介绍了有限散射信道下MIMO系统信道容量的计算方法,重点分析了在有限散射信道下,多径分量对信道容量的影响,探讨了发射端在已知和未知信道状态信息时的最优功率分配策略。 相似文献
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极端学习机作为单隐层前向神经网络的一种典型学习算法,学习速度快,泛化能力好,在函数逼近和模式分类领域都有广泛应用。本文把极端学习机的应用拓展到滤波器的设计当中,通过对数字信号处理中实例的计算机仿真,验证该算法设计的FIR滤波器具有较好的性能,能够取得理想的滤波效果,通带与阻带边界频率容易精确控制,且初始条件随机给定,算法速度快。 相似文献
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研究目的：为了同时预测固体氧化物燃料电池（SOFC）的电压、温度动态特性和设计控制器,建立SOFC的控制相关动态辨识模型。创新要点：为了建立SOFC更精确的最小二乘支持向量回归机（LSSVR）动态模型,采用遗传算法（GA）优化LSSVR的参数。所建GA-LSSVR模型可同时预测SOFC的电压和温度动态特性。研究方法：1.分析SOFC的电化学和能量平衡子模型。2.利用所选择的最优LSSVR参数,建立了SOFC的GA-LSSVR动态辨识模型。通过仿真分析和比较,验证了所建模型的有效性（图3和4）。3.利用所建模型的预测结果,与模拟退火算法优化最小二乘支持向量回归机（SAA-LSSVR）和5折交叉验证最小二乘支持向量回归机（5FCV-LSSVR）模型的预测结果进行了比较,表明所建立的GA-LSSVR模型具有较高的预测精度（表3和4）。重要结论：通过比较SAA-LSSVR和5FCV-LSSVR模型的预测结果,发现所建GA-LSSVR模型具有较好的预测性能和精度。基于所建立的GA-LSSVR模型可进行有效的多变量控制器设计。 相似文献