导读:本文包含了信道估计与均衡论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:信道,载波,稀疏,通信,水声,干扰,电力线。
信道估计与均衡论文文献综述写法
郝岩,周春良[1]（2019）在《电力线载波通信的信道估计和均衡定点化仿真分析》一文中研究指出基于国家电网用电信息采集规范,通过对信道估计和均衡算法分析,确定了在电力线载波通信(Power Line Communication,PLC)芯片中使用最小二乘法(Least Squares,LS)信道估计算法。在算法定点化分析过程中,研究了LS信道估计定点化实现时参数的不同定点字长对系统性能的影响。综合考虑系统性能和面积的trade off(权衡),选取了芯片实现的最优定点化字长。为芯片的算法实现设计提供了一种算法分析方法。(本文来源于《信息技术与网络安全》期刊2019年07期）
张云丰,万国金,黄云鲲[2]（2019）在《GSM多功能基站中信道估计与均衡的设计及FPGA实现》一文中研究指出为消除移动信道中因多径效应导致严重的码间干扰(ISI)的影响,设计适用于GSM多功能基站的信道估计与均衡的FPGA实现方案。该设计包含信道估计、匹配滤波及信道均衡叁个子模块,提出在均衡模块前使用信道冲激响应总能量的5%作为匹配滤波器抽头系数的判决门限,可减少信道估计的误差,提升均衡效率。通过对某企业采集的实际空中信号数据进行FPGA的时序仿真及板级验证,结果表明该设计能很好地克服码间干扰的问题,并在Xilinx公司的7K325T开发板上实现,将其接入GSM多功能基站,系统能够快速准确地侦听手机的语音信号。(本文来源于《现代电子技术》期刊2019年13期）
钦祥英[3]（2019）在《无线信道的盲估计和盲均衡技术研究》一文中研究指出在无线通信过程中,无线信道复杂多变,发送的信号易迭加较高的背景噪声并伴随着多径效应干扰,这些因素导致了接收端信号含有严重的码间干扰,影响信息的正常传输,信道估计、均衡技术是降低符号间干扰的通用手段。在传统的信道估计及均衡算法的研究中,大多是利用训练序列或者导频序列进行自适应调节的算法。但是训练序列需要占用信号的带宽,带宽的浪费造成了可观的系统损失。这个问题一定程度上影响了下一代通信的通信质量,在即将商用的5G通信系统中,若能解决这一问题,势必可以有效地提升信息传输速率。本文针对在水下声通信和5G通信两种场景中信道估计、均衡方面存在的问题,提出了相应的信道盲估计以及盲均衡技术应用方案。在水声通信应用场景中,本文介绍了多输入单输出系统模型并利用该模型进行信道盲估计,考虑到海洋噪声呈现很强的冲击性,本文使用实虚部拆分趋常模操作降低了海洋噪声对信道盲估计算法的影响,然后阐述了水下基于子空间盲估计的盲均衡算法的改进过程,并重写了均衡算法的成本函数推导提出了新型的盲均衡算法,最后使用仿真证明了所提算法可以显着的缩短迭代速度,保证算法稳定度且适用于海洋噪声环境。在5G通信场景中,稀疏码分多址接入(SCM A)是针对5G通信中要求的高速度、高频谱利用率、低时延等特点提出的一种空口接入技术。由于多径效应、噪声等因素的影响,无线通信中码间干扰尤为严重,本文将盲均衡技术与稀疏码分多址接入技术相结合降低多径效应的影响。SCMA在同一个资源块上可以有多个用户同时传输信息,这导致传统的均衡算法无法在SCMA中使用,因为同一个资源块上搭载了通过不同信道的用户信息所以在信号接收端无法正常均衡,本文将均衡算法移动至信号发送端,对信号进行预均衡,成功地解决了上面所提出的问题,理论与仿真结果表明,将盲均衡技术应用于稀疏码分多址接入中可以减少系统误比特率、提高系统频谱利用率。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2019-06-03）
邵敏[4]（2018）在《5G通信系统中信道的估计和均衡的方法研究》一文中研究指出大规模MIMO技术的众多优势使其成为5G通信的关键技术之一。随着天线的增多,信道矩阵维度越来越高,信道会更加复杂,这对信道估计和均衡算法提出了更高的要求。本文研究了叁种基于导频的信道估计方法,其中贝叶斯信道估计方法利用了信道的统计特征,如到达角(AOA)信息,有较好的抗导频污染能力。最后通过仿真实验对比其与LS估计的性能,实验结果表明贝叶斯信道估计方法有着较好的抗导频污染能力。基于导频的信道估计方法较为简单,但导频污染会严重制约系统性能。为了解决导频开销的问题,一个有潜力的选择是利用无线信道的稀疏性,采用稀疏信道估计的方法。然后本文研究了压缩感知的理论和恢复算法,分析了大规模MIMO系统波束域信道的特性,在基于压缩感知的基础上提出了波束域信道估计方法,并给出了基于ZC序列的确定性导频矩阵的设计和M-SP算法。根据仿真结果可知,本文提出的确定性测量矩阵的性能接近甚至优于随机测量矩阵,M-SP算法在很大程度上提升了SP算法的性能,改进了SP算法在估计近似稀疏信号时的部分缺点,并且本文提出的波束域信道估计的性能优于传统的LS信道估计的性能。大规模MIMO信道均衡技术分线性均衡与非线性均衡。线性均衡算法通过将接收向量进行线性转换来生成发送信号的近似估计值。大规模MIMO系统中信道常用的线性均衡技术有ZF,MMSE以及OSIC等。而非线性均衡则不是直接将接收向量进行线性转换,需要结合一些特殊处理,比如信噪比排序以及近似正交化处理等方式,因此具有相对较高的复杂度,常用的非线性均衡方法有,干扰相消均衡(SIC),格基约减均衡(LR)等。(本文来源于《南京邮电大学》期刊2018-11-14）
张财元,刘冰炎,刘武超[5]（2018）在《探究多径衰落信道中的信道估计与均衡技术》一文中研究指出现如今,无线通信系统设计提出了较多要求,为了高效处理无线信道时间延长、时变衰落等现象,有必要进行信道估计,合理应用均衡技术,这在一定程度上能够提高系统整体性,减少信道信号干扰。本文首先对多径衰落信道简要介绍,然后针对多径衰落信道信道估计与均衡技术重点分析。(本文来源于《中国新通信》期刊2018年18期）
秦晔,鄢社锋,徐立军,侯朝焕[6]（2018）在《用于单载波频域均衡水声通信的可分近似稀疏信道估计》一文中研究指出针对单载波频域均衡水声通信中信道估计易受噪声干扰的问题,提出了一种低复杂度的信道估计方法。考虑水声信道的时域稀疏特性,导出频域输入、输出信号与信道冲激响应的关系式,并引入稀疏正则项,构造稀疏信道估计的目标函数。然后利用可分近似对目标函数进行迭代优化,再经过稀疏化与去偏处理,得到信道传递函数的最终估计。最后,利用数值仿真和海试数据对所提出方法的性能和运算效率进行评估。较之传统信道估计方法,所提出的方法在估计精度和计算复杂度方面具有一定的优势。(本文来源于《声学学报》期刊2018年04期）
朱任卿,万婷,钱嵩松[7]（2018）在《基于FPGA的信道估计和信道均衡的实现》一文中研究指出信道估计与信道均衡是自组网物理层关键技术;本文提出了一种改进的LMMSE信道估计算法;然后设计并实现了基于FPGA硬件平台的信道估计与均衡模块;结果表明,该模块算法复杂度低,占用硬件资源少,估计精度符合预期,满足应用需求。(本文来源于《电视技术》期刊2018年06期）
黄福朋[8]（2018）在《高速水声MIMO通信中的迭代信道估计与均衡技术研究》一文中研究指出基于水声通信技术的可靠稳健的水下信息传输技术在现代海洋开发中占据着极为重要的位置,而有限频带资源及严重的信道多途扩展是制约高速水声通信技术发展的主要障碍。采用MIMO技术可以在有限带宽条件下极大地提高通信系统的通信速率,而采用迭代均衡技术则可以有效地抑制信道的多途扩展。针对可靠高速水声通信技术的应用需求,本文开展了基于迭代信道估计与均衡技术的水声高速MIMO通信技术的研究。首先,研究了MIMO通信系统的基本框架,针对高速水声通信的应用需求,论文开展了如下四个方面的理论研究:(1)MIMO通信系统信道容量分析;(2)在信道已知条件下,针对基于MMSE准则的常规DFE迭代均衡算法中存在严重误差传递的问题,采用软信息反馈代替硬判决结果的方式,改善算法性能;(3)采用软干扰消除技术解决水声MIMO通信中不同发射信号之间的干扰问题,并与Turbo均衡算法相结合实现SIC-SDFE迭代均衡算法;(4)开展了基于迭代信道估计与均衡技术的MIMO通信技术的研究。其次,基于以上理论研究的成果,开展了大量的仿真验证工作,具体研究内容如下:(1)根据60 kbps/s的目标通信速率的应用需求,基于现有8-16kHz水声换能器的性能条件,仿真分析了不同配置条件下的MIMO通信系统的信道容量,研究结果表明:1)、当发射声源级为180dB时,4发射4接收的MIMO系统,在接收信噪比5dB的条件下,可达到60 kbps/s的目标通信速率;2)、当发射声源级为190dB时,在60kbps/s的目标通信速率条件下,16发射32接收的MIMO通信系统的最大通信距离可超过9km。(2)在随机已知信道条件下对SIC-SDFE算法的仿真,结果表明在采用16QAM的高阶映射下,8发射8接收的MIMO系统在信噪比为13dB时误码率可降为0。(3)在未知随机信道条件下,基于迭代信道估计的SIC-SDFE算法在性能上略差于已知信道条件下,系统性能损失在1dB之内。(4)采用实际测量的松花湖声速剖面产生MIMO水声信道,在水声信道条件下对2发射2接收的MIMO系统进行仿真,结果表明,当迭代后误码率可降为0时,采用BPSK映射所需信噪比为7dB,QPSK映射所需信噪比为9.5dB,8PSK映射所需信噪比为14.5dB。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2018-06-03）
高燕妮[9]（2018）在《UFMC系统中信道估计与均衡技术的研究》一文中研究指出通用滤波多载波(UFMC)作为5G的一种候选波形,通过对子带滤波抑制带外辐射,从而降低时频偏干扰,实现宽松同步,能够很好地应用到物联网(IoT)和机器类型通信(MTC)中。与OFDM系统相比,UFMC系统不加循环前缀(CP),在多径信道下,UFMC滤波后时域产生的缓降区为对抗符号间干扰(ISI)提供“软保护”作用,但在延迟较大时这种“软保护”效果并不能很好地抑制ISI,同时系统也会因为正交性的破坏而产生载波间干扰(ICI)。信道估计与均衡技术作为UFMC系统中信号处理的重要环节,亦会受到干扰的影响,而现有的UFMC信道估计和均衡算法并没有考虑ISI/ICI,对此文章针对多径信道下的干扰问题,在参考非充分CP下OFDM系统的信道估计与均衡算法上进行了适当的改进。本文首先分析了多径信道下UFMC系统接收端的干扰情况,对其多径容忍度进行仿真,并与OFDM系统进行对比。在信道估计中,推导多径信道下系统干扰表达式,采用反馈均衡抑制ISI,通过分析子载波所产生的ICI系数的渐变特性,采用自消除算法减小ICI项,并考虑UFMC系统中滤波器的因素重新设计导频系数,最后根据最小均方误差准则(MMSE)得到估计值。通过仿真验证证明本文改进的算法应用到UFMC中能够很好地抑制干扰,提高估计精度。与OFDM系统一样,在UFMC系统中可以通过简单的单抽头均衡消除信道的影响,但在多径延迟扩展较大、信道衰落严重的场景中,单抽头均衡远远不够,本文首先分析了主流均衡算法的复杂度,并在现有的并行干扰消除(PIC)算法上提出了一种低复杂度的频域均衡算法,此算法在迫零均衡后,对可靠区间外的数据,根据剩余干扰表达式,近似重构相邻载波及符号间干扰,最后对各载波并行地进行迭代干扰抵消。仿真结果表明,在多径信道下,本文的算法复杂度更低且能够一定程度上降低误码率。(本文来源于《重庆邮电大学》期刊2018-06-02）
梁恒浩[10]（2018）在《SC-FDE系统信道估计和均衡研究与实现》一文中研究指出单载波频域均衡(SC-FDE)技术是IEEE802.16a标准的关键技术,能够有效地抵抗多径衰落,克服了OFDM技术峰均比过高的缺点,且其复杂度低于时域均衡器。因此,SC-FDE技术在很多领域也得到了广泛的关注。随着数据传输速率的不断增加,传统的信道估计和均衡算法往往以增加的复杂度为代价换取良好的通信性能。本文围绕着低复杂度的信道估计和均衡算法展开了研究,主要内容如下:(1)分析了平坦衰落信道Clarke信道模型,将其和抽头时延模型结合,对经典的频率选择性信道SUI信道建模仿真。其次,详细叙述了SC-FDE的数学基本原理,讨论了SC-FDE系统的帧结构。最后,对比分析了SC-FDE技术和OFDM技术的峰均比、误码率和信道容量,并进行了仿真验证。(2)针对传统的信道估计算法易受噪声干扰的缺点,提出了降噪处理的改进信道估计算法。首先,对SC-FDE系统的传统的频域LS估计算法、频域MMSE估计算法和时域LS估计算法进行了详细的研究,对比了这叁种传统信道估计算法的优缺点,并进行了仿真验证。其中,LS估计算法简单易实现,不过其受噪声影响较大,因此,本文在时域LS估计算法基础上,提出了基于UW序列相关运算估计信道最大时延扩展简化矩阵运算过程,达到降噪目的,估计精度有所提升。(3)针对非线性均衡器复杂度高的缺点,在低信噪比下,提出了改进的低复杂度的块迭代判决反馈均衡器。首先,详细研究了SC-FDE系统的传统的线性均衡器的迫零算法和最小均方误差算法,非线性均衡器的块迭代判决反馈均衡和低复杂度的块迭代判决反馈均衡,对比了均衡算法的优缺点,并进行了仿真验证。结果显示,线性均衡简单但易受噪声影响,非线性均衡虽性能良好,但其复杂度过高。因此,在低信噪比情况下,本文提出了基于低复杂度的块迭代判决反馈均衡器的改进算法,在判决前进行信号补偿,进一步消除码间干扰,并进行了仿真验证,性能比传统算法有所提高。(4)针对SC-FDE系统的载波频率偏移,提出了相关算法估计载波频率偏移值,在均衡处理前进行载波频率偏移补偿,解决了载波频率偏移难题。(5)基于FPGA实现了SC-FDE系统的信道估计和均衡算法。整个硬件系统分为调制解调模块、多径信道模块、信道估计模块、信道均衡模块和判决模块,按照模块化思想进行了FPGA实现。硬件测试结果表明,SC-FDE系统的信道估计和均衡算法的性能与理论分析一致。(本文来源于《哈尔滨工业大学》期刊2018-06-01）
信道估计与均衡论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为消除移动信道中因多径效应导致严重的码间干扰(ISI)的影响,设计适用于GSM多功能基站的信道估计与均衡的FPGA实现方案。该设计包含信道估计、匹配滤波及信道均衡叁个子模块,提出在均衡模块前使用信道冲激响应总能量的5%作为匹配滤波器抽头系数的判决门限,可减少信道估计的误差,提升均衡效率。通过对某企业采集的实际空中信号数据进行FPGA的时序仿真及板级验证,结果表明该设计能很好地克服码间干扰的问题,并在Xilinx公司的7K325T开发板上实现,将其接入GSM多功能基站,系统能够快速准确地侦听手机的语音信号。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
信道估计与均衡论文参考文献
[1].郝岩,周春良.电力线载波通信的信道估计和均衡定点化仿真分析[J].信息技术与网络安全.2019
[2].张云丰,万国金,黄云鲲.GSM多功能基站中信道估计与均衡的设计及FPGA实现[J].现代电子技术.2019
[3].钦祥英.无线信道的盲估计和盲均衡技术研究[D].北京邮电大学.2019
[4].邵敏.5G通信系统中信道的估计和均衡的方法研究[D].南京邮电大学.2018
[5].张财元,刘冰炎,刘武超.探究多径衰落信道中的信道估计与均衡技术[J].中国新通信.2018
[6].秦晔,鄢社锋,徐立军,侯朝焕.用于单载波频域均衡水声通信的可分近似稀疏信道估计[J].声学学报.2018
[7].朱任卿,万婷,钱嵩松.基于FPGA的信道估计和信道均衡的实现[J].电视技术.2018
[8].黄福朋.高速水声MIMO通信中的迭代信道估计与均衡技术研究[D].哈尔滨工程大学.2018
[9].高燕妮.UFMC系统中信道估计与均衡技术的研究[D].重庆邮电大学.2018
[10].梁恒浩.SC-FDE系统信道估计和均衡研究与实现[D].哈尔滨工业大学.2018