摘要：针对传统的最小二乘(LS)算法需要导频数多而估计精度不高、正交匹配追踪(OMP)算法估计效果好但计算复杂度高的缺点,从硬件实现的角度出发,提出一种基于动态门限的OMP信道估计算法,对OFDM的信道响应进行估计。该算法可减少OMP算法寻找匹配向量时向量运算的次数。仿真结果表明,与LS算法相比,该算法使用较少的导频,获得了很好的信道估计性能;与OMP算法相比,该算法显著减少了计算复杂度和运算时间。

摘要：针对S&C方法的定时平台和Minn方法出现多个峰值的不足,设计了一种基于m序列具有四重重复反对称的结构。提出一种基于本训练序列的OFDM二阶时频同步算法:粗同步和精同步。在粗同步时,利用训练序列的特殊结构,采用延时相关确定粗同步的定时位置,在此位置的前后小范围内利用m序列及其循环移位序列与接收数据进行差分相关算法,完成精同步定时。继而利用训练序列的延时相关求得小数频偏估计。仿真结果显示,在多径衰落信道下,与已有算法比较,所提出的二阶算法定时准确,频偏估计性能良好,尤其在信噪比较低时采用该算法能实现更准确的同步。

摘要：针对实际中未知稀疏度信号的重建问题,提出了一种自适应的弱选择压缩采样匹配追踪算法。该算法将自适应思想、弱选择思想与Co Sa MP算法相结合,在预选阶段后利用限制性弱选择策略对候选集进行二次筛选,通过双迭代阈值自适应地调整最终支撑集的原子数,并结合若干可靠性验证条件,保证算法的正确有效进行。MATLAB仿真结果表明,在相同的实验条件下,本算法可以有效地重建稀疏信号,同时具有较低的运算量,整体性能较优。

摘要：本文提出了一种用于正交频分复用(OFDM)系统的改进自适应调制算法,该算法基于Fischer算法改进,在满足系统的传输速率及传输功率不变的前提下,为不同子载波分配不同的传输比特数和功率值,使误码率最低。经过仿真比较,该算法的性能与Fischer算法非常相近,但是其复杂度仅为Fischer算法的1/4,是一种非常适合实际应用的自适应调制算法。

摘要：由于无线信道固有的稀疏性,压缩感知理论已被应用于正交频分复用(OFDM)系统的信道估计中来提高频谱利用率。文中研究OFDM系统稀疏信道中确定性导频的设计问题,针对互相关最小准则的不足,提出了一种基于测量矩阵互相关和测量矩阵列相关平方和最小化的联合算法。仿真结果表明,该算法的归一化均方误差(MSE)和误码率(SER)性能均优于基于互相关最小准则的随机搜索导频,相比于最小二乘算法,稀疏信道估计使用了更少的导频获得了更好的估计效果,提高了频谱利用率。

摘要：针对基于共轭对称序列的OFDM同步算法的不足,设计了具有重复共轭对称并加权PN序列因子的新型同步训练序列,提出了一种适用于OFDM系统的时频同步联合估计算法。利用训练序列的重复共轭对称性和伪随机序列的相关性来完成定时同步。在定时同步的基础上利用去除PN序列后的重复共轭对称序列计算小数倍频偏估计。仿真结果显示,与已有算法相比,所提算法在定时方面可以有效消除Park算法的侧峰,在瑞利衰落信道下定时准确性较高,在AWGN环境下频偏估计性能也有明显的改善。