CN110912844B - 一种基于大数据分析的信道估计优化方法 - Google Patents

一种基于大数据分析的信道估计优化方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110912844B
CN110912844B CN201911193690.6A CN201911193690A CN110912844B CN 110912844 B CN110912844 B CN 110912844B CN 201911193690 A CN201911193690 A CN 201911193690A CN 110912844 B CN110912844 B CN 110912844B
Authority
CN
China
Prior art keywords
channel estimation
maximum doppler
calculating
frequency shift
shift value
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201911193690.6A
Other languages
English (en)
Other versions
CN110912844A (zh
Inventor
周斌
翟志刚
于伟
陆犇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shanghai Hanxun Information Technology Co ltd
Original Assignee
Shanghai Hanxun Information Technology Co ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shanghai Hanxun Information Technology Co ltd filed Critical Shanghai Hanxun Information Technology Co ltd
Priority to CN201911193690.6A priority Critical patent/CN110912844B/zh
Publication of CN110912844A publication Critical patent/CN110912844A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN110912844B publication Critical patent/CN110912844B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/391—Modelling the propagation channel
    • H04B17/3912—Simulation models, e.g. distribution of spectral power density or received signal strength indicator [RSSI] for a given geographic region
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L27/00—Modulated-carrier systems
    • H04L27/26—Systems using multi-frequency codes
    • H04L27/2601—Multicarrier modulation systems
    • H04L27/2647—Arrangements specific to the receiver only
    • H04L27/2655—Synchronisation arrangements
    • H04L27/2689—Link with other circuits, i.e. special connections between synchronisation arrangements and other circuits for achieving synchronisation
    • H04L27/2695—Link with other circuits, i.e. special connections between synchronisation arrangements and other circuits for achieving synchronisation with channel estimation, e.g. determination of delay spread, derivative or peak tracking

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Electromagnetism (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明涉及一种基于大数据分析的信道估计优化方法，包括：步骤S1，选择信道模型，搭建仿真平台；步骤S2，曲线拟合出最大多普勒频移值的函数关系式f(s)；步骤S3，计算实时最大多普勒频移值
Figure DDA0002294197410000011
步骤S4，信道估计。本发明能够实时跟踪信道的变化，提高信道估计的准确性，降低OFDM通信***的误码率。

Description

一种基于大数据分析的信道估计优化方法
技术领域
本发明涉及无线通信领域，更具体地涉及一种基于大数据分析的信道估计优化方法。
背景技术
OFDM作为当下无线通信物理层的主流信号调制与传输技术，它将物理上高速的宽带信号分解成多个低速的并行窄带信号。由于窄带信号的带宽小于无线信道的相干带宽，因而一个OFDM符号的持续时间小于信道的相干时间。
整个一子帧的OFDM符号可以分解成一个时频矩阵，如图1所示。其中，横轴为OFDM符号的时间轴，一个方格长度表示一个OFDM符号持续时间；纵轴为OFDM子载波频率轴，一个方格宽度代表一路子载波窄带信号频宽。由于每个方格信号在时域上经历的是慢衰落，在频域上经历的是平坦衰落，因此可近似认为一个方格点用同一个信道响应即可表示。当这样的一个时频信号经过信道到达接收端时，每个方格都经历了不同的衰落，信道估计即为得到每一个方格的信道响应。
目前采用***导频的方法来进行信道估计，具体方法为：发送端发送信号在时频矩阵的某些位置***导频符号(即图中的黑色框)，由于导频符号对于收发端都是已知的，因此当接收端接收到导频符号时，就可以得出导频位置处的信道响应。对照图1，也就是可以得到黑色方格处的信道响应，然后再通过插值得到一子帧数据时频矩阵中其他所有白色方格的信道响应。
然而，目前利用已知数据进行插值得到未知数据的方法为维纳滤波法，该方法的估计准确性严重依赖于输入参数的准确性，如：最大多普勒频移、平均信噪比、最大时延扩展等无线信道统计量。现有技术中一般使用经验值或直接计算的频偏值作为最大多普勒频移值，经常与实时的最大多普勒频移值相差较大。但是，当最大多普勒频移值估计不准确时，会导致信道响应的时域内插不准确，进而导致整个硬件通信***的误码率较高，性能恶化严重。
发明内容
本发明提供一种基于大数据分析的信道估计优化方法，解决了现有技术中最大多普勒频移值估计不准确而导致整个硬件通信***误码率较高、性能恶化严重的问题。
本发明提供的一种基于大数据分析的信道估计优化方法，包括：
步骤S1，根据实际的通信场景选择信道模型，并搭建仿真平台；
步骤S2，在所述步骤S1搭建的仿真平台中，曲线拟合出最大多普勒频移值的函数关系式f(s)；
步骤S3，利用所述步骤S2得到的函数关系式f(s)，计算实时最大多普勒频移值
Figure BDA0002294197390000021
步骤S4，将所述步骤S3中得到的最大多普勒频移值
Figure BDA0002294197390000023
作为参数进行信道估计。
所述步骤S2包括：
步骤S21，在仿真平台中预设n个最大多普勒频移值，记为[d1,d2,…dn]；
步骤S22，对所述步骤S21中每个最大多普勒频移值di(i＝1,2,...n)采集m个子帧，对每个子帧计算其频偏值
Figure BDA0002294197390000024
得到m个频偏值；
步骤S23，计算所述步骤S22中m个频偏值的统计量si，一个最大多普勒频移值di对应一个统计量si，构成一个数据点(si,di)，最终得到n个数据点[(s1,d1),(s2,d2),…(sn,dn)]；
步骤S24，用曲线拟合法得出最大多普勒频移值d和统计量s的函数关系式f(s)，并将f(s)预存进实际硬件***中。
所述步骤S3包括：
步骤S31，实际硬件***实时采集每个子帧数据，取某个信噪比门限t，当子帧信噪比大于t dB时，计算子帧的频偏值
Figure BDA0002294197390000025
并缓存；
步骤S32，判断实际硬件***缓存的频偏数是否达到m，若未达到m，则以缓存频偏值的最大值作为最大多普勒频移值
Figure BDA0002294197390000022
进入步骤S4；若达到m，则进入步骤S33；
步骤S33，计算缓存的m个频偏值的统计量s，该步骤中的统计量与步骤S23中的统计量相同；
步骤S34，根据所述步骤S24预存的函数关系式f(s)，计算最大多普勒频移值
Figure BDA0002294197390000031
计算所述频偏值包括：
步骤S5，取子帧中两列OFDM符号的导频，并分别计算出这两列导频处的信道响应，记为h1＝[h1,0,h1,1,…,h1,N-1]T，h2＝[h2,0,h2,1,…,h2,N-1]T，其中，N为其中一列OFDM符号导频的个数；
步骤S6，计算相位差
Figure BDA0002294197390000032
其中，angle()表示取辐角范围(-π,π)；
步骤S7，计算频偏
Figure BDA0002294197390000033
其中，fs是基带采样频率，M是两列OFDM符号的相距采样点数。
所述统计量si采用标准差。
所述统计量s采用标准差。
所述步骤S1中的实际通信场景为城市环境时，采用ETU信道模型。
所述步骤S1中的实际通信场景为乡村环境时，采用RA信道模型。
所述步骤S24中得出f(s)的方法为：根据数据点[(s1,d1),(s2,d2),…(sn,dn)]的分布情况，确定拟合函数的类型，然后修正函数f(s)的各参数，最终得到函数关系式。
所述修正函数f(s)各参数的方法采用插值法或者最小二乘法。
本发明运用离线仿真采集多个最大多普勒频移的子帧数据，拟合出频偏统计量和最大多普勒频移的曲线关系，然后在实际硬件通信***中实时地采集一定量的子帧数据，用预存的曲线关系计算得到最大多普勒频移值，并根据***已缓存的子帧数是否达到规定值，选择使用曲线拟合的值或者已缓存子帧频偏的最大值作为信道估计的参数。本发明能够实时跟踪信道的变化，提高信道估计的准确性，降低OFDM通信***的误码率。
附图说明
图1是OFDM时频矩阵示意图。
图2是按照本发明的信道估计优化方法流程图。
图3是按照本发明步骤S2中曲线拟合流程图。
图4是按照本发明步骤S3中实时计算最大多普勒频移值的流程图。
图5是按照本发明的信道估计优化方法***框图。
图6是按照本发明一个示例的最大多普勒频移曲线拟合图。
图7至图10是按照本发明的信道估计优化方法与直接计算频偏法得出的通信***误码率对比图。
具体实施方式
下面结合附图，给出本发明的较佳实施例，并予以详细描述。
本发明提供的信道估计优化方法，应用在OFDM信道估计中，如图2所示，包括：
步骤S1，根据实际的通信场景选择信道模型，并搭建仿真平台。例如，若无线***的实际运行场景是在城市环境下，则选用3GPP提供的ETU信道模型仿真；若是在乡村环境下，则使用RA信道模型仿真。
步骤S2，在步骤S1搭建的仿真平台中，曲线拟合出最大多普勒频移值的函数关系式f(s)。
步骤S3，利用步骤S2得到的函数关系式f(s)，计算实时最大多普勒频移值
Figure BDA0002294197390000041
步骤S4，将步骤S3中得到的最大多普勒频移值
Figure BDA0002294197390000042
作为参数进行信道估计。
其中，如图3所示，步骤S2包括：
步骤S21，在仿真平台中预设n个最大多普勒频移值，记为[d1,d2,…dn]。
步骤S22，对步骤S21中每个最大多普勒频移值di(i＝1,2,...n)采集m个子帧，对每个子帧计算其频偏值
Figure BDA0002294197390000043
得到m个频偏值。
步骤S23，计算步骤S22中m个频偏值的统计量si，一个最大多普勒频移值di对应一个统计量si，构成一个数据点(si,di)，最终得到n个数据点[(s1,d1),(s2,d2),…(sn,dn)]。在不同的场景下，可以根据实际仿真结果来选择最合适的统计量，例如标准差、方差或其他合适的统计量。在一定的最大多普勒频移的场景下，采样计算的频偏值服从一定分布，它们的统计量是稳定的。
步骤S24，用曲线拟合法得出最大多普勒频移值d和统计量s的函数关系式f(s)，并将f(s)预存进实际硬件***中。得出f(s)的具体方法为：根据数据点[(s1,d1),)s2,d2),…(sn,dn)]的分布情况，大概确定拟合函数的类型，然后用插值法或者最小二乘法等方法来修正函数f(s)的参数，最终得到最优的函数f(s)。可以根据仿真得出的数据点用多种曲线拟合法得出结果并进行比较，然后选择效果最优的方法。
如图4所示，步骤S3包括：
步骤S31，实际硬件***实时采集每个子帧数据，取某个信噪比门限t，当子帧信噪比大于t dB时，计算子帧的频偏值
Figure BDA0002294197390000053
并缓存。
步骤S32，判断实际硬件***缓存的频偏数是否达到m，若未达到m，则以缓存频偏值的最大值作为最大多普勒频移值
Figure BDA0002294197390000051
进入步骤S4；若达到m，则进入步骤S33。
步骤S33，计算缓存的m个频偏值的统计量s，该步骤中的统计量与步骤S23中的统计量相同。例如，若步骤S23中的统计量采用标准差，则在该步骤中计算m个频偏值的标准差。
步骤S34，根据步骤S24预存的函数关系式f(s)，计算最大多普勒频移值
Figure BDA0002294197390000052
上述步骤S22和步骤S31中的频偏计算原理如下：
任意两列OFDM符号对应子载波处的信道响应有相同的相差θ＝2πfδτ，其中τ是两列导频的OFDM符号时间间隔。公式中θ可以通过信道响应计算出，τ已知，因此可以计算出频偏fδ。
而实际信道是经过多径瑞利衰落和噪声的，因此两列OFDM导频处的信道响应相位存在着各种随机变化，需要平均掉这种随机性的相位变化最终才能得到***的固有频偏。本发明采用的方法是对两列导频对应位置的导频响应差进行加权求和，具体包括：
步骤S5，取子帧中两列OFDM符号的导频，并分别计算出这两列导频处的信道响应，记为h1＝[h1,0,h1,1,…,h1,N-1]T，h2＝[h2,0,h2,1,…,h2,N-1]T，其中，N为其中一列OFDM符号导频的个数。
步骤S6，计算相位差
Figure BDA0002294197390000061
其中，angle()表示取辐角范围(-π,π)。
步骤S7，计算频偏
Figure BDA0002294197390000062
其中，fs是基带采样频率，M是两列OFDM符号的相距采样点数。
按照本发明的信道估计优化方法的***框图如图5所示，本发明实时地缓存最新接收到的子帧的频偏，计算出当前帧的最大多普勒频移值，可以实时跟踪信道的变化，从而显著提高信道估计的准确性，降低OFDM通信***的误码率。
下面通过一个具体示例来对本发明做进一步说明。
在该示例中，选用1/3码率turbo编码、64QAM星座映射以及4发4收天线模式。
首先根据步骤S1，由于该示例的实际运行场景是在城市环境下，因此选用ETU信道，并搭建仿真平台。
其次根据步骤S2，在仿真平台中预设最大多普勒频移个数n＝6，分别为：200Hz、500Hz、800Hz、1100Hz、1400Hz、1800Hz。每个最大多普勒频移值采集子帧个数m＝1000，计算出这1000子帧频偏的标准差si为：19、52、80、120、160、215。根据标准差和最大多普勒频移值构成的散点数据，拟合出曲线图如图6所示，并得最大多普勒频移值与标准差的函数关系式f(s)为：d＝-0.0088s2+10.1777s+10.7857，将该函数关系式f(s)预存进实际硬件***中。
然后根据步骤S3，实际硬件***实时地采集每一子帧，以10dB信噪比为门限，当子帧信噪比大于10dB时，计算子帧的频偏值
Figure BDA0002294197390000065
并缓存。当缓存频偏数未达到1000时，以***已缓存的子帧频偏值中的最大值作为最大多普勒频移值
Figure BDA0002294197390000063
当缓存频偏数达到1000后，用这1000个子帧的频偏值统计出标准差，再利用函数关系式f(s)计算出最大多普勒频移值
Figure BDA0002294197390000064
最后根据步骤S4，将步骤S3中计算出的最大多普勒频移估计值
Figure BDA0002294197390000071
作为其中一个参数进行信道估计。
使用本发明的信道估计优化方法得到的通信***误码率和使用直接计算频偏方法得出的通信***误码率对比图如图7到图10所示。
从图中可以看出，当实际最大多普勒频移比较大时(如1800Hz，1200Hz，700Hz)，直接计算频偏误码率非常高，且随着信噪比增加也没有太大改善。而使用本发明统计拟合实时估计的方法，得出的误码率随着信噪比的增加迅速下降。当实际最大多普勒频移比较小时，虽然直接计算频偏法得出的误码率也会随着信噪比增加出现下降趋势，但是和本发明的方法相比，信噪比相差巨大。因此，在高速、高载频、大多普勒频移的地空信道中，本发明的信道估计方法性能很好，且具有很强的自适应性。
以上所述的，仅为本发明的较佳实施例，并非用以限定本发明的范围，本发明的上述实施例还可以做出各种变化。即凡是依据本发明申请的权利要求书及说明书内容所作的简单、等效变化与修饰，皆落入本发明专利的权利要求保护范围。本发明未详尽描述的均为常规技术内容。

Claims (8)

1.一种基于大数据分析的信道估计优化方法，其特征在于，包括：
步骤S1，根据实际的通信场景选择信道模型，并搭建仿真平台；
步骤S2，在所述步骤S1搭建的仿真平台中，曲线拟合出最大多普勒频移值的函数关系式f(s)；包括：
步骤S21，在仿真平台中预设n个最大多普勒频移值，记为[d1，d2，...dn]；
步骤S22，对所述步骤S21中每个最大多普勒频移值di(i＝1，2，...n)采集m个子帧，对每个子帧计算其频偏值
Figure FDA0003455162030000011
得到m个频偏值；
步骤S23，计算所述步骤S22中m个频偏值的统计量si，一个最大多普勒频移值di对应一个统计量si，构成一个数据点(si，di)，最终得到n个数据点[(s1，d1)，(s2，d2)，…(sn，dn)]；
步骤S24，用曲线拟合法得出最大多普勒频移值d和统计量s的函数关系式f(s)，并将f(s)预存进实际硬件***中；
步骤S3，利用所述步骤S2得到的函数关系式f(s)，计算实时最大多普勒频移值
Figure FDA0003455162030000012
包括：
步骤S31，实际硬件***实时采集每个子帧数据，取某个信噪比门限t，当子帧信噪比大于t dB时，计算子帧的频偏值
Figure FDA0003455162030000016
并缓存；
步骤S32，判断实际硬件***缓存的频偏数是否达到m，若未达到m，则以缓存频偏值的最大值作为最大多普勒频移值
Figure FDA0003455162030000013
进入步骤S4；若达到m，则进入步骤S33；
步骤S33，计算缓存的m个频偏值的统计量s，该步骤中的统计量与步骤S23中的统计量相同；
步骤S34，根据所述步骤S24预存的函数关系式f(s)，计算最大多普勒频移值
Figure FDA0003455162030000014
步骤S4，将所述步骤S3中得到的最大多普勒频移值
Figure FDA0003455162030000015
作为参数进行信道估计。
2.根据权利要求1所述的信道估计优化方法，其特征在于，计算所述频偏值包括：
步骤S5，取子帧中两列OFDM符号的导频，并分别计算出这两列导频处的信道响应，记为h1＝[h1，0，h1，1，…，h1，N-1]T，h2＝[h2，0，h2，1，…，h2，N-1]T，其中，N为其中一列OFDM符号导频的个数；
步骤S6，计算相位差
Figure FDA0003455162030000021
其中，angle()表示取辐角范围(-π，π)；
步骤S7，计算频偏
Figure FDA0003455162030000022
其中，fs是基带采样频率，M是两列OFDM符号的相距采样点数。
3.根据权利要求1所述的信道估计优化方法，其特征在于，所述统计量si采用标准差。
4.根据权利要求1所述的信道估计优化方法，其特征在于，所述统计量s采用标准差。
5.根据权利要求1所述的信道估计优化方法，其特征在于，所述步骤S1中的实际通信场景为城市环境时，采用ETU信道模型。
6.根据权利要求1所述的信道估计优化方法，其特征在于，所述步骤S1中的实际通信场景为乡村环境时，采用RA信道模型。
7.根据权利要求1所述的信道估计优化方法，其特征在于，所述步骤S24中得出f(s)的方法为：根据数据点[(s1，d1)，(s2，d2)，...(sn，dn)]的分布情况，确定拟合函数的类型，然后修正函数f(s)的各参数，最终得到函数关系式。
8.根据权利要求7所述的信道估计优化方法，其特征在于，所述修正函数f(s)各参数的方法采用插值法或者最小二乘法。
CN201911193690.6A 2019-11-28 2019-11-28 一种基于大数据分析的信道估计优化方法 Active CN110912844B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911193690.6A CN110912844B (zh) 2019-11-28 2019-11-28 一种基于大数据分析的信道估计优化方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911193690.6A CN110912844B (zh) 2019-11-28 2019-11-28 一种基于大数据分析的信道估计优化方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN110912844A CN110912844A (zh) 2020-03-24
CN110912844B true CN110912844B (zh) 2022-03-22

Family

ID=69820211

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911193690.6A Active CN110912844B (zh) 2019-11-28 2019-11-28 一种基于大数据分析的信道估计优化方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110912844B (zh)

Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1332583A (zh) * 2001-08-15 2002-01-23 ***电信传输研究所 移动通信***中基于统计量集合的多普勒频移估计方法
US7336750B1 (en) * 2002-11-22 2008-02-26 Marvell International Ltd. Optimal one-shot phase and frequency estimation for timing acquisition
CN101841350A (zh) * 2010-04-23 2010-09-22 西安电子科技大学 基于随机共振预处理的多普勒频移估计方法
CN101909024A (zh) * 2009-06-03 2010-12-08 中兴通讯股份有限公司 最大多普勒频偏的估计方法和装置
CN101957158A (zh) * 2010-09-15 2011-01-26 中国人民解放军海军航空工程学院 基于恒包络chirp信号模型的标量脱靶量快速测量方法
CN102014098A (zh) * 2009-09-08 2011-04-13 上海华为技术有限公司 一种测算最大多普勒频偏方法和装置
CN102468892A (zh) * 2010-11-15 2012-05-23 ***通信集团公司 基于仿真通信***的测试***及信道仿真器
CN102571650A (zh) * 2011-12-20 2012-07-11 东南大学 一种应用于3gpp lte***的自适应信道估计方法
CN105992241A (zh) * 2015-02-27 2016-10-05 电信科学技术研究院 一种终端移动速度的估计方法及装置
CN106054159A (zh) * 2016-05-12 2016-10-26 北京航空航天大学 一种多普勒信号的瞬时频率提取方法
CN107800497A (zh) * 2017-10-31 2018-03-13 武汉船舶通信研究所（中国船舶重工集团公司第七二二研究所） 一种适用于宽带短波通信的信道模拟方法及装置
CN107809406A (zh) * 2017-11-15 2018-03-16 中国地质大学（武汉） 基于ocml序列的多普勒频移估计方法、设备及存储设备
CN109412644A (zh) * 2018-09-13 2019-03-01 南京理工大学 一种直扩msk信号的多普勒频率估计方法
CN110351210A (zh) * 2019-07-16 2019-10-18 深圳智微电子科技有限公司 一种针对ofdm前导通信信号的信道估计改进方法

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US10298417B2 (en) * 2015-10-28 2019-05-21 Collison Communications, Inc. Polynomial mixture for frequency domain multiuser channel estimation and tracking in a wireless communication network

Patent Citations (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1332583A (zh) * 2001-08-15 2002-01-23 ***电信传输研究所 移动通信***中基于统计量集合的多普勒频移估计方法
US7336750B1 (en) * 2002-11-22 2008-02-26 Marvell International Ltd. Optimal one-shot phase and frequency estimation for timing acquisition
CN101909024A (zh) * 2009-06-03 2010-12-08 中兴通讯股份有限公司 最大多普勒频偏的估计方法和装置
CN102014098A (zh) * 2009-09-08 2011-04-13 上海华为技术有限公司 一种测算最大多普勒频偏方法和装置
CN101841350A (zh) * 2010-04-23 2010-09-22 西安电子科技大学 基于随机共振预处理的多普勒频移估计方法
CN101957158A (zh) * 2010-09-15 2011-01-26 中国人民解放军海军航空工程学院 基于恒包络chirp信号模型的标量脱靶量快速测量方法
CN102468892A (zh) * 2010-11-15 2012-05-23 ***通信集团公司 基于仿真通信***的测试***及信道仿真器
CN102571650A (zh) * 2011-12-20 2012-07-11 东南大学 一种应用于3gpp lte***的自适应信道估计方法
CN105992241A (zh) * 2015-02-27 2016-10-05 电信科学技术研究院 一种终端移动速度的估计方法及装置
CN106054159A (zh) * 2016-05-12 2016-10-26 北京航空航天大学 一种多普勒信号的瞬时频率提取方法
CN107800497A (zh) * 2017-10-31 2018-03-13 武汉船舶通信研究所（中国船舶重工集团公司第七二二研究所） 一种适用于宽带短波通信的信道模拟方法及装置
CN107809406A (zh) * 2017-11-15 2018-03-16 中国地质大学（武汉） 基于ocml序列的多普勒频移估计方法、设备及存储设备
CN109412644A (zh) * 2018-09-13 2019-03-01 南京理工大学 一种直扩msk信号的多普勒频率估计方法
CN110351210A (zh) * 2019-07-16 2019-10-18 深圳智微电子科技有限公司 一种针对ofdm前导通信信号的信道估计改进方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN110912844A (zh) 2020-03-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Batariere et al. Cyclic prefix length analysis for 4G OFDM systems
US20060067441A1 (en) Apparatus and method for estimating delay spread of multi-path fading channel in wireless communication system
JP2006054840A (ja) 伝搬路推定方法及び推定装置
CN107666451B (zh) 用于lte***的信道估计方法
JPWO2006098105A1 (ja) 適応変調制御システムおよび無線通信装置
CN110943944A (zh) 一种基于深度学习的ofdm***的信道估计方法
CN110048972B (zh) 一种水声正交频分复用信道估计方法及***
CN103346983B (zh) 一种基于梳状导频的ofdm自适应复插值信道估计方法
CN101227438A (zh) 基于小波无偏风险阈值去噪的ofdm信道估计方法
US20080298510A1 (en) Memory-Saving Method for Generating Soft Bit Values from an OFDM Signal
CN105848187A (zh) 基于信噪比阈值自适应的无线网络链路质量评估方法
CN111818661A (zh) 一种pucch sinr估计的优化算法
US7978776B2 (en) Channel estimation device and related method of an orthogonal frequency division multiplexing system
CN110677360A (zh) 基于omp信道估计的ofdm***性能分析方法
CN110912844B (zh) 一种基于大数据分析的信道估计优化方法
KR101082903B1 (ko) 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서의 주파수 옵셋 추정 장치
KR101145002B1 (ko) Ｏｆｄｍ 블라인드 주파수 옵셋 추정 방법 및 장치
CN111726309B (zh) 用于移动正交频分复用***的信道估计方法及其估计装置
Ding et al. Doppler spread estimation for 5G NR with supervised learning
CN101895487A (zh) 基于置信度的抑制信道估计结果中噪声的方法及装置
JP2003198651A (ja) 最大ドップラー周波数推定装置および適応変調無線通信装置
CN103117966B (zh) 一种基于动态导频调整的信道估计方法
CN114615113B (zh) 一种利用前导序列对基系数降噪的多符号bem信道估计方法
CN107592276B (zh) 超高速移动环境lte-v2v信道估计与均衡方法
CN111064682B (zh) 一种基于数据统计的均方根时延扩展估计方法及***

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant