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现在通信领域研究的重点方向之一,本程序对MIMO-OFDM做了系统的仿真,程序可调。
摘 要:针对基于扩展模型(BEM)的正交频分复用(OFDM)系统时变信道估计中频谱利用率不高的问题,提出了一种多符号BEM方法。相对于传统的单符号BEM方法,提出的方法减少了导频的子载波,并且通过基线
在分析了802.11a WLAN系统发送与接收机模型基础上,提出了基于前导的OFDM的信道估计与均衡及FPGA实现的方案,其中包括信道的估计与补偿。方案中的各电路模块使用Verilog HDL语言编写
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
基于前导训练序列的MB-OFDM信道估计pdf,基于前导训练序列的MB-OFDM信道估计
提出了一种在正交频分复用系统中循环前缀频域序列( CPFS)用于最小二乘信道估计的子载波构造方法。该构造方法基于比较CPFS序列和梳状子载波序列的相关性,可使LS 信道估计的精度增加。该相关性利用凸优
针对频率选择性衰落信道下的放大转发协同正交频率复用(OFDM)通信系统,提出一种基于压缩感知理论的稀疏信道估计方法。首先,构造协同OFDM系统模型,利用循环矩阵理论,将该系统模型变换成类似于传统的点对
针对已有的基于l
OFDM系统信道估计算法研究,王跃,,本文研究OFDM系统中的信道估计技术,在分析移动无线信道相关特性的基础上,围绕OFDM系统中信道估计算法进行深入研究。首先介绍OFDM系
针对MIMO系统信道的联合稀疏特性,提出一种基于分布式压缩感知(DCS)的MIMO-OFDM系统信道估计方法。分布式压缩感知(DCS)被视为分布式信源编码和压缩感知(CS)的结合,论文详细论证了分布式
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