基于小波加权TSVR算法的OFDM系统信道估计
发布时间：2021-06-09 21:52
为了提高OFDM信道估计的性能,提出了小波与孪生支持向量机相结合的基于导频的信道估计算法.由于TSVR算法对不同位置的训练样本赋予同样的权重,导致了性能降低.本文利用小波变换对训练数据进行预处理得到权值矩阵和权值向量,以此建立孪生支持向量机回归预测模型WTWTSVR,利用WTWTSVR算法来预测无导频处的子载波的信道频率响应.以误码率和均方误差为评价标准的仿真结果表明,在Jakes快衰落信道模型条件下,改进后的孪生支持向量机导频信道估计方法与传统的孪生支持向量机回归方法和传统的信道插值方法比较,具有更好的预测性能.
【文章来源】：小型微型计算机系统. 2020,41(07)北大核心CSCD
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
OFDM信道估计系统结构框图
本文通过在时域和频域两个方向等间隔地插入导频信号，既保存了梳状导频对快衰落信道的优势，又考虑到频谱资源占用的合理性．采用的时频二维导频图案如图2所示．时频域内导频符号的设置必须使信道估计器能够跟上信道频率响应函数的变化，而又不过多地增加系统的额外开销．导频密度的下限由二维奈奎斯特(Nyquist)采样定理确定，即设时频方向上的导频间隔分别为It，和If，最大多径时延为τmax，最大多普勒频移为fdmax,OFDM符号的周期为T，子载波间隔为Δf，则时频域的导频间隔应满足[16]:
图3为几种情况下的SNR-BER及SNR-MSE性能图．图3(a)、(b)carrier＿inter=2,symbol＿inter=2时，多普勒频移分别为120km/h和350km/h，不同算法及理想状态下的信道误码率性能曲线图;图3(c)、(d)carrier＿inter=4,symbol＿inter=4时，多普勒频移分别为120km/h和350km/h，不同算法及理想状态下的信道误码率性能图;图3(e)、(f)表示多普勒频移为120km/h和350km/h时，不同SNR下载波间隔与误码率性能曲线图．表1、表2为不同算法的误码率及均方误差的具体数值及参数值．从图3中可以发现，在carrier＿inter=2,symbol=2时，WTWTSVR算法相对于其他算法来说，在M SE和BER两个指标上都体现出了更高的准确率和更好的性能;在carrier＿inter=4,symbol=4时，WTWTSVR算法在高信噪比下，优势明显．这说明权值矩阵和权值向量在目标函数中的应用是有效的．可以看出，信噪比一定时，载波间隔越大，误码率越高;载波间隔一定时，信噪比越高，误码率越低．5 总结
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于导频信号的LTE系统高移动性信道估计算法[J]. 王艳艳,韩丰,瞿辉洋,陈强,刘光辉. 信号处理. 2018(05)
[2]基于多符号BEM的OFDM系统时变信道估计[J]. 丁勇,欧阳缮,谢跃雷,蒋俊正,陈小毛. 通信学报. 2017(03)
[3]基于导频的OFDM信道估计技术[J]. 顾奕. 北京信息科技大学学报(自然科学版). 2016(05)
[4]基于正交频分复用的线性最小均方误差信道估计改进算法[J]. 谢斌,陈博,乐鸿浩. 计算机应用. 2015(11)
[5]基于小波去噪与离散余弦变换相结合的正交频分复用系统信道估计算法[J]. 谢斌,乐鸿浩,陈博. 计算机应用. 2015(09)
[6]一种层次粒度支持向量机算法[J]. 程凤伟,王文剑. 小型微型计算机系统. 2015(08)
[7]基于导频的OFDM信道估计小波核SVM算法[J]. 刘海员,孙建成,龚政委. 系统工程与电子技术. 2007(08)
[8]OFDM系统中线性插值信道估计器的性能研究[J]. 王玲,余慧敏. 中国图象图形学报. 2005(11)
硕士论文
[1]高速移动环境下的LTE-Advanced系统信道估计研究[D]. 唐清.北京邮电大学 2018
[2]基于OFDM系统的LS信道估计降噪技术研究[D]. 沈珺.西安电子科技大学 2017
[3]OFDM移动通信系统中多普勒频移估计研究[D]. 孙骏亚.西安电子科技大学 2016
本文编号：3221376
【文章来源】：小型微型计算机系统. 2020,41(07)北大核心CSCD
【文章页数】：5 页
【部分图文】：
OFDM信道估计系统结构框图
本文通过在时域和频域两个方向等间隔地插入导频信号，既保存了梳状导频对快衰落信道的优势，又考虑到频谱资源占用的合理性．采用的时频二维导频图案如图2所示．时频域内导频符号的设置必须使信道估计器能够跟上信道频率响应函数的变化，而又不过多地增加系统的额外开销．导频密度的下限由二维奈奎斯特(Nyquist)采样定理确定，即设时频方向上的导频间隔分别为It，和If，最大多径时延为τmax，最大多普勒频移为fdmax,OFDM符号的周期为T，子载波间隔为Δf，则时频域的导频间隔应满足[16]:
图3为几种情况下的SNR-BER及SNR-MSE性能图．图3(a)、(b)carrier＿inter=2,symbol＿inter=2时，多普勒频移分别为120km/h和350km/h，不同算法及理想状态下的信道误码率性能曲线图;图3(c)、(d)carrier＿inter=4,symbol＿inter=4时，多普勒频移分别为120km/h和350km/h，不同算法及理想状态下的信道误码率性能图;图3(e)、(f)表示多普勒频移为120km/h和350km/h时，不同SNR下载波间隔与误码率性能曲线图．表1、表2为不同算法的误码率及均方误差的具体数值及参数值．从图3中可以发现，在carrier＿inter=2,symbol=2时，WTWTSVR算法相对于其他算法来说，在M SE和BER两个指标上都体现出了更高的准确率和更好的性能;在carrier＿inter=4,symbol=4时，WTWTSVR算法在高信噪比下，优势明显．这说明权值矩阵和权值向量在目标函数中的应用是有效的．可以看出，信噪比一定时，载波间隔越大，误码率越高;载波间隔一定时，信噪比越高，误码率越低．5 总结
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于导频信号的LTE系统高移动性信道估计算法[J]. 王艳艳,韩丰,瞿辉洋,陈强,刘光辉. 信号处理. 2018(05)
[2]基于多符号BEM的OFDM系统时变信道估计[J]. 丁勇,欧阳缮,谢跃雷,蒋俊正,陈小毛. 通信学报. 2017(03)
[3]基于导频的OFDM信道估计技术[J]. 顾奕. 北京信息科技大学学报(自然科学版). 2016(05)
[4]基于正交频分复用的线性最小均方误差信道估计改进算法[J]. 谢斌,陈博,乐鸿浩. 计算机应用. 2015(11)
[5]基于小波去噪与离散余弦变换相结合的正交频分复用系统信道估计算法[J]. 谢斌,乐鸿浩,陈博. 计算机应用. 2015(09)
[6]一种层次粒度支持向量机算法[J]. 程凤伟,王文剑. 小型微型计算机系统. 2015(08)
[7]基于导频的OFDM信道估计小波核SVM算法[J]. 刘海员,孙建成,龚政委. 系统工程与电子技术. 2007(08)
[8]OFDM系统中线性插值信道估计器的性能研究[J]. 王玲,余慧敏. 中国图象图形学报. 2005(11)
硕士论文
[1]高速移动环境下的LTE-Advanced系统信道估计研究[D]. 唐清.北京邮电大学 2018
[2]基于OFDM系统的LS信道估计降噪技术研究[D]. 沈珺.西安电子科技大学 2017
[3]OFDM移动通信系统中多普勒频移估计研究[D]. 孙骏亚.西安电子科技大学 2016
本文编号：3221376
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