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电子学报 2024年第5期52卷 1496-1505页

作者：王莹于永海郑毅林彬大连海事大学信息科学技术学院辽宁大连116026

针对当前广义频分复用(Generalized Frequency Division Multiplexing,GFDM)系统时变信道估计精度低的问题,提出基于稀疏贝叶斯学习的GFDM系统联合信道估计与符号检测算法.具体地,采用无干扰导频插入的GFDM多重响应信号模型,在稀疏贝叶... 详细信息

针对当前广义频分复用(Generalized Frequency Division Multiplexing,GFDM)系统时变信道估计精度低的问题,提出基于稀疏贝叶斯学习的GFDM系统联合信道估计与符号检测算法.具体地,采用无干扰导频插入的GFDM多重响应信号模型,在稀疏贝叶斯学习框架下,结合期望最大化算法(Expectation-Maximization,EM)和卡尔曼滤波与平滑算法实现块时变信道的最大似然估计;基于信道状态信息的估计值进行GFDM符号检测,并通过信道估计与符号检测的迭代处理逐步提高信道估计与符号检测的精度.仿真结果表明,所提算法能够获得接近完美信道状态信息条件下的误码率性能,且具有收敛速度快、对多普勒频移鲁棒性高等优点.

关键词：广义频分复用时变信道估计稀疏贝叶斯学习期望最大化卡尔曼滤波与平滑

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基于稀疏贝叶斯学习的GFDM系统信道估计方法研究

基于稀疏贝叶斯学习的GFDM系统信道估计方法研究

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作者：于永海大连海事大学

学位级别：硕士

广义频分复用(Generalized Frequency Division Multiplexing,GFDM)作为一种块结构的多载波调制方案具有高频谱效率、低带外辐射、低峰均功率比及信号时频结构灵活等优点,是一种具有很大潜力的波形方案。准确的信道状态信息对GFDM符号... 详细信息

广义频分复用(Generalized Frequency Division Multiplexing,GFDM)作为一种块结构的多载波调制方案具有高频谱效率、低带外辐射、低峰均功率比及信号时频结构灵活等优点,是一种具有很大潜力的波形方案。准确的信道状态信息对GFDM符号检测至关重要,然而,GFDM存在固有自干扰会造成导频符号信干比(Signal-To-Interference Ratio,SIR)降低,使得时变信道条件下GFDM系统的信道估计面临着挑战。因此对GFDM信道估计技术进行研究,利用无线信道的稀疏特性达到减少导频数目、提升信道估计质量的目的,对于GFDM发展具有重要意义。本文提出基于稀疏贝叶斯学习(Sparse Bayesian Learning,SBL)的GFDM系统信道估计算法,具体工作如下:(1)针对非时变多径瑞利信道条件,提出了基于SBL的GFDM信道估计算法,利用超参数描述信道的稀疏特性,通过期望最大化(Expectation Maximization,EM)算法计算稀疏信道脉冲响应函数的最大似然估计。仿真结果表明,提出的基于SBL的信道估计算法能够利用稀疏信道的参数化先验概率分布,准确的恢复出信道状态信息,性能显著优于传统的信道估计方式与经典压缩感知重构算法。(2)针对时变多径瑞利信道条件,构建了GFDM系统多重响应信号模型,在多重稀疏贝叶斯学习(Multiple Sparse Bayesian Learning,MSBL)框架下,利用卡尔曼滤波与平滑技术追踪信道,提出了基于卡尔曼滤波与平滑的GFDM系统SBL时变信道估计算法(K-MSBL);并考虑利用GFDM数据符号的检测进一步提高信道估计的精度,使用GFDM帧内数据符号的估计值与导频符号信息实现联合迭代信道估计与符号检测,提出了基于卡尔曼滤波与平滑的GFDM系统SBL联合迭代信道估计与符号检测算法(JK-MSBL)。仿真实验证明,本文所提K-MSBL算法考虑了信道间的相关性较传统的MSBL算法估计性能有了明显提升,而进一步利用了数据符号估计值的JK-MSBL算法能够获得接近于已知信道条件下的误码率性能,且具有收敛速度快、对多普勒频移不敏感等特点。

关键词：广义频分复用压缩感知信道估计稀疏贝叶斯学习卡尔曼滤波与平滑

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