导读:本文包含了最优导频论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:云无线接入网络,信道估计,导频设计,卡尔曼滤波
最优导频论文文献综述
胡强[1]（2016）在《云无线接入网络下基于最优导频的信道估计研究》一文中研究指出随着第四代移动通信网络的成功商用,当今移动互联网的数据业务流量成爆炸性增长趋势,同时移动运营商的运营维护成本也随之激增,基于蜂窝型架构传统网络越来越难以适应未来网络的需求。为了提升无线通信网络的覆盖能力、频谱利用率、用户服务质量和降低能耗,一种有效的解决方案为基于协作式无线电和开放式云计算平台的云无线接入网络架构。论文基于云无线接入网络中基于导频的信道估计技术进行研究,所做的主要研究工作和创新点包括以下方面:(1)本论文分析了云无线接入网络的系统架构和信道模型,根据云无线接入网络特点将信息传输链路分为接入链路和前向链路。接入链路用于用户端到远端无线射频单元处的通信,而前向链路则用于从远端无线射频单元处回传信息到云端的基带处理池。考虑实际信道特性,结合大尺度衰落和快衰落,文章对云无线接入网络的信道链路建模;为使得信道模型更贴近真实信道,文章将云无线接入网络的信道设定为在时域和空域上相关的;同时,高斯马尔科夫模型被用于刻画信道的状态空间以及其随时间的转移过程。(2)根据云无线接入网络的信道信息特性,论文针对接入链路和前向链路分别提出相应的信道信息估计方案。建立云无线接入网络信息传输模型后,论文利用信道时域相关性设计了顺序最小均方差估计算法;该算法利用之前时隙接收导频的先验信息,结合卡尔曼滤波器,通过最小化平均估计误差获取相应的信道状态信息,以提升信道估计准确性。仿真结果表明,相比于传统最小均方差信道估计方案,所提方案通过利用信道信息的固有统计特性,以及之前时隙接收的导频信号,能够显着减少信道估计误差;随着估计次数的增加,每个相干时间内的估计精度也随之提升。(3)论文设计了云无线接入网络中高效的导频传输方案,并对导频序列进行优化以提升系统性能。针对云无线接入网络中典型的传输场景,文章设计了分段导频传输方案以分别获取前向链路和接入链路的信道状态信息;针对不同链路信道信息特性不同,考虑远端射频单元和用户端功率受限的条件下,根据最小化估计误差的准则,论文分别对用于接入链路和前向链路的导频序列进行优化;由于不同链路用于准确估计的导频序列长度需求不同,且估计误差并不代表系统全局性能指标,论文还基于最大化系统频谱效率,来优化分段导频序列的长度,并给出了最优分段导频间长度分配方案。仿真结果表明,较于采用非最优导频序列的情况,当采用最优导频序列时,系统信道估计的准确率得到显着提升;同时,当不同链路信道估计的导频序列长度采用最优分配方案,云无线接入网络的频谱效率得到显着提升。(本文来源于《北京邮电大学》期刊2016-03-16）
任腾飞,李艳萍,郝喜国[2]（2015）在《OFDM系统中最优导频序列的设计方案》一文中研究指出在正交频分复用(OFDM)系统中,接收信号易受频率选择性衰落信道的影响产生失真,准确的信道估计变得必不可少。考虑到无线信道的内在稀疏性、压缩感知技术挖掘信道稀疏特征的有效性,研究了基于压缩感知技术的OFDM稀疏信道估计。针对导频位置影响信道估计性能的问题,提出了一种反馈型的导频优化算法,该算法基于离散傅里叶变换(DFT)子矩阵中各个列之间互相干性最小的原则,同时结合信道状态信息的反馈机制,实现了对导频序列的联合优化。仿真结果表明,与当前的随机优化算法、传统最小二乘信道估计相比,该优化方法有效降低干扰和噪声对信道估计的影响,从而改善了信道估计的性能。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2015年29期）
马少辉,郭肖芳,徐伯庆[3]（2015）在《MIMO-OFDM中最优导频序列信道估计算法》一文中研究指出提出了最优导频序列对于信道估计在多输入多输出(MIMO-OFDM)系统中的应用,这种设计使得信道估计解决方案复杂度很低,以及灵活的天线结构,可以获得最佳的均方误差(MSE)而且在空间域和信道估计的性能最优,峰值平均功率比OFDM符合的性能,仿真结果证明了该最优导频设计方案的有效性。(本文来源于《信息技术》期刊2015年06期）
雷益霁[4]（2015）在《高移动环境下LTE-A最优导频图案与Polar-Cap差分预编码码本设计》一文中研究指出在高移动场景下,用户移动速度、导频图案、预编码方案以及MIMO (Multiple-Input-Multiple-Output)传输流数等参数对LTE-A (Long Term Revolution Advanced)系统性能有极大的影响。由于用户高速移动引起的多普勒频移或多普勒扩展不仅造成了OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)系统的子载波间干扰,还导致了信道估计误差的增大,进而导致预编码和数据检测效率降低。本论文基于LTE-A系统级仿真平台,重点研究在高移动场景下导频和MIMO传输流数对系统性能的影响,并设计适用于该场景的预编码码本。论文首先研究最优导频间隔和最优MIMO传输流数。一般而言,导频间隔越小,即导频数量越多,信道估计误差就越小,但同时系统开销会增大,从而导致频谱效率的降低。类似的,更多的MIMO传输流数意味着同时传输的数据更多,但同时需要更多的导频用作信道估计,同样增大了系统开销。本论文在MIMO传输流数一定时,找到了最优的时域导频间隔,使得系统吞吐率最大。接着,基于最优导频设计,比较了不同传输流数在不同速度和不同位置时的性能。论文研究表明,对于特定用户速度和信道条件,可以通过仿真找到最优的导频间隔和最优的传输流数,使得系统吞吐率最大。对预编码设计,论文主要针对一种Polar-Cap差分码本展开研究。论文研究表明,传统的Polar-Cap差分码本在高移动环境下性能下降很大,甚至不如非差分的RVQ码本,因此需要对其相关参数的设计方法如Polar-Cap半径进行改进。通过对不同的Polar-Cap半径δι的性能比较,找到了不同速度下的最优睡,使得正自适应于用户速度。仿真结果表明,改进后的优化Polar-Cap差分码本在低速时优于非差分的RVQ码本,在高速时优于传统的Polar-Cap差分码本。(本文来源于《西南交通大学》期刊2015-05-12）
韩英华,汪晋宽,赵强[5]（2015）在《基于交叉熵的NC-OFDM系统最优导频序列设计算法》一文中研究指出针对NC-OFDM(non-contiguous orthogonal frequency)系统子载波非连续且动态变化导致传统等间隔分布的导频序列设计算法计算复杂度高、频谱利用率低和处理时延大等问题,提出了基于交叉熵的最优导频序列位置优化设计算法。算法以最小化系统均方误差为准则,采用交叉熵算法在所有可用子载波中求解目标函数的最优解,有效解决了传统穷举搜索算法计算复杂度高的问题。与传统算法相比,所提算法保证了信道估计精度,降低了系统均方误差和误码率,从整体上提高了系统性能。(本文来源于《中国科技论文》期刊2015年02期）
赵妍[6]（2014）在《CR-OFDM系统中最优导频序列设计的研究》一文中研究指出随着无线通信技术的飞速发展,频谱资源短缺、频谱利用率低等缺陷越来越凸显,Cognitive Radio OFDM(CR-OFDM)作为一种适用于离散频谱环境的高效的频谱调制技术,不仅具备传统OFDM的抗多径衰落和高速传输的优势,在频谱聚合、功率控制以及频谱分配方面也具有很强的灵活性,因此,成为未来移动通信系统中最具竞争力的一个关键的传输技术。由于CR-OFDM系统可用频谱的非连续和动态变化特性,随之产生的关键技术和科学课题已成为相关领域的研究热点。其中,导频序列设计因其可以保证无线信道估计的准确性以及通信系统的高性能品质而成为研究的热点。本文详细介绍了CR-OFDM系统导频序列设计的基础理论,详细地分析了最优导频序列设计的经典算法,针对CR-OFDM系统下授权用户和认知用户之间存在干扰的情况,提出了基于信道估计的最优导频序列设计算法,包括对导频位置、导频功率以及位置与功率的联合优化设计,在保证系统性能的前提下,可有效提高信道估计精度。考虑CR-OFDM系统子载波非连续且动态变化的特殊性质,传统等功率、等间隔分布的导频序列存在计算复杂度高、频谱利用率低、处理时延大和干扰影响明显等缺点。针对上述问题,首先,提出了基于交叉熵算法的导频位置的优化设计方法,该方法以最小化系统均方误差为准则,采用交叉熵优化算法在所有可用子载波中求解目标函数的最优解,有效解决了穷举搜索算法计算复杂度高等问题；其次,对导频功率的设计,以最大化系统容量为准则,在认知用户与授权用户之间的干扰温度限制下,对优化问题进行建模,采用差分进化搜索算法进行目标函数的求解,提高了频谱利用率,解决了由于功率分配不合理造成的资源浪费；最后,考虑等功率分配导频会使信道估计不能有效地进行,提出了一种对导频功率和位置联合优化的设计算法,该算法以最小化系统均方误差为准则,对导频功率进行归一化操作,并将交叉熵优化算法应用于对优化问题的求解中。与传统算法相比,所提算法提高了数据传输利用率,保证了信道的估计精度,降低了系统均方误差(Mean Square Error, MSE)和误码率(Bit Error Rate, BER),从而从整体上提高了系统性能。(本文来源于《东北大学》期刊2014-06-01）
许茜[7]（2014）在《认知无线电系统中稀疏信道估计的最优导频序列研究》一文中研究指出正交频分复用是一种无线环境下的多载波调制技术,它具有抗多径衰落、抗干扰能力强和频谱利用率高等特点,是新一代移动通信系统的核心技术之一。认知无线电技术可以有效的解决频谱资源闲置和浪费的问题,OFDM自身的优点使其成为认知无线电技术的最佳调制方式,不连续的正交频分复用技术NC-OFDM应运而生,随之产生的诸多关键问题成为研究热点。其中信道估计直接影响系统的通信品质。基于导频的信道估计由于其估计误差小、收敛速度快、高传输速率等优点成为主流的信道估计技术,基于导频的信道估计受到两个方面的制约,一是信道估计器的设计；二是导频序列的设计,因此NC-OFDM系统导频序列的设计研究具有十分重要的意义。本文详细介绍了OFDM系统基本原理以及无线信道的传输特性,系统分析了最优导频序列设计的常用设计准则和算法,针对稀疏信道环境,提出了NC-OFDM系统导频序列位置和功率设计方法。针对传统NC-OFDM系统信道估计导频序列设计方法计算复杂度高、效率低下、数据利用率低的问题,提出了一种NC-OFDM稀疏信道环境下导频序列位置设计方法,该方法以最小测量矩阵互相关为目标函数,通过求解一个带约束的最优化问题并简化搜索方法得到最优导频位置分布,该方法不仅在信道估计MSE上优于传统等间隔以及随机搜索的导频,在系统BER性能以及计算复杂度方面均有明显改善。传统OFDM系统的导频功率分配方法通常考虑等功率限制或总发射功率限制因素,由于NC-OFDM的特殊性,该方法不能直接用于NC-OFDM系统导频功率分配,为此,提出了一种NC-OFDM系统导频子载波功率分配算法,该方法利用最小测量矩阵互相关准则,并满足以下几种约束条件：干扰温度约束、总功率约束、最大功率约束、子信道功率约束,通过求解多约束条件最优化问题得到最优的导频子载波功率分配。保证了信道的估计精度,提高了数据传输利用率,加强了系统的传输有效性和可靠性。与其他导频序列设计算法相比,能够有效降低系统误码率(BER, Bit Error Rate)和信道估计(MSE, Mean Squared Error),从而在整体上提高了系统性能。(本文来源于《东北大学》期刊2014-06-01）
张士杰,岳珍梅,李艳红[8]（2014）在《基于最优导频的自适应Kalman滤波信道估计方法》一文中研究指出针对时变信道中的子载波间干扰(ICI)和噪声的统计模型不准确引起的滤波发散问题,介绍了一种基于最优导频预滤波的自适应Kalman联合算法。该算法通过使用最优导频滤除ICI,获得理想信道初始状态,然后将其作为Kalman滤波初始信息在时域上进行自适应Kalman信道估计。最后仿真实验表明,和传统的基于导频的Kalman滤波(KF)算法相比,该方法能有效抑制KF发散和改善信道估计精度。(本文来源于《电视技术》期刊2014年07期）
谢泽东,陈西宏,胡邓华,刘强,张群[9]（2014）在《基于低峰均比最优导频序列的MIMO-OFDM信道估计》一文中研究指出信道估计是多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)系统接收机进行信号相干解调的关键。针对最优导频序列(OPS)在进行信道估计时存在峰均比(PAPR)较高这一问题,设计了一种低PAPR的OPS用于对MIMO-OFDM系统进行信道估计。在建立系统模型基础上,对MIMOOFDM系统的OPS进行了设计,并利用部分传输序列(PTS)思想设计出低峰均比最优导频序列(EOPS);将设计的EOPS用于对MIMO-OFDM系统进行信道估计,并对复杂度较高的步骤进行了算法简化,在此基础上分别对各发射天线上信号PAPR的互补累积分布函数(CCDF)和OPS改进前后的均方误差(MSE)、误码率(BER)性能进行了仿真分析。结果表明,分布在多个OFDM符号上的EOPS能够有效降低系统PAPR;同时,与原来的OPS相比,保持了MSE和BER的最优性能。(本文来源于《电讯技术》期刊2014年03期）
王海明,张慧,张念祖,杨广琦,洪伟[10]（2014）在《一种适用于分布式MIMO信道测量系统的最优导频设计》一文中研究指出研究适用于分布式MIMO无线通信信道测量系统的低峰均功率比导频信号优化方法和低复杂度多天线信号发送方案.为使发送信号的峰均功率比最低,采用OFDM技术,根据导频的长度、离散傅里叶变换的尺寸和子载波的映射方式,搜索最优的恒模零自相关(CAZAC)序列作为基序列.由最优基序列生成的OFDM发送信号峰均功率比低至2.556 dB.对第1根天线发送信号的采样点逐个移相,就可生成其余多根天线的发送信号.为支持分布式MIMO信道测量,采用所设计的信号帧格式的发送信号在时域和频域都可分离.与现有方案相比,所提出方案具有发送信号峰均功率比小和实现复杂度低的优点.(本文来源于《东南大学学报(自然科学版)》期刊2014年01期）
最优导频论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在正交频分复用(OFDM)系统中,接收信号易受频率选择性衰落信道的影响产生失真,准确的信道估计变得必不可少。考虑到无线信道的内在稀疏性、压缩感知技术挖掘信道稀疏特征的有效性,研究了基于压缩感知技术的OFDM稀疏信道估计。针对导频位置影响信道估计性能的问题,提出了一种反馈型的导频优化算法,该算法基于离散傅里叶变换(DFT)子矩阵中各个列之间互相干性最小的原则,同时结合信道状态信息的反馈机制,实现了对导频序列的联合优化。仿真结果表明,与当前的随机优化算法、传统最小二乘信道估计相比,该优化方法有效降低干扰和噪声对信道估计的影响,从而改善了信道估计的性能。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
最优导频论文参考文献
[1].胡强.云无线接入网络下基于最优导频的信道估计研究[D].北京邮电大学.2016
[2].任腾飞,李艳萍,郝喜国.OFDM系统中最优导频序列的设计方案[J].科学技术与工程.2015
[3].马少辉,郭肖芳,徐伯庆.MIMO-OFDM中最优导频序列信道估计算法[J].信息技术.2015
[4].雷益霁.高移动环境下LTE-A最优导频图案与Polar-Cap差分预编码码本设计[D].西南交通大学.2015
[5].韩英华,汪晋宽,赵强.基于交叉熵的NC-OFDM系统最优导频序列设计算法[J].中国科技论文.2015
[6].赵妍.CR-OFDM系统中最优导频序列设计的研究[D].东北大学.2014
[7].许茜.认知无线电系统中稀疏信道估计的最优导频序列研究[D].东北大学.2014
[8].张士杰,岳珍梅,李艳红.基于最优导频的自适应Kalman滤波信道估计方法[J].电视技术.2014
[9].谢泽东,陈西宏,胡邓华,刘强,张群.基于低峰均比最优导频序列的MIMO-OFDM信道估计[J].电讯技术.2014
[10].王海明,张慧,张念祖,杨广琦,洪伟.一种适用于分布式MIMO信道测量系统的最优导频设计[J].东南大学学报(自然科学版).2014