基于滤波方法的OFDM信道估计研究  被引量:5

Channel estimation for OFDM based on the filtering methods

在线阅读下载全文

作  者:李轩[1] 韩笑[1] 关庆阳[1] 张丽鑫[1] 

机构地区:[1]沈阳航空航天大学电子信息工程学院,辽宁沈阳110136

出  处:《电子设计工程》2014年第12期145-147,151,共4页Electronic Design Engineering

摘  要:维纳滤波和卡尔曼滤波都是基于最小均方误差准则的滤波方法,本文主要研究这两种滤波方法在OFDM信道估计中的应用。为了跟踪频率选择性信道的变化,采用在OFDM系统中易于实现的梳状导频进行研究。传统的MMSE在统计意义上是最好的线性估计器,但是需要对矩阵求逆,是一种计算量较大,算法较复杂的方法。LMMSE是频域维纳滤波方法,其减小了MMSE的复杂度,但只适用于慢衰落信道,针对时变信道,本文提出卡尔曼滤波的信道估计方法,仿真结果表明,卡尔曼滤波的信道估计方法在时变信道中具有良好的性能。Wiener filter and Kalman filter are based on the minimum mean square error, this paper studies the filtering methods for OFDM channel estimation. In order to track the changes in the frequency selective channel,the comb pilot which is easy to implement in OFDM system is used. In the statistical sense the traditional MMSE is the best linear estimator, but matrix inversion is a large amount of calculation, the algorithm is much complex. LMMSE is a frequency domain Wiener filtering method,which reduces the complexity of the MMSE,but it is only for the slow fading channel. For the time-varying channel,this paper proposes the channel estimation method of Kalman filter. The simulation results show that the channel estimation of Kalman filter has a good performance.

关 键 词:梳状导频 时变信道 维纳滤波 卡尔曼滤波 

分 类 号:TN911.23[电子电信—通信与信息系统]

 

参考文献:

正在载入数据...

 

二级参考文献:

正在载入数据...

 

耦合文献:

正在载入数据...

 

引证文献:

正在载入数据...

 

二级引证文献:

正在载入数据...

 

同被引文献:

正在载入数据...

 

相关期刊文献:

正在载入数据...

相关的主题
相关的作者对象
相关的机构对象