为了提高稀疏信道环境下同相/正交(I/Q)不平衡正交频分复用(OFDM)系统的性能,该文提出了一种低复杂度的门限时域最小二乘信道估计算法。该算法通过估计噪声方差确定合适的门限过滤信道响应采样点内的噪声以提高估计精度。仿真结果表明,该文算法估计精度与现有频域和时域最小二乘信道估计方法相比分别提升了6 d B、2 d B,逼近基于压缩感知的时域迭代收缩算法,且计算复杂度低于后者。
为进一步提高多输入多输出(MIMO)双向中继系统性能,该文在梯度下降法的基础上,引入用户端功率分配和发射预编码与接收波束成形,结合中继站波束成形矩阵和分配功率相,构成一个完整的联合交替迭代结构(AIS);通过固定变量循环计算,逐个得到各个变量的最优值。仿真表明,与梯度下降法、迫零和最小均方误差加注水功率分配法相比,该文交替迭代结构方法的速率有所提高,误码性能提高较明显。当误码率等于10-2时,与3种算法中最优的梯度下降法相比,该文方法可获得2.5 d B的信噪比增益。
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