무선 랜 시스템은 고속의 데이터를 전송하기 위하여 끊임없이 진화 중이며 통신성능을 향상시키기 위해서는 더욱 정밀한 채널추정이 필수적으로 요구된다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 기반 무선 모뎀의 PLCP 구조에서 기존의 긴 훈련심볼만을 이용하여 채널을 추정하는 LS 알고리즘의 성능을 개선하고자 하였다. 48개의 부반송파 중에서 12개의 위치에 짧은 훈련 심볼을 전송하고 있다는 사실을 이용하여 2개의 긴 훈련심볼 뿐만 아니라 하나의 짧은심볼도 함께 사용하여 채널을 추정하는 새로운 LS 추정 알고리즘을 제안하였다. 두 개의 긴 훈련심볼 뿐만 아니라 짧은 훈련 심볼을 이용함으로써 보다 향상된 채널 추정을 제공할 수 있음을 보였으며 제안된 채널 추정알고리즘은 IEEE 802.11p WAVE 차량통신 시스템에도 적용이 가능하리라 생각된다. 또한 학부 및 대학원의 OFDM 관련 채널 추정 교육 시 본 논문의 내용이 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
A joint channel estimation and data detection technique for a multiple input multiple output (MIMO) wireless communication system is proposed. It combines the least square (LS) training based channel estimation (TBCE) scheme with sphere decoding. In this new approach, channel estimation is enhanced with the help of blind symbols, which are selected based on their correctness. The correctness is determined via sphere decoding. The performance of the new scheme is studied through simulation in terms of the bit error rate (BER). The results show that the proposed channel estimation has comparable performance and better computational complexity over the existing semi-blind channel estimation (SBCE) method.
This letter considers the channel estimation for two-way relay MIMO OFDM systems. A least square (LS) channel estimation algorithm under block-based training is proposed. The mean square error (MSE) of the LS channel estimate is computed, and the optimal training sequences with respect to this MSE are derived. Some numerical examples are presented to evaluate the performance of the proposed channel estimation method.
Based on superimposed training methods, a novel time-varying multipath channel estimation scheme is proposed for orthogonal frequency division multiplexing systems. We first develop a linear least square channel estimator, and meanwhile find the optimal superimposed sequences with respect to the channel estimates' mean square error. Next, a low-rank approximated channel estimator is obtained by using the singular value decomposition. As demonstrated in simulations, the proposed scheme achieves not only better performance but also higher bandwidth efficiency than the conventional pilot-aided approach.
The best linear unbiased estimator (BLUE) is most suitable for practical application and can be determined with knowledge of only the first and second moments of the probability density function. Although the BLUE is an existing algorithm, it is still largely unexplored and has not yet been applied to channel estimation in amplify and forward (AF)-based wireless relay networks (WRNs). In this paper, a BLUE-based algorithm is proposed to estimate the overall channel impulse response between the source and destination of AF strategy-based WRNs. Theoretical mean square error (MSE) performance for the BLUE is derived to show the accuracy of the proposed channel estimation algorithm. In addition, the Cram$\acute{e}$r-Rao lower bound (CRLB) is derived to validate the MSE performance. The proposed BLUE channel estimation algorithm approaches the CRLB as the length of the training sequence and number of relays increases. Further, the BLUE performs better than the linear minimum MSE estimator due to the minimum variance characteristic exhibited by the BLUE, which happens to be a function of signal-to-noise ratio.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권2호
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pp.566-578
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2018
In this paper, we design a segment training based individual channel estimation (STICE) scheme for the classical two-way relay network (TWRN) with multi-pair sources (MPS) and amplify-and-forward (AF). We adopt the linear minimum mean square error (LMMSE) channel estimator to minimize the mean square error (MSE) without channel estimation error, where the optimal power allocation strategy from the relay for different sources is obtained. Then the MSE gains are given with different source pairs among the proposed power allocation scheme and the existing power allocation schemes. Numerical results show that the proposed method outperforms the existing ones.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3589-3605
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2018
In this paper, we investigate an individual channel estimation problem for multiple-input multiple-output (MIMO) two-way amplify-and-forward (AF) relay networks. To avoid self-interference during the estimation of the individual MIMO channels, a novel blind interference cancellation (BIC) approach is proposed based on an orthogonal preceding framework, where a pair of orthogonal precoding matrices is utilized at the source nodes. By designing an optimal decoding scheme, we propose to decompose the bidirectional transmission into a pair of unidirectional transmissions. Unlike most existing approaches, we make the practical assumption that the nonreciprocal MIMO channel and the mutual interference of multiple antennas are both taken into consideration. Under the precoding framework, we employ an orthogonal superimposed training strategy to obtain the individual MIMO channels. However, the AF strategy causes the noise at the terminal to be the sum of the local noise and the relay-propagated noise. To remove the relay-propagated noise during the estimation of the second-hop channel, a partial noise-nulling method is designed. We also derive a closed-form expression for the total mean square error (MSE) of the MIMO channel from which we compute the optimal power allocation. The simulation results demonstrate that the analytical and simulated curves match fully.
Blind identification and equalization of communication channel is important because it does not need training sequence, nor does it require a priori channel information. So, we can increase the bandwidth efficiency. The linear prediction error method is perhaps the most attractive in practice due to the insensitive to blind channel estimator and equalizer length mismatch as well as for its simple adaptive algorithms. In this paper, we propose method for fractionally spaced blind equalizer with arbitrary delay using one-step forward prediction error filter from second-order statistics of the received signals for SIMO channel. Our algorithm utilizes the forward prediction error as training sequences for data estimation and desired signal for channel estimation.
본 논문은 ADC(analog-to-digital converter)의 속도에 의한 시간 영역에서 채널 추정 한계를 극복하기 위해서 트레이닝(training) 신호의 주파수 성분을 이용해서 다중경로 채널을 추정하고 이를 이용해서 채널 왜곡을 보상하는 BPM(biphase modulation)-UWB 수신기를 제안한다. 여러 개의 펄스로 구성된 펄스열의 주기적인 특성을 이용해서 효과적으로 채널 추정이 가능함을 수학적으로 보인다. 또한 추정된 채널 주파수 응답 정보를 이용해서 시스템 성능을 최적화시킬 수 있는 디지털 수신부 구조를 제시하며 BER성능을 유도한다. 시뮬레이션을 통해 제시된 방법이 다중경로 채널을 보상함으로써 수신기의 BER성능이 획기적으로 개선됨을 보인다.
Compressed sensing-based matching pursuit algorithms can estimate the sparse channel of massive multiple input multiple-output systems with short pilot sequences. Although they have the advantages of low computational complexity and low pilot overhead, their accuracy remains insufficient. Simply multiplying the weight value and the estimated channel obtained in different iterations can only improve the accuracy of channel estimation under conditions of low signal-to-noise ratio (SNR), whereas it degrades accuracy under conditions of high SNR. To address this issue, an improved weighted matching pursuit algorithm is proposed, which obtains a suitable weight value uop by training the channel data. The step of the weight value increasing with successive iterations is calculated according to the sparsity of the channel and uop. Adjusting the weight value adaptively over the iterations can further improve the accuracy of estimation. The results of simulations conducted to evaluate the proposed algorithm show that it exhibits improved performance in terms of accuracy compared to previous methods under conditions of both high and low SNR.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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