為了提高OFDM信道估計的性能,提出了小波與孿生支持向量機相結合的基于導頻的信道估計算法.由于TSVR算法對不同位置的訓練樣本賦予同樣的權重,導致了性能降低.本文利用小波變換對訓練數(shù)據(jù)進行預處理得到權值矩陣和權值向量,以此建立孿生支持向量機回歸預測模型WTWTSVR,利用WTWTSVR算法來預測無導頻處的子載波的信道頻率響應.以誤碼率和均方誤差為評價標準的仿真結果表明,在Jakes快衰落信道模型條件下,改進后的孿生支持向量機導頻信道估計方法與傳統(tǒng)的孿生支持向量機回歸方法和傳統(tǒng)的信道插值方法比較,具有更好的預測性能. 

【文章來源】：小型微型計算機系統(tǒng). 2020,41(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

OFDM信道估計系統(tǒng)結構框圖

本文通過在時域和頻域兩個方向等間隔地插入導頻信號，既保存了梳狀導頻對快衰落信道的優(yōu)勢，又考慮到頻譜資源占用的合理性．采用的時頻二維導頻圖案如圖2所示．時頻域內導頻符號的設置必須使信道估計器能夠跟上信道頻率響應函數(shù)的變化，而又不過多地增加系統(tǒng)的額外開銷．導頻密度的下限由二維奈奎斯特(Nyquist)采樣定理確定，即設時頻方向上的導頻間隔分別為It，和If，最大多徑時延為τmax，最大多普勒頻移為fdmax,OFDM符號的周期為T，子載波間隔為Δf，則時頻域的導頻間隔應滿足[16]:

圖3為幾種情況下的SNR-BER及SNR-MSE性能圖．圖3(a)、(b)carrier＿inter=2,symbol＿inter=2時，多普勒頻移分別為120km/h和350km/h，不同算法及理想狀態(tài)下的信道誤碼率性能曲線圖;圖3(c)、(d)carrier＿inter=4,symbol＿inter=4時，多普勒頻移分別為120km/h和350km/h，不同算法及理想狀態(tài)下的信道誤碼率性能圖;圖3(e)、(f)表示多普勒頻移為120km/h和350km/h時，不同SNR下載波間隔與誤碼率性能曲線圖．表1、表2為不同算法的誤碼率及均方誤差的具體數(shù)值及參數(shù)值．從圖3中可以發(fā)現(xiàn)，在carrier＿inter=2,symbol=2時，WTWTSVR算法相對于其他算法來說，在M SE和BER兩個指標上都體現(xiàn)出了更高的準確率和更好的性能;在carrier＿inter=4,symbol=4時，WTWTSVR算法在高信噪比下，優(yōu)勢明顯．這說明權值矩陣和權值向量在目標函數(shù)中的應用是有效的．可以看出，信噪比一定時，載波間隔越大，誤碼率越高;載波間隔一定時，信噪比越高，誤碼率越低．5 總結

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
[1]高速移動環(huán)境下的LTE-Advanced系統(tǒng)信道估計研究[D]. 唐清.北京郵電大學 2018
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本文編號：3221376