CN111181879A - 一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法 - Google Patents

一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法 Download PDF

Info

Publication number
CN111181879A
CN111181879A CN202010006052.5A CN202010006052A CN111181879A CN 111181879 A CN111181879 A CN 111181879A CN 202010006052 A CN202010006052 A CN 202010006052A CN 111181879 A CN111181879 A CN 111181879A
Authority
CN
China
Prior art keywords
time
varying
receiving end
pilot frequency
signal
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010006052.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111181879B (zh
Inventor
张渭乐
詹煜廷
穆鹏程
王文杰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xian Jiaotong University
Original Assignee
Xian Jiaotong University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xian Jiaotong University filed Critical Xian Jiaotong University
Priority to CN202010006052.5A priority Critical patent/CN111181879B/zh
Publication of CN111181879A publication Critical patent/CN111181879A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111181879B publication Critical patent/CN111181879B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00Baseband systems
    • H04L25/02Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/03Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
    • H04L25/03878Line equalisers; line build-out devices
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00Baseband systems
    • H04L25/02Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/03Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
    • H04L25/03006Arrangements for removing intersymbol interference

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Cable Transmission Systems, Equalization Of Radio And Reduction Of Echo (AREA)

Abstract

一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法,在发送端将发送信号分块,得到数据块,发送给接收端;接收端接收到发送信号后经过定时同步预处理,再截取各路天线接收到的导频,利用基扩展模型设计时变均衡器,通过块正交匹配追踪算法得到时变均衡器基函数的频率参数,再利用所得频率参数确定新的时变均衡器基函数的权值参数,得到相应的时变均衡器;利用得到的时变均衡器对接收端各路天线接收到的信号进行均衡,并对均衡后信号进行去导频处理。本发明在无线通信系统中的视距和非视距两种环境中均有效,对多径自干扰和外部干扰具备一定抑制能力,能有效对抗时变信道的多普勒效应,有效提高了通信链路在复杂电磁环境中的生存能力。

Description

一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法
技术领域
本发明属于无线通信领域,涉及一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法。
背景技术
无线通信利用电磁波在空气中传播信号,与固定可预见的有线传输不同,电磁波的传播过程具有很大的随机性,发送机和接收机之间的传播路径相对要复杂的多,传播特性也相对比较差,而且也更容易受到干扰。发送机发出信号,经过调制后在空间传播到达接收机,在这个过程中信号不仅会随着传播距离的增加而发生损耗,而且会受到多种障碍物或者复杂地形的影响引起阴影衰落,并且信号会经过多点反射、折射和散射,形成多条路径分量到达接收机,它们相互叠加,可能使信号减弱或增强。因此,接收信号的信号幅度将发生急剧变化,形成严重的衰落。
这种现象在时变信道中更为常见,在高速移动环境下,发送机和接收机和周围环境物体之一或全部都在快速运动,由于多普勒扩展的增大而导致信道的相干时间减小,造成信号的持续时间大于信道的相干时间,无线信道逐渐演变为由多径时延扩展造成的频率选择性衰落和多普勒频移造成的时间选择性衰落共同影响的时间-频率双选择信道,此时每一条传输路径上的信道冲激响应是随时间快速变化的。这种复杂的信号传播过程在降低可获得的有用信号功率的同时也会增加干扰的影响,使得接收机的接收信号产生失真、波形展宽、波形重叠和畸变,甚至造成通信系统解调器输出出现大量差错,以至于完全不能通信。这使通信系统的自适应均衡变得十分复杂,也增大了干扰信号对通信系统的影响。传统的自适应抗干扰均衡主要针对时不变信道,无法在这种恶劣的通信环境中实现可靠的抗干扰均衡,因此研究时变信道条件下的抗干扰技术具有重要的意义。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点,提供一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法。
为达到上述目的,本发明采用以下技术方案予以实现:
一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法,包括以下步骤:
步骤一:在发送端将发送信号分块,得到数据块,在每个数据块中等间隔的插入导频,发送给接收端;
步骤二:接收端接收到发送信号后经过定时同步预处理,再截取各路天线接收到的导频,利用基扩展模型设计时变均衡器,通过块正交匹配追踪算法得到时变均衡器基函数的频率参数q,再利用所得频率参数q确定新的时变均衡器基函数的权值参数w,得到相应的时变均衡器;
步骤三:利用得到的时变均衡器对接收端各路天线接收到的信号进行均衡,并对均衡后信号进行去导频处理。
本发明进一步的改进在于,步骤一中,发送信号的信号帧包括导频和数据块,导频均匀等间隔的嵌入数据块中,导频的总长度为发送信号长度的1/K,K为大于1的自然数。
本发明进一步的改进在于,步骤二的具体过程如下:
3-1)对空域自适应滤波,发送端发送信号中的导频为xt=[xt(1) xt(2) … xt(N)]T,接收端第r根天线收到的对应导频为
Figure BDA0002355322130000021
其中,N为导频的长度;
时变均衡器近似模型
Figure BDA0002355322130000022
为:
Figure BDA0002355322130000023
其中,
Figure BDA0002355322130000024
为接收端第r根天线,第q个基函数的权值参数,M为基函数数量,R为接收端接收天线总数量,q1,...,qM在[-fmaxTKN,fmaxTKN]区间内均匀分布,fmax为最大多普勒频移,T为采样周期;
3-2)考虑到接收端不同天线具有近似的入射角,矢量w呈现出近似块稀疏的特性,通过块正交匹配追踪算法,找出Q个最佳的基函数的频率参数q,得到新的时变均衡器模型
Figure BDA0002355322130000031
Figure BDA0002355322130000032
3-3)利用所得新的时变均衡器模型对式(2)进行优化,得到式(6):
Figure BDA0002355322130000033
其中,wnew为由新的时变均衡器基函数的权值参数w组成的矢量;
Figure BDA0002355322130000034
其中,w为由基函数权值参数w组成的矢量:
Figure BDA0002355322130000035
B(qm)为对应基函数与导频相关的复正弦相位线性增长:
Figure BDA0002355322130000036
通过求解式(6),确定新的时变均衡器的基函数权值矢量wnew,得:
Figure BDA0002355322130000037
其中,BQ(q)=[B(q1) B(q2) … B(qQ)]。
本发明进一步的改进在于,步骤三中,均衡后信号通过以下过程得到:
发送端天线发送的信号为x=[x(1),...,x(KN)]T,接收端第r根天线收到的对应信号为y(r)=[y(r)(1),...,y(r)(KN)]T,均衡后信号
Figure BDA0002355322130000038
通过式(8)获得:
Figure BDA0002355322130000039
其中,
Figure BDA00023553221300000310
Figure BDA00023553221300000311
为对应基函数与信号相关的复正弦相位线性增长:
Figure BDA0002355322130000041
与现有技术相比,本发明具有以下有益效果:
与传统信道均衡方法相比,在快时变信道环境中,传统方法需要进行大量的参数估计,计算复杂度很高、导频开销巨大,本发明所提方法利用基扩展模型直接设计均衡器,能在估计较少参数的情况下实现可靠的信道均衡;与基于基扩展模型的固定基展开均衡方法相比,在导频占比足够的情况下,所提自适应基展开方法能达到固定基展开方法的最佳性能,而在导频占比不足的情况下,固定基展开方法性能迅速下降,所提自适应基展开方法则表现出了优异的性能;在存在外部干扰的情况下,固定基展开方法性能出现了一定的下降,而本发明所提自适应基展开方法则表现出了可靠的抗干扰特性,能在复杂的电磁环境中实现可靠的信道均衡,有效提高了通信链路在复杂电磁环境中的生存能力。
附图说明
图1为本发明适用的系统模型框图;
图2为本发明采用的信号帧结构图;
图3为本发明采用的自适应均衡过程示意图;
图4为本发明在无干扰情况下不同导频占比的BER性能示意图;
图5为本发明在有干扰情况下不同导频占比的BER性能示意图;
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述:
本发明包括以下步骤:
步骤一:在发送端将发送信号分块,得到数据块,在每个数据块中等间隔的插入导频,发送给接收端;其中,发送信号的信号帧结构包括导频和数据块,不失一般性,假设导频均匀等间隔的嵌入数据块中,导频的总长度为发送信号长度的1/K,K为大于1的自然数。
步骤二:发送信号到达接收端并经过定时同步预处理后,截取各路天线的接收到的导频,利用基扩展模型设计时变均衡器,通过块正交匹配追踪算法自适应得到得到时变均衡器基函数的频率参数q,再利用所得频率参数q确定新的时变均衡器基函数的权值参数w,得到相应的时变均衡器;
具体过程如下:
3-1)为简单起见,此处仅给出空域自适应滤波结果,相应结果可以直接推广至空时滤波的构架中;对空域自适应滤波,发送端天线发送的导频为xt=[xt(1)xt(2)…xt(N)]T,接收端第r根天线收到的对应导频为
Figure BDA0002355322130000051
其中N为导频的长度;
时变均衡器近似建模为:
Figure BDA0002355322130000052
其中,
Figure BDA0002355322130000053
为接收端第r根天线,第q个基函数的权值参数,M为基函数数量且M→∞,R为接收端接收天线总数量,q1,...,qM在[-fmaxTKN,fmaxTKN]区间内均匀取值,fmax为最大多普勒频移,T为采样周期;
3-2)时变均衡器的均衡原理可表示为:
Figure BDA0002355322130000054
其中,w为由基展开参数w组成的矢量:
Figure BDA0002355322130000055
B(qm)为对应基函数与导频相关的复正弦相位线性增长:
Figure BDA0002355322130000061
考虑到接收端不同天线具有近似的入射角,矢量w呈现出近似块稀疏的特性,通过块正交匹配追踪算法,找出Q个最佳的基函数的频率参数q,得到新的时变均衡器模型g2 (r)[n]:
Figure BDA0002355322130000062
3-3)利用所得新的时变均衡器模型对式(2)进行优化,得到式(6):
Figure BDA0002355322130000063
wnew为由新的时变均衡器基函数的权值参数w组成的矢量;
通过求解式(6),确定新的时变均衡器的基函数权值矢量wnew,可得:
Figure BDA0002355322130000064
其中BQ(q)=[B(q1) B(q2) … B(qQ)]。
步骤三:利用得到的时变均衡器对接收端各路天线接收到的信号进行均衡,并对均衡后信号进行去导频处理。具体过程如下:
发送端天线发送的信号为x=[x(1),...,x(KN)]T,接收端第r根天线收到的对应信号为y(r)=[y(r)(1),...,y(r)(KN)]T,均衡后信号
Figure BDA0002355322130000065
可通过式(8)获得:
Figure BDA0002355322130000066
其中
Figure BDA0002355322130000067
Figure BDA0002355322130000068
为对应基函数与信号相关的复正弦相位线性增长:
Figure BDA0002355322130000069
对均衡后信号进行去导频处理,完成均衡。
下面为具体实施例。
本发明适用的非视距系统模型参见图1。在本发明的非视距系统模型中,发送端采用单天线,接收端是由R根天线组成的天线阵列(可以是均匀线阵(ULA)或均匀弧阵(UCA)等,后续仿真结果是基于均匀线阵进行的)。信号在多径环境中传送,移动台周围布满散射体,移动台的速率为v,到达移动台天线的信号不是单一路径来的,而是许多路径来的众多反射波的合成,对第r根接收天线,设其第i径的路径长度为xi,反射系数为ai,入射角夹角为θi,频率变化值,即多普勒频移
Figure BDA0002355322130000071
λ为波长,其中
Figure BDA0002355322130000072
为最大多普勒频移,则标量冲激响应为
Figure BDA0002355322130000073
τ为时延扩展。
本发明采用的信号帧结构参见图2。发送信号的信号帧结构包括导频和数据块,导频均匀等间隔的嵌入数据块中,导频的总长度为发送信号长度的1/K,每段导频长度为N。
本发明采用的自适应均衡过程参见图3。以L=1为例,
Figure BDA0002355322130000074
其基本框架基于基扩展模型,不同之处在于自适应权值的计算方式。其计算方式如下:
3-1)为简单起见,此处仅给出空域自适应滤波结果,相应结果可以直接推广至空时滤波的构架中;对空域自适应滤波,发送端天线发送的导频为xt=[xt(1) xt(2) … xt(N)]T,接收端第r根天线收到的对应导频为
Figure BDA0002355322130000075
其中N为导频的长度;时变均衡器近似建模
Figure BDA0002355322130000076
为:
Figure BDA0002355322130000077
其中,
Figure BDA0002355322130000078
为接收端第r根天线,第q个基函数的权值参数,M为基函数数量且M→∞,R为接收端接收天线总数量,q1,...,qM在[-fmaxTKN,fmaxTKN]区间内均匀取值,fmax为最大多普勒频移,T为采样周期;
3-2)时变均衡器的均衡原理表示为:
Figure BDA0002355322130000081
其中,w为由基函数权值参数w组成的矢量,B(qm)为对应基函数与导频相关的复正弦相位线性增长:
Figure BDA0002355322130000082
w为由基展开参数w组成的矢量:
Figure BDA0002355322130000083
考虑到接收端不同天线具有近似的入射角,矢量w呈现出近似块稀疏的特性,通过块正交匹配追踪算法,找出Q个最佳的基函数的频率参数q,得到新的时变均衡器模型
Figure BDA0002355322130000084
Figure BDA0002355322130000085
3-3)利用所得新的时变均衡器模型对式(2)进行优化:
Figure BDA0002355322130000086
wnew为由新的时变均衡器基函数的权值参数w组成的矢量;
通过求解式(6),确定新的时变均衡器的基函数权值矢量wnew,得:
Figure BDA0002355322130000087
其中,BQ(q)=[B(q1) B(q2) … B(qQ)]。
本发明在无干扰情况下不同导频占比的BER性能参见图4。其参数设置为:发送端单天线,接收端天线数R=4,信道为平坦瑞利衰落信道,最大多普勒频移fm=500Hz,采样周期Ts=10-5s,信号成两簇到达移动台天线,入射角角度展开约为5°,发送信号长度为KN=800,导频占比为P=1/K,固定基展开方法的基函数数量分别为Q1=5、11,所提自适应方法的基函数数量为Q2=5。从仿真结果可以看出:在导频占比很大的情况下,固定展开方法通过增大基函数的数量能提升性能,但也会相应的增大待估计参数的数量,而所提自适应基展开方法能达到固定基展开方法的最佳性能;在导频占比较小的情况下,固定基展开方法性能明显下降,而所提自适应基展开方法仍能保持良好的性能。
本发明在有干扰情况下不同导频占比的BER性能参见图5。其参数设置与图4基本相同,信干比SIR=0dB,期望信号和干扰信号一共成两簇到达移动台天线,入射角角度展开约为5°,发送信号长度为KN=800,导频占比为P=1/K,固定基展开方法的基函数数量分别为Q1=9、11,所提自适应方法的基函数数量为Q2=5。从仿真结果可以看出,仿真结果与无干扰情况下类似,在导频占比很大的情况下,所提自适应基展开方法能达到固定基展开方法的最佳性能;在导频占比较小的情况下,固定基展开方法性能明显下降,而所提自适应基展开方法仍能保持良好的性能。
以上内容仅为说明本发明的技术思想,不能以此限定本发明的保护范围,凡是按照本发明提出的技术思想,在技术方案基础上所做的任何改动,均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤一:在发送端将发送信号分块,得到数据块,在每个数据块中等间隔的插入导频,发送给接收端;
步骤二:接收端接收到发送信号后经过定时同步预处理,再截取各路天线接收到的导频,利用基扩展模型设计时变均衡器,通过块正交匹配追踪算法得到时变均衡器基函数的频率参数q,再利用所得频率参数q确定新的时变均衡器基函数的权值参数w,得到相应的时变均衡器;
步骤三:利用得到的时变均衡器对接收端各路天线接收到的信号进行均衡,并对均衡后信号进行去导频处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法,其特征在于,步骤一中,发送信号的信号帧包括导频和数据块,导频均匀等间隔的嵌入数据块中,导频的总长度为发送信号长度的1/K,K为大于1的自然数。
3.根据权利要求1所述的一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法,其特征在于,步骤二的具体过程如下:
3-1)对空域自适应滤波,发送端发送信号中的导频为xt=[xt(1) xt(2)…xt(N)]T,接收端第r根天线收到的对应导频为
Figure FDA0002355322120000011
其中,N为导频的长度;
时变均衡器近似模型
Figure FDA0002355322120000012
为:
Figure FDA0002355322120000013
其中,
Figure FDA0002355322120000014
为接收端第r根天线,第q个基函数的权值参数,M为基函数数量,R为接收端接收天线总数量,q1,...,qM在[-fmaxTKN,fmaxTKN]区间内均匀分布,fmax为最大多普勒频移,T为采样周期;
3-2)考虑到接收端不同天线具有近似的入射角,矢量w呈现出近似块稀疏的特性,通过块正交匹配追踪算法,找出Q个最佳的基函数的频率参数q,得到新的时变均衡器模型
Figure FDA0002355322120000021
Figure FDA0002355322120000022
3-3)利用所得新的时变均衡器模型对式(2)进行优化,得到式(6):
Figure FDA0002355322120000023
其中,wnew为由新的时变均衡器基函数的权值参数w组成的矢量;
Figure FDA0002355322120000024
其中,w为由基函数权值参数w组成的矢量:
Figure FDA0002355322120000025
B(qm)为对应基函数与导频相关的复正弦相位线性增长:
Figure FDA0002355322120000026
通过求解式(6),确定新的时变均衡器的基函数权值矢量wnew,得:
Figure FDA0002355322120000027
其中,BQ(q)=[B(q1) B(q2)…B(qQ)]。
4.根据权利要求1所述的一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法,其特征在于,步骤三中,均衡后信号通过以下过程得到:
发送端天线发送的信号为x=[x(1),...,x(KN)]T,接收端第r根天线收到的对应信号为y(r)=[y(r)(1),...,y(r)(KN)]T,均衡后信号
Figure FDA0002355322120000028
通过式(8)获得:
Figure FDA0002355322120000029
其中,
Figure FDA00023553221200000210
Figure FDA00023553221200000211
为对应基函数与信号相关的复正弦相位线性增长:
Figure FDA0002355322120000031
CN202010006052.5A 2020-01-03 2020-01-03 一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法 Active CN111181879B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010006052.5A CN111181879B (zh) 2020-01-03 2020-01-03 一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010006052.5A CN111181879B (zh) 2020-01-03 2020-01-03 一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111181879A true CN111181879A (zh) 2020-05-19
CN111181879B CN111181879B (zh) 2021-05-28

Family

ID=70657858

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010006052.5A Active CN111181879B (zh) 2020-01-03 2020-01-03 一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111181879B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111917522A (zh) * 2020-06-30 2020-11-10 西安交通大学 一种抗干扰宽带单载波空时编码传输方法

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100322225A1 (en) * 2009-02-13 2010-12-23 Kumar R V Raja Efficient channel estimation method using superimposed training for equalization in uplink ofdma systems
EP2363986A1 (en) * 2010-03-04 2011-09-07 Universität Wien A method for channel equalization using a basis expansion model
CN103441967A (zh) * 2013-08-31 2013-12-11 电子科技大学 基于基扩展模型的ofdm系统信道估计与信号检测方法
CN106941383A (zh) * 2017-04-06 2017-07-11 西安交通大学 一种基于空时滤波的突发干扰抑制方法
CN108650007A (zh) * 2018-05-03 2018-10-12 西安交通大学 一种基于空频自适应滤波的高可靠信道均衡方法

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20100322225A1 (en) * 2009-02-13 2010-12-23 Kumar R V Raja Efficient channel estimation method using superimposed training for equalization in uplink ofdma systems
EP2363986A1 (en) * 2010-03-04 2011-09-07 Universität Wien A method for channel equalization using a basis expansion model
CN103441967A (zh) * 2013-08-31 2013-12-11 电子科技大学 基于基扩展模型的ofdm系统信道估计与信号检测方法
CN106941383A (zh) * 2017-04-06 2017-07-11 西安交通大学 一种基于空时滤波的突发干扰抑制方法
CN108650007A (zh) * 2018-05-03 2018-10-12 西安交通大学 一种基于空频自适应滤波的高可靠信道均衡方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
CHENG P等: ""Channel estimation for OFDM systems over doubly selective channels a distributed compressive sensing based approach"", 《IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS,2013,61》 *
YONGLEI QI等: ""An Improved MMSE-RISIC Equalization Algorithm Based on STBC-SC-FDE"", 《2018 IEEE 3RD INTERNATIONAL CONFERENCE ON SIGNAL AND IMAGE PROCESSING (ICSIP)》 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111917522A (zh) * 2020-06-30 2020-11-10 西安交通大学 一种抗干扰宽带单载波空时编码传输方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111181879B (zh) 2021-05-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105227512B (zh) 一种ofdm水声通信系统中的脉冲噪声估计方法
Thomä et al. MIMO vector channel sounder measurement for smart antenna system evaluation
CN109450486B (zh) 异步同时同频全双工水声通信系统数字自干扰抵消方法
CN106209151B (zh) 全双工自干扰消除无线信号收发系统及无线信号收发方法
CN110212955B (zh) 一种基于射线的3d mimo信道建模的方法
CN109714120B (zh) 一种模拟耦合多天线室内空间衰落信道传播特性的方法
CN108650007B (zh) 一种基于空频自适应滤波的高可靠信道均衡方法
CN111181879B (zh) 一种基于自适应基展开的抗干扰时变信道均衡方法
Taygur et al. Analyzing the channel aging effects on massive MIMO downlink by ray-tracing
CN104702540B (zh) 一种用于小区边缘终端的信号接收优化方法
CN107395535A (zh) 一种基于改进粒子群算法的多扩展多时延水声信道参数估计方法
CN111245754B (zh) 一种基于深度学习的自适应空域均衡方法
CN110535796B (zh) 一种低复杂度空频自适应抗干扰信道均衡方法
Kim et al. Time reversal communication using vertical particle velocity and pressure signals in shallow water
CN109379308B (zh) 一种基于稀疏感知的自适应空时均衡方法
CN107332591A (zh) 中继器及其回波干扰消除方法、装置
Yong et al. Application of Adaptive Digital Processing Technology in Smart Antenna Array
CN111835315A (zh) 一种基于自适应滤波器的直达波对消方法
CN101001223A (zh) 提高无线移动通信中信道估计精度的盲方法
Chavhan et al. Channel estimation model for underwater Acoustic Sensor Network
CN110677192A (zh) 一种适用于散射通信的自适应均衡方法
Gu et al. Research on Blind Equalization Algorithm of Multipath Interference PCM-FM Signal Based on CMA
Sadeque et al. Multipath rayleigh and rician fading channel simulation using MATLAB
Matsumuro et al. Proactive rank adaptation method using probabilistic interference arrival information
Mumtaz et al. Adaptive beamforming for OFDMA using positioning information

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant