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    OFDM系统中基于可变遗忘因子的RLS信道估计方法
    1.
    发明公开
    OFDM系统中基于可变遗忘因子的RLS信道估计方法 无效

    公开(公告)号：CN1866945A

    公开(公告)日：2006-11-22

    申请号：CN200610026428.9

    申请日：2006-05-11

    Applicant: 上海交通大学 ,  夏普株式会社

    Inventor： 梁永明 ,  罗汉文 ,  佘锋 ,  张海滨 ,  郑武 ,  赵晓绚

    IPC: H04L27/26 ,  H04L25/02

    Abstract: 一种OFDM系统中基于可变遗忘因子的RLS信道估计方法，用于无线传输技术领域。本发明根据提供的导频信息在频域对信道进行最小平方估计，得到导频处信道估计的初始值；再通过快速逆傅立叶变换取得时间/时延域的输入信号与输出信号的关系；利用RLS自适应滤波算法，采用可变的遗忘因子和不同的信道权系数对信道进行跟踪与估计；再通过快速傅立叶变换得到时间/频率域的信道传输函数矩阵；最后，通过插值算法得到数据符号的信道信息以提供给数据检测模块。本发明针对OFDM时变无线信道，提出基于可变遗忘因子的RLS信道估计方法，无需任何信道统计信息，利用特定的导频结构及可变的遗忘因子，可有效地提高信道估计的准确性，且具有良好的收敛性和鲁棒性。

    基于粒子滤波的信道估计方法
    2.
    发明授权
    基于粒子滤波的信道估计方法 失效

    公开(公告)号：CN100553166C

    公开(公告)日：2009-10-21

    申请号：CN200610026425.5

    申请日：2006-05-11

    Applicant: 上海交通大学 ,  夏普株式会社

    Inventor： 梁永明 ,  赵晓绚 ,  罗汉文 ,  张海滨 ,  戴文怡 ,  佘锋

    IPC: H04B1/707 ,  H04L25/00 ,  H04L27/00 ,  G06F17/00 ,  H03H15/00

    Abstract: 一种基于粒子滤波的信道估计方法，用于无线传输技术领域。本发明根据已知导频信息对信道进行最小平方估计，得到导频处信道估计的初始值，再设置粒子范围和粒子数目，给出每个粒子的初始权重；根据接收天线接收来的信号利用似然函数分别计算出每个粒子的权重的似然函数值，并对每个粒子的似然函数值进行归一化，得到每个粒子的归一化的权重值；利用贝叶斯原理，求出当前信道值的概率分布函数值；根据判断条件对粒子进行重采样；传递当前的粒子到下一个导频处；最终得到发送所有导频处的信道估计值，再进行内插算法，得到所有发送数据符号的信道估计值，从而完成信道信息的估计。本发明性能稳健、鲁棒性强、抗噪声的能力强的特点，而且易于实现。

    OFDMA蜂窝系统的小区识别方法
    3.
    发明授权
    OFDMA蜂窝系统的小区识别方法 失效

    公开(公告)号：CN100512255C

    公开(公告)日：2009-07-08

    申请号：CN200610028312.9

    申请日：2006-06-29

    Applicant: 上海交通大学 ,  夏普株式会社

    Inventor： 丁铭 ,  罗汉文 ,  孙立 ,  张霆蔚 ,  关韡 ,  张海滨

    IPC: H04L27/26 ,  H04B7/26

    Abstract: 本发明涉及一种OFDMA蜂窝系统的小区识别方法，属于通信技术领域。本发明在每帧中在每帧中仅需1个OFDM符号作为同步信道数据，具有同步信道数据开销低的优势，且该符号的峰均功率比较低，另外，运用级联的小区识别过程，通过不同的子载波加载数据的模式图样，区别不同的小区号码组；再通过相邻的已加载数据子载波上的频域差分序列，区别不同的小区号码，达到识别大规模数量蜂窝小区的目的，为了提高本发明的估计性能，采用联合估计小区大号码与小区小号码的方法和多符号判决的方法，为了降低本发明的复杂度，选取小区大号码预选数目λ。本发明具有识别小区数量大，估计正确率较高，且复杂度较低的优点，在OFDMA系统中具有很高的应用价值。

    一种估计OFDM整数倍频偏的方法
    6.
    发明公开
    一种估计OFDM整数倍频偏的方法 失效

    公开(公告)号：CN1822584A

    公开(公告)日：2006-08-23

    申请号：CN200610025222.4

    申请日：2006-03-30

    Applicant: 上海交通大学 ,  夏普株式会社

    Inventor： 丁铭 ,  吴赟 ,  罗汉文 ,  张海滨 ,  浦索明

    IPC: H04L27/26

    CPC classification number: H04L27/2675 ,  H04L27/2659 ,  H04L27/266

    Abstract: 本发明涉及一种通信技术领域的估计OFDM整数倍频偏的方法，它基于一个L等分的N点OFDM同步训练符号，接收端先把这个N点符号重构为M个L点OFDM符号，然后根据前级模块得到的小数倍频偏估计值，在传统FFT算法结构中引入小数倍频偏修正项，从而设计出能完成小数倍频偏补偿的FFT算法新结构，用于解调部分OFDM重构符号，该部分OFDM重构符号是通过随机、等间隔或连续的方法从M个OFDM重构符号中抽取而得，把上述解调结果进行平方合并，合并后的峰值所对应的频点就是整数倍频偏的无偏估计值，为进一步降低本发明的计算复杂度，采用基于判决可靠性反馈的自适应算法。本发明具有计算复杂度较低，估计错误率较低的优点，在OFDM系统中具有很高的应用价值。

    OFDM同步训练序列的生成方法和基于该训练序列的同步方法
    7.
    发明授权
    OFDM同步训练序列的生成方法和基于该训练序列的同步方法 失效

    公开(公告)号：CN101014029B

    公开(公告)日：2010-08-18

    申请号：CN200610030331.5

    申请日：2006-08-24

    Applicant: 上海交通大学 ,  夏普株式会社

    Inventor： 丁铭 ,  吴赟 ,  罗汉文 ,  佘锋 ,  张霆蔚 ,  张海滨

    IPC: H04L27/26 ,  H04L7/00 ,  H04L25/03 ,  H04J11/00

    Abstract: 本发明提供一种OFDM同步训练序列的生成方法和基于该训练序列的同步方法，用于通信技术领域。OFDM同步训练序列的生成方法为由2个OFDM符号级联生成OFDM同步训练序列，所述2个OFDM符号分别是非正则OFDM符号Sa与正则OFDM符号Sn。基于该训练序列的同步方法，包括以下步骤：粗定时同步，小数频偏估计，整数频偏估计，细定时同步。其中采用双符号联合判决算法获得较优的粗定时同步估计，又采用余数定理算法对频偏进行估计。本发明具有计算复杂度较低、频偏估计范围较大、符号定时同步及频率同步较为准确等优点。

    OFDM同步训练序列的生成方法和基于该训练序列的同步方法
    8.
    发明公开
    OFDM同步训练序列的生成方法和基于该训练序列的同步方法 失效

    公开(公告)号：CN101014029A

    公开(公告)日：2007-08-08

    申请号：CN200610030331.5

    申请日：2006-08-24

    Applicant: 上海交通大学 ,  夏普株式会社

    Inventor： 丁铭 ,  吴赟 ,  罗汉文 ,  佘锋 ,  张霆蔚 ,  张海滨

    IPC: H04L27/26 ,  H04L7/00 ,  H04L25/03 ,  H04J11/00

    Abstract: 本发明提供一种OFDM同步训练序列的生成方法和基于该训练序列的同步方法，用于通信技术领域。OFDM同步训练序列的生成方法为由2个OFDM符号级联生成OFDM同步训练序列，所述2个OFDM符号分别是非正则OFDM符号Sa与正则OFDM符号Sn。基于该训练序列的同步方法，包括以下步骤：粗定时同步，小数频偏估计，整数频偏估计，细定时同步。其中采用双符号联合判决算法获得较优的粗定时同步估计，又采用余数定理算法对频偏进行估计。本发明具有计算复杂度较低、频偏估计范围较大、符号定时同步及频率同步较为准确等优点。

    一种估计OFDM整数倍频偏的方法
    9.
    发明授权
    一种估计OFDM整数倍频偏的方法 失效

    公开(公告)号：CN100477655C

    公开(公告)日：2009-04-08

    申请号：CN200610025222.4

    申请日：2006-03-30

    Applicant: 上海交通大学 ,  夏普株式会社

    Inventor： 丁铭 ,  吴赟 ,  罗汉文 ,  张海滨 ,  浦索明

    IPC: H04L27/26

    CPC classification number: H04L27/2675 ,  H04L27/2659 ,  H04L27/266

    Abstract: 本发明涉及一种通信技术领域的估计OFDM整数倍频偏的方法，它基于一个L等分的N点OFDM同步训练符号，接收端先把这个N点符号重构为M个L点OFDM符号，然后根据前级模块得到的小数倍频偏估计值，在传统FFT算法结构中引入小数倍频偏修正项，从而设计出能完成小数倍频偏补偿的FFT算法新结构，用于解调部分OFDM重构符号，该部分OFDM重构符号是通过随机、等间隔或连续的方法从M个OFDM重构符号中抽取而得，把上述解调结果进行平方合并，合并后的峰值所对应的频点就是整数倍频偏的无偏估计值，为进一步降低本发明的计算复杂度，采用基于判决可靠性反馈的自适应算法。本发明具有计算复杂度较低，估计错误率较低的优点，在OFDM系统中具有很高的应用价值。

    OFDMA蜂窝系统的小区识别方法
    10.
    发明公开
    OFDMA蜂窝系统的小区识别方法 失效

    公开(公告)号：CN1878158A

    公开(公告)日：2006-12-13

    申请号：CN200610028312.9

    申请日：2006-06-29

    Applicant: 上海交通大学 ,  夏普株式会社

    Inventor： 丁铭 ,  罗汉文 ,  孙立 ,  张霆蔚 ,  关韡 ,  张海滨

    IPC: H04L27/26 ,  H04B7/26

    Abstract: 本发明涉及一种OFDMA蜂窝系统的小区识别方法，属于通信技术领域。本发明在每帧中仅需1个OFDM符号作为同步信道数据，具有同步信道数据开销低的优势，且该符号的峰均功率比较低，另外，运用级联的小区识别过程，通过不同的子载波加载数据的模式图样，区别不同的小区号码组；再通过相邻的已加载数据子载波上的频域差分序列，区别不同的小区号码，达到识别大规模数量蜂窝小区的目的，为了提高本发明的估计性能，采用联合估计小区大号码与小区小号码的方法和多符号判决的方法，为了降低本发明的复杂度，选取小区大号码预选数目λ。本发明具有识别小区数量大，估计正确率较高，且复杂度较低的优点，在OFDMA系统中具有很高的应用价值。

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