基于期望最大化(EM)的最大后验信道估计算法(MAP)在高信噪比(SNR)下将很难获得较低的估计误差,并且,对于导频辅助的MIMO-OFDM系统,OFDM符号的数据传输效率随着发送天线的增加而明显下降.为改善这两种缺陷,引入一种等效的信号模型来改善高SNR下的估计性能 在相邻多个OFDM符号内使用相移正交导频序列和联合估计来提高系统的数据传输效率和估计性能 根据角域内信道间的独立性来减小噪声对估计的影响.通过仿真实验可知,所提算法具有更小的估计误差和更高的数据传输效率.-Maximum a po

针对MIMO-OFDM系统中期望最大化(EM)信道估计算法在高信噪比(SNR)下带来的误差地板(EF)现象,且OFDM符号的数据传输效率随发射天线数的增加而明显降低,提出一种改进的高效EM信道估计算法。该算法首先引入一种准确的等效信号模型并推导出一种修正的EM算法,改善了EM算法在高SNR下的性能 在多个OFDM间利用相位正交导频序列来提高数据传输效率,同时进行联合信道估计以提高估计性能。仿真实验验证了所提算法具有更高的信道估计性能和更高的数据传输效率。-For multiple-input m

为了提高MIMO-OFDM系统的数据传输率和频谱利用率,提出一种新的自适应算法。该算法在保证信道质量所需误码率和总发射功率的前提下,按照各个子载波衰落程度动态地分配比特和功率,使系统的总数据传输速率最大。理论分析得出,该算法降低了系统运算复杂度,能很大地改善系统的整体性能。-In order to improve data transmission rates and spectrum efficiency of MIMO-OFDM systems,this paper proposes a n

MIMO系统由于在空间中具有多个发送和接收天线，因此其信道模型也具有其特有的复杂性。尽管具有这种复杂性，对MIMO信道进行建模仍然十分必要。因为在MIMO传输技术的研发过程中，需要对新技术进行链路级或系统级的仿真，以此评估各种传输技术的实际性能。而只有对MIMO信道进行了足够精确的建模，并将信道模型应用在计算机仿真中，才能进行贴近实际的性能评估，得出有参考价值的评估结果，为传输技术的研发指明正确的道路。(MIMO system has multiple transmit and receive