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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

如今通信系统对信息传输效率和可靠性要求越来越高，传统的多载波系统无法满足通信需求，ofdm系统因为其独特的子载波调制技术成为第四代移动通信和无限局域网领域内的核心技术，而对于ofdm系统获取较好的性能在很大程度上取决于基站是否能够估计出准确的信道状态信息(csi)，这就体现了信道估计技术的重要性。ofdm系统可以有效对抗码间串扰，其关键技术之一就是信道估计技术，本课题研究信道估计算法，在ofdm系统的条件下，对于块状导频和梳状导频的两种插入方式进行分析并讨论各自适用条件，并且基于插入块状导频的情况下，对各个信道估计算法进行仿真，包括经典的信道估计算法ls和mmse算法，根据误码率和均方误差这两个指标判断此信道估计算法的优劣，并提出本文的改进算法。

本课题的研究具有一定的理论意义。

国内外研究现状

如今国内外对信道估计算法的研究比较深入，在基础算法上涌现了许多改进算法，大致分为两类，即基于导频信号得估计算法和盲信道估计算法。(1)基于导频信号估计算法基于导频的信道估计算法是利用已知的传输导频信号，根据信道状况选择估计准则来实现信道估计,其中最基础的为ls算法[1]，mmse算法[2]。文献[3]中通过将估计得到的传输函数通过线性变换减轻噪声对ls估计算法的影响。文献[4]中提到改进算法lmmse，低复杂度lmmse算法和almmse算法,减轻了mmse算法复杂度，性能也逼近mmse算法。文献[5]提出了基于dft滤波的信道估计算法，有效提升了ls估计算法的性能。(2)盲信道估计算法盲信道估计是仅利用接受信号本身和发送信号的内在特点进行信道估计，所以其频带利用率很高[6],盲信道估计的经典算法有子信道分解，最大似然算法和基于循环平稳特性的方法。传统的盲信道估计算法复杂度高，仅在特定的情况下被使用。

2. 研究的基本内容

本课题主要对OFDM信道估计方法进行分析研究，重点研究基于导频符号的信道估计算法。主要内容包括：首先分析插入导频方式的优劣，对块状和梳状插入二者的性能进行仿真研究。再基于块状导频的插入方式，研究各种估计算法性能之间的差异和估计算法中参数对算法性能的影响，如循环前缀、多径数目、噪声干扰和多普勒频移。最后在了解到各种估计算法的不足及改进方向之后，在基于DFT信道估计算法的基础上，对循环前缀内的噪声门限计算方式提出改进，通过仿真验证改进后的算法的良好性能。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

首先通过仿真各类信道估计算法，验证它们之间性能优劣和不足，接着通过改变信道估计算法中的参数，了解算法对各种参数的敏感程度，最后根据算法不足之处提出改进算法。

进度安排：

4. 参考文献

[1]张宁,张宏伟.LS信道估计的仿真及应用[J].信息通信,2014(08):28-29.[2]Bizaki H K, Alizadeh S. Mitigation of channel estimation error in TR–UWB system based on a novel MMSE equalizer[J]. annals of telecommunications - annales des tlcommunications, 2013, 68(5-6):317-325.[3]Shane Woody,Marcin Bauza,Stuart Smith,Michael Thompson. Single- and multi-sine DFT demodulation with an application to precision capacitive sensors[J]. Precision Engineering,2007,32(2).[4]席晓琳. MBSFN信道及参数估计方法研究[D]. 电子科技大学, 2012.[5]仲伟志, 苏生, 刘鑫,等. 基于循环前缀的MIMO-OFDM改进信道估计算法[J]. 系统工程与电子技术, 2017, 39(1):188-192.[6]王甫莉,阔永红,陈健,刘献玲.MIMO-OFDM系统信道估计算法综述[J].电子科技,2007(02):73-75.