卫星信道中基于包络的改进信噪比估计算法

AWGN信道中的信噪比估计算法一、本文概述本文旨在探讨和分析在加性白高斯噪声（AWGN）信道中的信噪比（SNR）估计算法。

AWGN信道是一种理想的通信信道模型，其中噪声是加性的、白色的，并且服从高斯分布。

在实际的无线通信系统中，SNR是一个关键的参数，它直接影响到通信系统的性能和可靠性。

因此，准确地估计SNR对于优化系统性能、提高通信质量和实现可靠的数据传输至关重要。

本文将首先介绍AWGN信道的基本概念和特性，包括噪声的统计特性和其对信号的影响。

随后，将详细讨论几种常用的SNR估计算法，如基于统计特性的估计算法、基于信号处理的估计算法以及基于机器学习的估计算法等。

这些算法各有优缺点，适用于不同的应用场景和信道条件。

本文还将对这些SNR估计算法的性能进行评估和比较，包括它们的估计精度、计算复杂度以及鲁棒性等方面。

通过仿真实验和理论分析，我们将揭示各种算法在不同SNR水平和信道条件下的表现，并为实际应用中的SNR估计提供有益的参考和指导。

本文还将探讨SNR估计算法在无线通信系统中的应用，如信道编码、调制解调、信号检测等方面。

通过合理的SNR估计，可以有效地提高通信系统的性能，实现更可靠的数据传输和更高的频谱效率。

本文将对AWGN信道中的SNR估计算法进行全面而深入的探讨，旨在为无线通信领域的研究和实践提供有益的参考和启示。

二、AWGN信道中的信噪比估计方法概述在加性白高斯噪声（AWGN）信道中，信噪比（SNR）估计是一项关键任务，它对于无线通信系统的性能优化、错误控制以及信号恢复等方面具有重要影响。

SNR估计的准确性直接影响到接收机的性能，因此，开发高效、准确的SNR估计算法一直是无线通信领域的研究热点。

在AWGN信道中，SNR通常定义为信号功率与噪声功率的比值。

由于噪声是白噪声，即其功率谱密度在所有频率上都是恒定的，因此SNR可以简化为信号幅度与噪声幅度的比值。

然而，在实际通信系统中，由于信号受到多种干扰和失真的影响，准确估计SNR变得十分困难。

一种基于M2M4算法的QPSK信噪比估计尚春杰;陈敬乔【摘要】在通信中根据信号信噪比情况实时进行功率控制能有效提高功率效率并保证通信质量.针对卫星通信信噪比估计问题,研究了一种基于M2M4算法的QPSK 信号信噪比估计算法,并对此算法进行了推导简化,同时用查找表法来代替信噪比计算的最复杂部分,从而大大降低了计算复杂度.对简化的算法进行Matlab仿真,结果表明简化的算法在损失较小估计精度的前提下可以有效估计0～ 20 dB的信噪比.讨论了成形系数和频偏大小对估计精度的影响,并给出了工程实现中成形系数大小的选择和大频偏情况下的处理建议.【期刊名称】《无线电工程》【年(卷),期】2018(048)009【总页数】4页(P756-759)【关键词】信噪比估计;正交移相调制;M2M4算法【作者】尚春杰;陈敬乔【作者单位】中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081;中国电子科技集团公司第五十四研究所,河北石家庄050081【正文语种】中文【中图分类】TN9110 引言在通信系统中，信噪比是通信质量好坏的重要标志，尤其是在卫星通信以及地面移动通信中，终端若能实时上报信噪比情况，则可以有效地进行功率控制以及越区切换，有效提高功率效率并保证通信质量。

在卫星通信中，QPSK信号兼具功率效率和带宽效率优势，在工程中应用较多。

文献[1-8]从最大似然估计的角度给出了信噪比估计的最大似然估计算法，其精确度较高，但复杂度也较大；文献[9-10]给出了2种适用于移动通信环境的信噪比估计法；文献[11-15]提出了一种基于二阶四阶矩阵的估计法，该方法实施时不需要信号进行载波恢复，信噪比估计范围大，更适合卫星通信实际工程应用。

本文从二阶四阶矩阵信噪比估计法出发，将其进行了推导简化，同时利用查找表来实现复杂部分，在降低复杂度的同时只有少量的精度损失，更利于FPGA实现。

1 M2M4估计法原理卫星信道噪声模型多采用AWGN信道，在此基础上定义信号。

卫星通信中的调制与信噪比分析研究随着我国通信技术发展的不断进步，“信息高速公路”已经不再是一个空洞的口号。

卫星通信是目前国际上最适合发展于地域广、地形变化多、信息传输距离远的广域移动通信体系，也是目前世界上唯一可以实现全球性通信覆盖的通信技术。

卫星通信中的调制与信噪比分析研究是保证通信质量的关键技术之一。

一、调制技术简介调制是指通过改变载波的频率、振幅、相位或它们的组合，来改变基带信息信号的某些参数，从而实现信号在载波上的传送。

调制技术是卫星通信中的核心技术，其可靠性和灵活性直接影响通信质量。

1.1 调制方式调制方式包括频移键控（FSK）、相移键控（PSK）、振幅键控（ASK）、正交振幅调制（OQPSK）等多种。

不同的调制方式适用于不同的通信场景和传输距离。

例如，对于大功率卫星通信用户，ASk调制可提供高效率的传输；而PSK调制则适用于数据传输距离远、要求高抗干扰性的环境。

1.2 调制参数调制参数包括调制波形、调制深度、调制频率等。

调制波形是指在调制信号中所采用的波形；调制深度是指载波振幅受到调制信号影响的程度，通常以百分比表示；调制频率是指载波频率和调制信号频率之间的差值。

二、信噪比分析信噪比是指有用信号与噪声信号的比值，是衡量通信质量的重要指标。

卫星通信环境相对于地面通信环境来说更加恶劣，存在着较强的干扰与噪声。

因此在卫星通信中，信噪比的计算和分析更是至关重要的。

2.1 信噪比计算由于卫星通信信道是非线性时变的，因此计算信噪比时需要将信道视为线性时不变的信道，以方便计算。

在信道误差模型中，带宽B、发射功率P、接收天线面积A、系统温度T、前端增益G等参数都是影响信噪比计算的重要因素。

2.2 信噪比分析通过对信噪比的分析，可以评估卫星通信系统的性能和容量，为卫星通信手段的优化提供依据。

同时，利用信噪比分析的结果，可为通信网络的规划和设计提供重要的参考依据。

三、结尾在卫星通信中的调制与信噪比分析研究中，我们介绍了调制技术的基本原理、调制方式、调制参数等内容，并进行了信噪比的计算和分析。

卫星通信中的信道建模与优化算法卫星通信是一项基于空间技术的广泛应用，它以其广域覆盖、零距离通讯和灵活部署等优势，成为了现代通信网络中非常重要的一部分。

然而，由于信号传输所经过的空间环境非常复杂，因此卫星通信中存在着众多的信道建模及优化问题，这些问题对于卫星通信的质量和效率都有着极大的影响。

本文将要着重探讨卫星通信中的信道建模以及优化算法，希望对广大读者有所启迪和帮助。

一、信道建模卫星通信系统中的信道建模是指将信道的特性进行描述与模拟的过程，具体包括了信噪比、多径效应、衰落效应等多个方面，其中最重要的是多径效应。

在卫星通信中，信号会因地球的曲率和自转、大气层、射线的折射、终端天线指向等因素而受到多径衰落现象的影响，因此从原来的发送端到达接收端的路径不止一条，每一条多径路径的传播速度和路程也会不同，甚至有些路径上的信号可能会发生相消干扰，这都会导致系统的性能下降。

为了解决这个问题，我们必须对信道进行建模，以便更好地进行系统分析、算法设计和参数设置。

在信道建模中，我们所要用到的最主要的技术是卫星链路的仿真模拟，通过这种方式可以准确地模拟系统中的传输过程和信道状态。

在进行信道建模时，要尽可能考虑多种因素，以切实反映信道实际环境中的复杂性。

比如，在卫星通信中，我们不仅要考虑到信号的强度和频率，还要考虑到卫星的轨道、地球的自转、大气层的温度、湿度等因素对信号的影响。

除此之外，由于地球内的其它无线电通信也会对卫星通信的信号造成干扰，因此还要考虑到信噪比、衰落信号、多径效应等问题。

只有考虑周全了这些因素，才能进行精确的信道建模，才能更好地为卫星通信的优化算法提供基础支撑。

二、优化算法卫星通信优化算法是指通过对发射端、中继器和接收端进行信号过滤、调整和控制以优化信道质量的技术。

在卫星通信优化算法中，最常用的方法有匹配滤波、自适应均衡、自适应预编码等。

下面，我将会详细阐述这些方法的具体实现方式和优缺点。

匹配滤波是一种使用接收信号在自身内部相互比对的技术，在卫星通信中主要用于对信号的频率和幅度进行调整。

OFDM系统中一种改进的信噪比估计算法李卫国【期刊名称】《电视技术》【年(卷),期】2017(041)007【摘要】在OFDM系统,SNR承担着监控信号质量的责任.主要研究了基于LMMSE信道估计的信噪比估计.针对现有算法的复杂度高,信噪比估计有偏的问题,提出了一种改进的修正算法.该方法通过无偏的噪声估计以及前后OFDM符号之间的迭代来实现快速收敛,并且直接利用LMMSE信道估计过程的系数来计算修正因子,计算复杂度低.经仿真表明,所提方法在高SNR时估计精度可提高2dB,误码率也有0.3dB的提升.%In OFDM systems,The SNR serves as a standard measure of signal quality.In this paper,we researched the SNR estimation based LMMSE channel estimation.In order to deal with the shortcomings of high complexity and biased SNR for traditional method,we present a new modified SNR estimation which is unbiased,and iteration throw last OFDM and this OFDM symbols can get good performance.The simulation shows estimation accuracy of the proposed method is improved about 2dB in high SNR,and also can promote the BER 0.3dB.【总页数】4页(P19-22)【作者】李卫国【作者单位】展讯通信(上海)有限公司上海201203【正文语种】中文【中图分类】TN929.5【相关文献】1.MIMO-OFDM系统中一种改进的盲信道估计算法 [J], 李国民;刘鑫;康晓非;廖桂生2.OFDM系统中一种改进的频偏估计算法 [J], 刘毓;邓晓昺3.MIMO-OFDM系统中一种改进的最大似然信道估计算法 [J], 陈鹤;李兆训;李峰4.一种改进的OFDM系统中信噪比估计算法 [J], 刘铁;时国美;黄秋元;周鹏;5.一种改进的OFDM系统中信噪比估计算法 [J], 刘铁;时国美;黄秋元;周鹏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

OFDM中基于导频的DFT的信道估计算法改进的研究OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing)是一种常用于高速数据传输的调制技术。

在OFDM系统中，信道估计是非常重要的一个环节，因为准确的信道估计可以有效地提高系统性能，提高数据传输的可靠性和数据速率。

OFDM系统中的信道估计通常采用基于导频的DFT (Discrete Fourier Transform)算法。

这种算法通过在发送端插入一些已知的导频符号，然后在接收端通过接收到的导频符号来估计信道频率响应。

但是，基于导频的DFT算法在信道变化快速的情况下会受到很大的影响。

因此，为了提高信道估计的准确性和鲁棒性，有必要对基于导频的DFT算法进行改进的研究。

一种改进的方法是使用多径补偿技术。

传统的基于导频的DFT算法假设信道是单径的，并且只估计信道的平均响应。

然而，在现实的无线环境中，多径效应是不可避免的，信道往往包含多条路径，导致接收到的信号是多径效应的叠加。

因此，引入多径补偿技术可以有效地提高信道估计的精确性。

这种技术可以通过使用信道估计算法对每个路径进行单独估计，然后将它们组合起来得到最终的信道估计结果。

另一种改进的方法是使用非线性信道估计算法。

传统的基于导频的DFT算法是线性的，即假设信道是时不变的，并通过DFT算法来估计信道的线性响应。

但是，在一些情况下，信道是非线性的，例如，当信号经过高速移动的移动通信信道时，多普勒频移会导致信道非线性。

因此，使用非线性信道估计算法可以更好地适应非线性信道环境。

一种常用的非线性信道估计算法是基于神经网络的信道估计算法，它可以通过训练神经网络来估计信道的非线性响应。

此外，还可以使用时间和频率窗口技术来改进基于导频的DFT算法。

传统的基于导频的DFT算法假设信道响应在整个频率范围内是平稳的，但实际上，信道响应可能在一些频率范围内不稳定。

使用时间和频率窗口技术可以将时间和频率上不稳定的信道响应限制在一个小的窗口内，从而减小估计误差。

基于宽窄带功率比值法的GNSS载噪比估计改进方法
GNSS载噪比估计是卫星导航的重要技术之一，其正确性和精
度能直接影响到导航系统的稳定性和可靠性。

基于宽窄带功率比值法的GNSS载噪比估计是一种传统的方法，本文将介绍
该方法的改进措施。

宽窄带功率比值法是利用卫星导航系统中广播信号的调制特性，通过宽频带的信号和窄频带的信号之间的比较，来估计载噪比。

这种方法通常是通过对接收到的卫星信号进行处理，得到平均功率值，并分别计算出宽带信号和窄带信号的功率，两个功率之比就是载噪比的估计值。

然而，该方法存在的主要问题在于，由于卫星信号的复杂多变和环境的影响，观测数据普遍存在非高斯分布、非稳态和非线性等问题，这导致了宽窄带功率比值法在实际应用中的精度和稳定性较差。

为了解决这些问题，需要对该方法进行改进。

首先，可以采用适当的滤波算法来对观测数据进行处理，去除其噪声和外界干扰等因素，提高数据的准确度和可信度。

其次，可以增加多步骤的数据处理过程，如采用自适应阈值算法、动态功率平衡等方法，来进一步提高精度和稳定性。

同时，为了更好地适应实际工作中的要求，还可结合其他技术手段进行改进。

例如，可以利用其它GNSS信号的参考值，
比较不同卫星的信号数据，消除数据中的噪声和随机误差，实现更可靠的载噪比估计。

总之，基于宽窄带功率比值法的GNSS载噪比估计方法是比
较传统的一种方法，而其改进措施可以通过采用适当的滤波算法、动态阈值算法或引入参考值等方式，提高其精度和稳定性，以更好地满足实际工程中的需求。

卫星通信中星载信道估计与改进技术星载信道估计与改进技术在卫星通信中具有重要意义。

卫星通信作为一种重要的通信方式，已经广泛应用于军事、民用等领域。

卫星通信的可靠性和稳定性直接影响着通信的质量和效果。

因此，如何准确地估计星载信道，提高通信质量，成为了卫星通信中亟待解决的问题。

首先，我们需要了解星载信道的定义和特点。

星载信道是指信号在卫星与地面站之间的传输路径，包括信号插入相位、信道滤波、多径影响等因素。

由于地球的自转和多普勒频移等原因，星载信道具有时变性、频率选择性和多路径传播的特点，给信号的传输带来了一定的困难。

在卫星通信中，准确估计星载信道的关键在于信道特性的描述和信号参数的估计。

信道特性描述主要包括星载信道插入相位和星载信道增益等参数。

插入相位是指信号进入星载信道时所受到的相位突变，该相位突变会引起信号的相位偏移。

星载信道增益是指信道对信号功率的衰减。

在通信过程中，插入相位和星载信道增益的准确估计对信号的接收和解调具有重要影响。

为了准确估计星载信道，研究人员提出了多种改进技术。

其中一种常用的方法是采用自适应滤波器来提取星载信道的特征。

自适应滤波器根据接收信号的特性和待估计的参数，调整滤波器的参数，以减小星载信道对信号的影响。

这种方法可以显著提高信号的接收质量，减小误码率。

另一种常用的改进技术是基于机器学习算法的星载信道估计方法。

机器学习算法通过对大量数据的学习和训练，可以自动识别信道的特征和模式，从而准确估计星载信道的参数。

这种方法无需建立复杂的数学模型，能够更好地适应各种信道环境的变化。

此外，研究人员还通过引入码字结构和调制技术的改进，提高了星载信道的估计性能。

码字结构可以提高信号的冗余度和容灾能力，增加系统的抗干扰能力和误码率性能。

调制技术可以调整信号的频谱特性，减小星载信道对信号的失真和衰减，提高信号的传输质量。

在卫星通信中，星载信道估计与改进技术的应用还面临一些挑战。

首先是星载信道的时变性和频率选择性，这导致信道参数随时间和频率的变化而变化，需要实时的估计和调整。

无线通信网络中的信道估计算法改进与实现随着无线通信技术的不断发展，信道估计成为关键的问题之一。

信道估计算法的准确性直接影响着通信系统的性能。

本文将探讨无线通信网络中的信道估计算法及其改进与实现。

一、信道估计算法的基础信道估计是指通过收集和分析传输信号来估计信道的参数。

常用的信道估计算法有最小二乘法（Least Squares, LS）算法、最大似然估计（Maximum Likelihood, ML）算法和线性回归（Linear Regression）算法等。

LS算法是一种基于信号的功率和幅度来估计信道的方法，其优点是计算简单，但不适用于非高斯噪声。

ML算法则是通过最大化信号的概率来估计信道的参数，适用于各种噪声环境，但计算复杂度较高。

线性回归算法则是通过拟合信号点之间的线性关系来估计信道参数，适用于线性系统。

二、信道估计算法的改进尽管现有的信道估计算法在某些场景下已经取得了不错的效果，但仍然面临着一些问题。

首先，传统的LS算法容易受到噪声的影响，导致估计结果的准确度较低。

因此，可以考虑引入正则化技术来提高算法的鲁棒性。

正则化技术可以通过在目标函数中加入正则化项，来抑制噪声的影响，从而提高估计的准确性。

其次，ML算法的计算复杂度较高，对于实时性要求较高的通信系统来说并不适合。

因此，可以尝试将ML算法与其他算法结合，如基于统计的算法，从而既能提高准确性，又能减少计算复杂度。

此外，传统的信道估计算法往往假设信号是稳定的，但实际信号在通信过程中可能会经历多路径、多普勒效应等影响。

因此，需要考虑引入自适应算法，使信道估计算法能够适应不同信号环境，提高性能和适用性。

三、信道估计算法的实现无线通信网络中的信道估计算法可以在不同层次进行实现。

在物理层，可以通过硬件设计来实现信道估计算法，如采用特定的硬件结构和算法实现。

在MAC层和网络层，可以通过软件编程来实现信道估计算法，如使用现有的编程语言或开发工具实现算法。

卫星通信中信道估计与信号检测算法研究随着人们对通信技术需求的不断提升，卫星通信已经成为人们进行远距离通信、数据传输的重要手段。

在卫星通信中，信道估计与信号检测算法是非常重要的环节，直接关系到卫星通信质量的优劣。

本文将从介绍卫星通信的基本原理开始，深入探讨信道估计与信号检测算法的研究现状和未来发展方向。

一、卫星通信的基本原理卫星通信技术是一种无线电通信技术，通过卫星对地面站进行通信，实现了地球上任意两点的联络。

卫星通信系统由三部分组成：卫星、地面站和用户终端。

其中，卫星是平台，地面站是控制中心，用户终端是通信设备。

卫星通信中，由于卫星与地面之间的距离比较远，信号从发射到接收经历了很长的传播时间，同时还因为天线的发射和接收特性，加上大气等因素的干扰，导致了信号在传播过程中出现了信噪比降低、多径效应等问题，因此需要进行信道估计与信号检测来保证通信的质量。

二、信道估计的研究现状信道估计是卫星通信中的一项关键技术，其目的是通过合理的估计算法，根据接收信号对信道进行预测，从而对信号进行更好的处理。

在卫星通信中，信道估计可以分为单径信道估计和多径信道估计两种情况。

单径信道估计中，信号只经过了一条信道，相比于多径信道，处理起来会更加简洁明了。

而在多径信道中，信号经历的反射和折射等影响导致信号多次达到接收端，引入了多径扩散，使得信道参数复杂且时变性强，因此多径信道估计是信道估计的重点和难点。

目前，关于多径信道估计的研究成果众多。

传统的算法包括最小二乘法、线性预测等，但这些算法需要较高的计算能力，并且不适用于非平稳信道估计。

近年来，人工智能、机器学习等技术的应用，对于信道估计取得了很大的进展。

例如，利用神经网络设计的多径信道估计算法，可以根据训练数据自动学习信道变化模式，提高了估计精度和鲁棒性。

三、信号检测的研究现状信号检测是卫星通信中的另一项重要技术，是指通过对接收信号进行分析和检测，识别出其中所携带的信息。

在卫星通信中，信号检测是一个对器件和算法的双重考验，要求算法要简洁、可靠，同时保证设备能够高效实现。

基于改进PLS和PLS_ZP算法的卫星移动通信信道估计仲伟志;王红娟【期刊名称】《四川大学学报（工程科学版）》【年(卷),期】2015(047)001【摘要】针对传统最小平方(least square,LS)算法和基于离散傅里叶变换(discrete Fourier transform,DFT)的信道估计算法不能有效提高宽带卫星移动信道的传输性能这一问题,提出改进的基于功率判决的LS估计算法(简称PLS)和PLS 补零插值算法(简称PLS_ZP).PLS算法在基于DFT估计算法的基础上,利用宽带卫星移动信道的衰落特性,通过对有效抽头数的限制设定功率阈值,抑制有效抽头外的噪声;PLS_ZP算法利用时域补零等效频域内插的原理对原频域插值算法进行改进,充分利用所有已估计导频信息.理论分析和仿真结果表明,与传统信道估计算法相比,PLS和PLS_ZP算法的信道估计均方误差(mean square error,MSE)和误比特率(bit error rate,BER)均有一定程度的提升,且算法复杂度较低,易于硬件实现.【总页数】6页(P156-161)【作者】仲伟志;王红娟【作者单位】南京航空航天大学航天学院,江苏南京210016;南京航空航天大学航天学院,江苏南京210016【正文语种】中文【中图分类】TN92【相关文献】1.低压电力基于PLC的信道估计算法仿真 [J], 谭丹;丁少凡;王玲2.基于OFDM的卫星移动通信信道估计算法研究 [J], 王红娟;仲伟志3.一种改进的基于DFT算法的MIMO-OFDS信道估计算法 [J], 张恒斌4.人工智能在移动通信网络中的应用:基于机器学习理论的信道估计与信号检测算法 [J], 朱玥;覃尧;董岚;王公仆5.基于OFDM宽带卫星通信系统的信道估计算法研究 [J], 韩剑;翁建人;姚雅雯因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

卫星信道中基于包络的改进信噪比估计算法
游伟;郭道省;易旭;牛和昊
【期刊名称】《通信技术》
【年(卷),期】2016(49)5
【摘要】卫星通信中利用信噪比估计方法能够有效提高系统的解调性能,为信道分配、功率控制等提供重要的信道质量信息,具有重要的研究价值和意义.首先研究了卫星信道下几种常见的恒模信号信噪比估计方法,并在此基础上提出了一种有效的信噪比估计算法.该算法利用信号包络的均值和方差进行估计,不需要提取接收信号的IQ路信息,具有计算量小复杂度低的优点.仿真结果表明该算法估计准确,有很好的应用价值.
【总页数】4页(P529-532)
【作者】游伟;郭道省;易旭;牛和昊
【作者单位】解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007;解放军理工大学通信工程学院,江苏南京210007
【正文语种】中文
【中图分类】TN929.5
【相关文献】
1.一种新的基于改进PASTd的中频信号盲信噪比估计算法 [J], 隋丹;葛临东
2.基于循环谱包络的BPSK信号码元速率改进估计算法 [J], 史建锋;沈辉
3.一种基于奇异值分解的改进信噪比盲估计算法 [J], 许维伟;叶江峰;胡茂海;
4.一种基于奇异值分解的改进信噪比盲估计算法 [J], 许维伟;叶江峰;胡茂海
5.一种基于包络的QAM信号盲信噪比估计算法 [J], 曹晓明
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WCDMA卫星信号频偏估计算法的改进与分析江宇航;徐建;魏珊【摘要】WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access )是 LEO(Low Earth Orbit)卫星中的一种多址机制，针对WCDMA系统频偏估计在信号接收和多用户检测中的重要性，对常用的FFT载波频偏估计算法提出了改进，提高了算法的效率，并根据前向导频信道的特点，提出了一种基于前向导频信道的频偏估计算法，即提取导频信号作为参考，在一定范围内对信号传输过程中引入的频偏进行估计。

仿真结果及分析表明，在估计准确度相近的情况下，导频频偏估计算法的运算复杂度要远低于FFT载波频偏估计算法，但导频频偏估计算法的抗噪性能较差。

除此之外，FFT载波频偏估计算法可以通过提高分辨率来提高频偏估计的精度。

【期刊名称】《广东通信技术》【年(卷),期】2016(036)010【总页数】5页(P39-42,65)【关键词】WCDMA 频偏估计 FFT 导频信道;基带算法【作者】江宇航;徐建;魏珊【作者单位】重庆邮电大学，重庆市移动通信技术重点实验室;重庆邮电大学，重庆市移动通信技术重点实验室;重庆邮电大学，重庆市移动通信技术重点实验室【正文语种】中文WCDMA（Wideband Code Division Multiple Access ）是 LEO（Low Earth Orbit）卫星中的一种多址机制，针对WCDMA系统频偏估计在信号接收和多用户检测中的重要性，对常用的FFT载波频偏估计算法提出了改进，提高了算法的效率，并根据前向导频信道的特点，提出了一种基于前向导频信道的频偏估计算法，即提取导频信号作为参考，在一定范围内对信号传输过程中引入的频偏进行估计。

仿真结果及分析表明，在估计准确度相近的情况下，导频频偏估计算法的运算复杂度要远低于FFT载波频偏估计算法，但导频频偏估计算法的抗噪性能较差。

除此之外，FFT载波频偏估计算法可以通过提高分辨率来提高频偏估计的精度。

卫星通信中改进型变步长L MS预失真算法李良山;杨育红;王兰【期刊名称】《雷达科学与技术》【年(卷),期】2016(014)002【摘要】When traditional polynomial predistortion algorithm is used to compensate nonlinear distor-tion of high power amplifier,there occur the defects of the slow convergence speed and big steady state mean square error.To counteract these disadvantages,polynomial predistortion is applied in satellite communica-tion system and an improved variable step-size least mean square algorithm is proposed.Furthermore,a new variable step-size factor is obtained by using the error signal and the average energy of error signal and input signal.The algorithm can effectively enhance the ability of dynamic adjustment for step-sizefactor.Therefore,the algorithm improves the convergence speed and reduces steady state mean square error.Simulation results show the IP-VSSLMS algorithm can effectively suppress the constellation wrapping and spectrum regrowth,and solve the nonlinear distortion of high power amplifier.Moreover,the algorithm can achieve faster convergence speed and smaller steady state mean square error when compared with the traditional algorithms.%针对传统多项式预失真算法解决高功率放大器非线性失真时存在收敛速度慢和稳态均方误差大的缺点,将多项式预失真应用于卫星通信系统中,提出了一种改进型变步长 LMS(Improved Variable Step-Size Least MeanSquare,IP-VSSLMS)算法。