基于带内叠加训练的信道估计算法
Communications Technology(2019)
摘要
在放大转发(AF)协作中继网络中,同时获取级联信道(S-R-D)和单跳链路(R-D)信道的状态信息是实现协作分集增益系统优化的关键因素.提出时分复用(TM)与带内叠加训练(ST)组合的方法,在源节点采用TM的训练方案对级联链路(S-R-D)和直传链路(S-D)进行准确的信道估计,同时在中继节点采用将训练叠加到接收数据的带内叠加的训练方案对单跳链路(R-D)进行信道估计,不耗费额外的带宽资源.为了消除ST方案中协作数据对R-D信道估计造成的干扰,在接收端采用数据依赖性失真移除(DDD)迭代方案提高了单跳链路信道估计的性能.实现了来自直传链路S-D和协作链路S-R-D接收信号的联合均衡和空间分集合并.仿真结果表明,分集合并可以消除误码率平台,提高符号检测性能.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
![](https://originalfileserver.aminer.cn/sys/aminer/pubs/mrt_preview.jpeg)
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要