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构造了一种适于MIMO-OFDM无线系统的低复杂度基于重叠训练图样的ML(Maximum likelihood)信道估计器。通过理论分析:当训练符号矩阵是酋矩阵且训练符号向量摆放在等间距的L子载波上时,重叠ML估计器实现最优的MSE(Mean square error)性能;当训练符号矩阵是归一化Hadamard矩阵时,重叠ML估计器复杂度等于正交。在相关的MIMO移动信道仿真表明:当信道在N个连续OFDM符号时间内保持基本不变时,二者的BER性能是一致的;增加信道时变性后,重叠ML表现了更优的BER(Bit error rate)性能。 相似文献
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提出了一种实用简化的Max-Log-MAP算法Turbo码译码结构.讨论并进一步简化了一种Max-Log-MAP算法;在分析比较了其与MAP算法区别的基础上,引入尺度因子SF用以修正Max-Log-MAP迭代译码过程中的译码器输出外部信息,提出了一种实用的译码算法SF-Max-Log-MAP.仿真表明,在合理选取SF时,该算法的译码性能明显优于Max-Log-MAP算法. 相似文献
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提出了基于多输入多输出(MIMO)结构的新一代对流层散射通信系统框架。针对对流层散射系统电平微弱、多径传输和衰落严重,采用了空时编码(STC)、正交频分复用(OFDM)、单载波频域均衡(SC-FDE)等新技术,可使散射通信的信息速率在不增加带宽和发射功率的条件下获得1个数量级的提升。 相似文献
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