滤波器组多载波系统信道估计技术研究.docx
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滤波器组多载波系统信道估计技术研究.docx
滤波器组多载波系统信道估计技术研究引言随着通信技术的不断发展和应用,需要在通信中使用多个载波来传输信号。这种多载波通信系统被广泛应用于数字通信、无线通信、卫星通信等领域。不同于单载波系统,多载波系统需要对每个子载波进行独立的调制和解调。因此,处理和实现多载波通信系统的信道估计技术比单载波系统更加复杂和困难。滤波器组是多载波通信系统中最基本的模块之一。它用于调制和解调每个载波,并对通信信号进行滤波和去除干扰。在进行多载波通信时,滤波器组需要通过信道估计技术来估计信道参数,以便对载波进行合适的调整和适应。因此
滤波器组多载波系统信道估计技术研究的开题报告.docx
滤波器组多载波系统信道估计技术研究的开题报告一、研究背景和意义:在多载波系统的设计中,信道的估计是至关重要的一环。在系统的实际应用中,信道经常会遭受噪声和其他干扰,这会对信道估计产生影响,进而导致系统性能下降。为了减小这种影响,需要设计出一种有效的信道估计技术。本文将重点研究滤波器组多载波系统信道估计技术。滤波器组多载波系统是一种基于多载波调制技术的数字通信系统,具有高速率、高效率、高传输质量等优点,在现代通信系统中得到了广泛应用。而信道估计又是保证系统稳定的重要环节,因此滤波器组多载波系统信道估计技术的
用于多载波系统的信道估计方法.pdf
本发明属于无线通信技术领域,具体的说是涉及用于多载波系统的信道估计方法。本发明的方法通过对多径时域信道冲激响应的估计,确定冲激响应位置,相比于原有基于DFT的信道估计方法只能去除最大时延之后的问题,只保留冲激响应的位置的数据,非冲激响应位置的数据置零,进一步去除了最大时延之内的噪声,得到了更好的性能。
基于深度学习的多载波系统信道估计与检测.pptx
,目录PartOnePartTwo信道估计与检测的背景和意义多载波系统信道估计与检测的基本原理传统信道估计与检测方法PartThree深度学习的基本原理和模型深度学习在多载波系统中的应用优势基于深度学习的信道估计与检测算法PartFour基于深度神经网络的信道估计与检测方法基于卷积神经网络的信道估计与检测方法基于循环神经网络的信道估计与检测方法基于生成对抗网络的信道估计与检测方法PartFive实验平台搭建与数据集准备实验结果与分析与传统方法的性能对比深度学习方法在多载波系统中的优势与局限性PartSix
基于压缩感知的多载波系统信道估计研究.docx
基于压缩感知的多载波系统信道估计研究摘要随着无线通信技术的不断发展,多载波系统被广泛应用。但是多载波信号的传输受到了信道的影响,因此需要进行信道估计。本文基于压缩感知的方法对多载波系统进行信道估计研究。通过仿真实验验证了该方法的有效性,为多载波系统的实际应用提供了一定的参考价值。关键词:压缩感知;多载波系统;信道估计AbstractWiththecontinuousdevelopmentofwirelesscommunicationtechnology,multi-carriersystemsarewid