Learning for Detection: MIMO-OFDM Symbol Detection through Downlink Pilots
Virginia Tech（弗吉尼亚理工学院）
水库计算（RC）是一种特殊的递归神经网络，它由一个固定的高维特征映射和训练的读出权重组成。本文介绍了一种新的用于多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）符号检测的RC结构，即加窗回波状态网络（WESN）。理论分析表明，在输入层中添加缓冲区可以增强底层神经网络的短时记忆。此外，一个统一的训练框架开发WESN MIMO-OFDM符号检测器使用梳状和分散的导频模式，与3GPP LTE/LTE-Advanced系统中采用的结构兼容。复杂度分析表明，基于WESN的符号检测器的优势，国家的最先进的符号检测器，如线性最小均方误差（LMMSE）检测和球解码器，当系统采用大量的OFDM子载波。数值仿真结果表明，与现有的符号检测方法相比，本文提出的基于WESN的符号检测器具有更好的检测性能，并能有效地抑制模型失配效应.
2019-10-20 cs.IT cs.LG eess.SP
Nonlinear RF Fingerprints Authentication for OFDM Wireless Devices based on Demodulated Symbols
射频指纹（RFF）认证是物理层信息安全的一种方法，它利用发送方的硬件特征来识别发送方的真实身份。为了提高基于固定长度前导的RFF的性能，针对QPSK比特映射方案的无线OFDM设备，提出了一种基于有效载荷符号的非线性RFF认证方法。该通信系统被建模为一个包含非线性发射机和无线多径衰落信道的Hammerstein系统。提出了一种基于正交多项式的参数分离方法，用于Hammerstein系统的参数估计。首先利用Hammerstein系统参数分离技术，利用训练信号估计出线性参数，用于补偿线性信道对后续有效载荷符号解调的不利影响。解调后的有效载荷符号进一步用于再次使用Hammerstein系统参数分离技术来估计发射机的非线性系数，其被用作用于QPSK-OFDM设备的认证的新RFF。数值实验表明，该方法是可行的。该方法也可以推广到其他比特映射方案的OFDM信号。
2021-04-01 cs.CR cs.IT math.IT
A Hybrid Artificial-Noise and Secret-Key Scheme for Securing OFDM Transmissions in V2G Networks
我们提出了一个新的方案，以提高物理层的安全性的无线单输入单输出正交频分复用（OFDM）传输从电动汽车，爱丽丝，聚合器，鲍勃，在窃听者，夏娃的存在。为了防止信息泄漏给Eve，Alice利用无线信道的随机性来提取用于加密某些数据符号的秘密密钥符号，然后在频域中将这些符号与剩余的未加密数据符号复用。为了保护未加密的数据符号，Alice发送叠加在她的数据信号上的人工噪声（AN）信号。我们提出了一个三级优化过程，通过优化加密的数据符号，未加密的数据符号和AN符号之间的发射功率分配，以增加该窃听信道的平均保密率。我们的数值结果表明，该方案实现了相当大的保密率增益相比，基准情况下，
2018-03-01 cs.IT cs.NI math.IT
Power of Deep Learning for Channel Estimation and Signal Detection in OFDM Systems
本文介绍了我们在深度学习方面的初步成果，用于正交频分复用（OFDM）中的信道估计和信号检测。正交频分复用（OFDM）技术已被广泛应用于无线宽带通信中，以对抗无线信道中的频率选择性衰落。在本文中，我们利用深度学习以端到端的方式处理无线OFDM信道。与现有的OFDM接收机先显式估计CSI，然后用估计的CSI检测/恢复发送的符号不同，我们基于深度学习的方法隐式估计CSI，并直接恢复发送的符号。为了解决信道失真问题，首先使用基于信道统计的模拟生成的数据离线训练深度学习模型，然后直接用于恢复在线传输的数据。从我们的仿真结果来看，基于深度学习的方法能够解决信道失真问题，并检测传输符号，其性能与最小均方误差（MMSE）估计器相当。此外，当使用更少的训练导频、省略循环前缀（CP）并且存在非线性限幅噪声时，基于深度学习的方法比传统方法更鲁棒。总之，深度学习是用于具有复杂信道失真和干扰的无线通信中的信道估计和信号检测的有前途的工具。
2017-08-28 cs.IT math.IT
Modulation in the Air: Backscatter Communication over Ambient OFDM Carrier
环境反向散射通信（AmBC）使得射频（RF）供电的反向散射设备（BD）（例如，传感器、标签）以空中方式在环境RF载波上调制它们的信息比特。这种技术也被称为“空中调制”，因此已经成为未来物联网实现绿色通信的一种有前途的解决方案。本文研究了一种利用空中环境正交频分复用（OFDM）调制信号的AmBC系统。我们首先从扩频通信的角度对AmBC系统进行建模，并在此基础上提出了一种新的BD波形和接收机检测器的联合设计。BD符号周期通常被设计为OFDM符号周期的整数倍，并且BD比特“0”的波形在BD符号周期内保持相同的状态，而BD比特“1”的波形在BD符号周期内的每个OFDM符号周期的中间具有状态转换。在接收机检测器的设计中，我们构造的测试统计量，消除了直接链路的干扰，通过利用周围的OFDM信号的重复结构，由于使用循环前缀。对于单天线接收系统，提出了最大似然检测器来恢复BD比特，并给出了最佳阈值的封闭表达式。对于多天线接收系统，我们提出了一种新的检验统计量，并推导出了最优检测器。提出了实用的定时同步算法，并分析了系统参数对系统性能的影响。最后，大量的数值结果被提供来验证所提出的收发器设计可以改善系统的误码率（BER）性能和工作范围显着，并实现更高的数据率，相比于传统的设计。
2017-04-10 cs.IT math.IT
Preamble-based Channel Estimation in OFDM/OQAM Systems: A Review
基于滤波器组的多载波通信（FBMC）近来在有线（例如，xDSL，PLC）和无线（例如，认知无线电）应用，这是由于它们与常规OFDM相比增强的灵活性、更高的频谱效率和更好的频谱约束。一种特定类型的FBMC，即所谓的FBMC/OQAM或OFDM/OQAM系统，由携带偏移QAM（OQAM）符号的脉冲成形OFDM组成，由于其更高的频谱效率和实现简单性等特征而受到越来越多的关注。然而，它遭受假想的载波间/符号间干扰，这使诸如信道估计的信号处理任务复杂化。本文主要研究基于已知前导码的OFDM/OQAM系统信道估计。回顾了现有的前导码结构和相关的信道估计方法，单（SISO）和多天线（MIMO）系统。在轻度和高度频率选择性信道中，通过仿真比较了不同的误码率。
2013-03-08 cs.IT math.IT
Performance Analysis of Non-DC-Biased OFDM
对一种新型的光调制方案进行了性能分析。基本概念是通过两个信息承载单元分别传输调制的光正交频分复用（O-OFDM）符号的符号和符号的绝对值：1）分别表示正号和负号的两个发光二极管（LED）发射器的索引;以及2）承载信号的绝对值的光强度符号。这种新的方法称为非直流偏置OFDM（NDC-OFDM），它利用光空间调制（OSM）技术来消除直流偏置光OFDM（DCO-OFDM）中限幅失真的影响。此外，它可以实现与传统单极调制方案，非对称限幅光OFDM（ACO-OFDM）类似的优点，而无需使用额外的子载波。本文将理论分析的误码性能与蒙特卡罗仿真结果进行了比较，以证明新方法的可靠性。在不同星座尺寸下，比较了NDC-OFDM与DCO-OFDM和ACO-OFDM的实际误码率性能，验证了NDC-OFDM在频谱效率和功率效率上的改进。
2019-05-14 cs.IT cs.PF eess.SP
Sparse Multipath Channel Estimation and Decoding for Broadband Vector OFDM Systems
矢量正交频分复用（V-OFDM）是一种通用的系统，它在符号间干扰和接收机复杂度方面架起了OFDM和单载波频域均衡之间的桥梁。本文研究了宽带V-OFDM系统的稀疏多径信道估计和译码问题。与非稀疏信道估计不同，稀疏信道估计只需恢复非零抽头，降低了计算复杂度。考虑导频信号通过稀疏信道传输，该信道仅具有少数非零抽头，分别具有和不具有加性高斯白噪声。对于这两种情况，可以采用精确和近似稀疏的快速傅立叶逆变换（SIFFT）。基于SIFT的算法直接恢复非零信道系数及其对应的坐标，这对所提出的部分相交球（PIS）解码方法具有重要意义。与枚举符号星座并估计具有最小距离的传输符号的最大似然（ML）解码不同，PIS解码首先生成可能的传输符号的集合，然后仅从具有最小距离的该集合中选择传输符号。PIS译码的分集阶数不仅与非零抽头的个数有关，而且与非零抽头的坐标有关，而比特出错率（BER）也在一定程度上受矢量块大小的影响，但与最大时延基本无关。仿真结果表明，通过选择合适的球半径，PIS译码的误码率性能优于传统的迫零译码和最小均方误差译码，随着信噪比的增加，性能接近ML译码，但计算复杂性显著降低。
2015-12-21 cs.IT math.IT
Low Complexity Blind Equalization for OFDM Systems with General Constellations
提出了一种低复杂度的基于OFDM的无线系统中的数据盲均衡算法。即使当信道逐个符号变化时，所提出的算法也能够恢复数据，使其适用于快衰落信道。所提出的算法不需要任何统计信息的信道，因此不遭受通常与盲方法相关的延迟。我们还演示了如何降低算法的复杂度，这在高信噪比下变得特别低。具体而言，我们表明，在高信噪比制度，操作的数量是O（LN）的顺序，其中L是循环前缀长度和N是子载波的总数。仿真结果证实了我们的算法的良好性能。
2012-07-11 cs.IT math.IT
Discrete Spectrum Analysis of Vector OFDM Signals
本文研究离散VOFDM信号的离散频谱，建立信息符号向量与频谱分量之间的线性关系，并据此通过局部预编码实现任意频谱分量置零，仿真验证了结果。
2025-03-07 cs.IT eess.SP math.IT
Preamble-Based Channel Estimation for CP-OFDM and OFDM/OQAM Systems: A Comparative Study
在本文中，基于扩频的最小二乘（LS）信道估计在OFDM系统的QAM和偏移QAM（OQAM）类型被认为是在频域和时域。的建设最佳的（在均方误差（MSE）的意义上）querbles进行了调查，对于这两种情况下的完整（所有的音调携带导频符号）和稀疏（一个子集的导频音，周围的空值或数据）querbles。针对相同的发射功率比较两个OFDM系统，对于基于循环前缀（CP）的OFDM/QAM，发射功率还包括CP传输所花费的功率。OFDM/OQAM具有由嵌入在零中的等功率和等间隔导频组成的稀疏前导码，其结果是至少与CP-OFDM一样好地执行。仿真结果验证了分析结果。
2009-10-20 cs.IT math.IT
PAPR Reduction of OFDM System Through Iterative Selection of Input Sequences
基于正交频分复用（OFDM）的多载波系统可以支持高数据率的无线传输，而不需要任何广泛的均衡，并且还提供对衰落和符号间干扰的良好抗扰性。但是这些系统的主要缺点之一是发射信号的大的峰均功率比（PAPR），这使得直接实现成本高且效率低。本文提出了一种新的降低峰均比的方法，该方法通过改变每个符号的位置，从原始数据序列中产生多个序列，并选择具有最低峰均比的序列进行传输。将所提出的技术的性能与现有的PAPR降低方案（即，执行选择性映射（SLM）。它示出了相当大的降低峰均比以及更高的吞吐量可以实现在一些额外的计算复杂性的代价。
2013-04-26 cs.IT math.IT
Channel Independent Precoder for OFDM-based Systems over Fading Channels
本文提出一种用于衰落信道OFDM系统的信道独立预编码器，通过信息重新分配和交织器降低接收端瞬时噪声功率方差，并用削波因子约束改进ZF均衡器的增益，以适应信道条件。
2025-01-24 cs.IT eess.SP math.IT
Phase Noise Resilient Three-Level Continuous-Phase Modulation for DFT-Spread OFDM
提出了一种基于OFDM的低峰均功率比（PAPR）、高相位噪声（PN）鲁棒性波形。它遵循离散傅里叶变换扩频正交频分复用（DFT-s-OFDM）信号模型。3 MSK受连续相位频移键控（FSK）的启发，但它在基带模型中使用三个频率--具体地说，0和$\pm f_{symbol}/4$，其中$f_{symbol}$是符号速率--这有效地将连续符号之间的相位转换限制为0和$\pm π/2$ rad。受调制的相位控制模型的激励，可以实现不同程度的相位连续性，同时支持具有低复杂度的接收机处理。通过以高于符号率的速率生成初始时域近似恒定包络信号来改善信号特性。这有助于实现3 MSK符号之间的平滑相位转换。此外，通过在基本DFT-s-OFDM模型的活动子载波之外发送额外的非零子载波来研究使用额外带宽的可能性，这提供了极大地降低PAPR的能力。由于信息被编码在相变中的事实，开发了跟踪相位变化而不需要参考信号的接收器模型。为此，它表明，这种新的调制是非常适合于非相干接收机，即使在强相位噪声（PN）的条件下，从而允许减少参考信号的开销。该物理层调制和波形方案的评估根据发射机度量（诸如PAPR、OOB发射和功率放大器（PA）之后的可实现输出功率）来执行。最后，编码的无线电链路的评估也显示和提供，表明3 MSK具有类似的BER性能，传统的QPSK。
2021-10-12 cs.IT eess.SP math.IT
Channel Acquisition for Massive MIMO-OFDM with Adjustable Phase Shift Pilots
提出了一种可调相移导频（APSP）用于宽带大规模多输入多输出（MIMO）系统中的信道捕获，该系统采用正交频分复用（OFDM）技术来降低导频开销。基于物理激励信道模型，本文首先建立了大规模天线阵列下信道空频相关性与信道功率角延迟谱之间的关系，揭示了大规模MIMO-OFDM系统中信道的稀疏性。在此基础上，研究了基于APSP的大规模MIMO-OFDM系统的信道捕获，包括信道估计和信道预测。我们表明，信道捕获性能的总和均方误差可以最小化，如果用户终端的信道功率分布在角度延迟域中可以不重叠与适当的相移调度。基于此最优信道捕获条件，提出了一种简化的导频相移调度算法。研究了单符号和多符号数据模型下APSP的性能。仿真结果表明，所提出的APSP方法可以提供实质性的性能增益方面可实现的频谱效率在传统的相移正交导频方法在典型的移动场景。
2015-11-12 cs.IT math.IT
Channel Shortening by Large Multiantenna Precoding in OFDM
大于循环前缀（CP）的信道延迟扩展在正交频分复用（OFDM）中产生载波间/符号间干扰（ISI/ICI）。最近对低延迟应用的兴趣促使使用较短的OFDM符号，其中可以以干扰为代价缩小CP，或者保持CP但具有较大的开销。或者，本文研究了利用大的多天线预编码的属性，以引导发送的信号能量朝向信道路径内的CP不足的信道缩短方法。结果表明，ISI/ICI可以渐近消除传统的基于子载波的预编码与无限数量的天线。这是通过在频率选择性预编码器内部引入时间延迟选择性以便移除不期望的延迟信号、提供干扰减轻与多径组合增益之间的折衷并且导致高SNR中的后续增益来实现的。这种频域预编码方法，创造的时间-频率（TF）预编码，相比时间反转（TR）滤波，其渐近速率是最佳的，但引入后调制处理与信道相关的信号失真。除了保持传统的预编码多天线OFDM结构之外，有限大小的分析表明，TF预编码比TR滤波更快地收敛到其渐近速率，使得TF预编码可以在具有不那么多天线的高SNR机制中优于TR滤波。
2021-02-11 cs.IT math.IT
Channel Estimation and Equalization for CP-OFDM-based OTFS in Fractional Doppler Channels
正交时频空调制（OTFS）是一种很有前途的技术，可以满足未来移动系统的高多普勒要求。OTFS调制将信息符号和导频符号编码到二维（2D）延迟多普勒（DD）域中。接收符号遭受多普勒间干扰（IDI）的衰落信道中的分数多普勒频移，在DD域中的非整数索引采样。IDI已被视为不可避免的影响，因为分数多普勒频移不能直接从接收到的导频符号获得。在本文中，我们提供了一个解决方案，信道估计的分数多普勒信道。所提出的估计提供了新的见解OTFS输入输出关系在DD域作为一个2D循环卷积与一个小的近似。根据输入输出关系，我们还提供了一个低复杂度的信道均衡方法使用估计的信道信息。我们通过仿真证明了所提出的信道估计和均衡在几个信道中的误差性能。仿真结果表明，在高移动性的环境中，整个系统利用所提出的方法优于正交频分复用（OFDM）与理想的信道估计和传统的信道估计方法，使用伪序列。
2021-01-21 cs.IT eess.SP math.IT
Novel Secret-Key-Assisted Schemes for Secure MISOME-OFDM Systems
针对多个窃听者存在的上行链路多输入单输出（MISO）正交频分复用（OFDM）系统，提出了一种新的安全传输方案。我们提出的方案利用OFDM系统的子信道的正交性，同时传输数据和秘密密钥符号。基站Bob在一部分子信道上使用窃听编码与合法用户Alice共享秘密密钥符号。同时，Alice使用她的秘密密钥队列中累积的秘密密钥来使用一次性密码（OTP）加密数据符号，并通过剩余的子信道将它们发送给Bob。如果Alice没有在她秘密密钥队列中积累足够的密钥，则她使用窃听编码来保护她的数据传输。我们提出了固定和动态的子信道分配方案来划分数据和密钥之间的子信道。我们推导出该方案的秘密中断概率（SOP）和安全吞吐量。我们量化了系统的安全性，在实际的非高斯传输中，离散信号星座点是由合法的源节点发送。数值结果验证了我们的理论研究结果，并量化不同的系统设计参数的影响。
2021-10-17 cs.IT eess.SP math.IT
Cascade-Net: a New Deep Learning Architecture for OFDM Detection
在本文中，我们考虑使用深度神经网络进行OFDM符号检测，并证明其在对抗大多普勒频移方面的性能优势。特别是，提出了一种名为Cascade-Net的新架构用于检测，其中深度神经网络与迫零预处理器级联，以防止网络陷入鞍点或局部最小点。此外，我们提出了一种滑动检测方法，以检测OFDM符号与大量的子载波。我们评估这种新的架构，以及滑动算法，使用瑞利信道与大的多普勒扩展，这可能会降低检测性能的OFDM系统，特别是严重的高频段和毫米波通信。SISO场景下OFDM检测的数值结果表明，级联网络可以获得比迫零方法更好的性能，同时提供对病态信道的鲁棒性。通过数值模拟，我们还展示了滑动级联网络（SCN）比滑动迫零检测器更好的性能。
2018-11-30 cs.IT eess.SP math.IT
Anti-Jamming Modulation for OFDM Systems under Jamming Attacks
Department of Electrical Engineering, POSTECH（浦项工科大学电气工程系）
针对OFDM系统易受干扰攻击的问题，提出结合扩频矩阵与高效MLD检测的抗干扰方案，构建干扰自适应框架，在保障高频谱效率的同时提升了误码率与有效吞吐量性能。
2026-08-19 cs.IT eess.SP math.IT
Cross-layer Chase Combining with Selective Retransmission, Analysis and Throughput Optimization for OFDM Systems
本文提出了一种在正交频分复用（OFDM）信令下，在调制层采用选择性重传的带宽有效重传方法。我们提出的跨层设计嵌入了一个选择性的重传子层在物理层（PHY），目标是重传的信息符号传输质量差的OFDM子载波。在大多数情况下，解码比特流中的少量错误导致媒体访问控制（MAC）层的分组失败。失败分组的良好质量信息符号的不必要重传对收发器的总吞吐量具有不利影响。通过将MAC层的Chase合并和PHY层的选择性重传相结合，提出了一种跨层Chase合并选择性重传（CCSR）方法。PHY中的选择性重传针对解码之前的质量差的信息符号，这导致在MAC层处的较低混合自动重传请求（HARQ）重传。我们还提出了紧比特出错率（BER）上限和紧吞吐量下限CCSR方法。为了最大限度地提高所提出的方法的吞吐量，我们制定的选择性重传的信息量方面的优化问题。仿真结果表明，显着的吞吐量增益相比，传统的Chase合并方法的建议CCSR方法。
2015-11-26 cs.IT cs.PF math.IT
On the Joint Estimation of Phase Noise and Time-Varying Channels for OFDM under High-Mobility Conditions
多普勒频移（由于移动性）和相位噪声（由于在高载波频率下操作的振荡器的缺陷）的效应的组合在信道估计和相位噪声跟踪性能以及该估计和跟踪所需的相关联的导频开销方面对正交频分复用（OFDM）无线传输提出了严重的挑战。在本文中，我们使用不同的基扩展模型（BEM）系数的建模时间变化的几个OFDM符号的信道路径和相位噪声过程的时间间隔。基于这个模型，一个有效的解决方案，近似这些边界元系数的最大似然联合估计，并显示优于国家的最先进的相位噪声补偿方法
2022-11-26 cs.IT math.IT
High-precision timing and frequency synchronization method for MIMO-OFDM systems in double-selective channels
该文提出了一种新的MIMO-OFDM系统同步方法。新方法对符号定时和大的频率偏移都有准确的估计。仿真结果表明，即使最强的多径分量在第一路径之后到达，该方法在双选择性信道中也具有良好的鲁棒性。
2018-11-19 cs.IT eess.SP math.IT
Optical OFDM Waveform Construction by Combining Real and Imaginary Parts of IDFT
针对 IM/DD 光 OFDM 需实值信号的问题，提出在电域或光域组合 IFFT 输出实部与虚部的 CRIP 波形构建方法，可提升频谱效率、消除 ISI、降低计算量且不损失误码性能。
2021-05-06 cs.IT eess.SP math.IT
CP-OFDM Achieves Lower Ranging CRB Than Frequency-Spread Waveforms in the Large-Sample Regime
National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学国家移动通信实验室）；Department of Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学通信工程系）；Ministry of Education Key Laboratory of Mathematics and Information Networks, School of Mathematical Sciences, Beijing University of Posts and Telecommunications（北京邮电大学数学科学学院数学与信息网络教育部重点实验室）；Frontiers Science Center for Mobile Information Communication and Security, Southeast University（东南大学移动信息通信与安全前沿科学中心）；Key Laboratory of Measurement and Control of Complex Systems of Engineering, Ministry of Education, Southeast University（东南大学复杂系统测量与控制教育部重点实验室）；Department of Electrical and Electronic Engineering, University College London（伦敦大学学院电气与电子工程系）
本文研究了在利用随机数据符号进行传感时，调制波形如何影响测距CRB，证明CP-OFDM在大样本情况下比频率扩展正交波形具有更低的CRB，并扩展到幅度估计和联合延迟-幅度估计。
2026-05-14 cs.IT eess.SP math.IT
RC-Struct: A Structure-based Neural Network Approach for MIMO-OFDM Detection
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；Massachusetts Institute of Technology（麻省理工学院）
本文提出基于结构的神经网络RC-Struct用于MIMO-OFDM符号检测，结合储备池计算与二分类器，实现少导频在线学习，误码率优于传统及现有学习方法，为5G及后续系统接收处理提供新思路。
2022-08-17 cs.IT cs.LG eess.SP
Doppler-Division Multiplexing for MIMO OFDM Joint Sensing and Communications
正交频分复用（OFDM）是未来联合传感和通信系统的一个有前途的波形候选。对于这样的系统，支持多个发射天线需要用于生成正交发射信号的复用方法，其中等距子载波交织（ESI）是最流行的复用方法。在这项工作中，我们分析了一种多路复用方法称为多普勒分割复用（DDM）。该方法应用从OFDM符号到OFDM符号的相移，以沿着距离-多普勒图的速度轴分离由不同Tx天线发送的信号。虽然在这项工作中的雷达传感任务的DDM的一般属性进行了分析，主要集中在通信任务的DDM的影响。它将表明，对于DDM，在通信接收器中观察到的信道是严重时变的，防止任何有意义的数据传输时，不考虑。在这项工作中，提出了一种通信系统，旨在打击这些时变信道，其中包括数据估计，同步和信道估计的方法。误码率（BER）的模拟表明，这种通信系统的优越性相比，系统利用ESI。
2023-03-22 cs.IT eess.SP math.IT
Neural Network-Based Delay-Doppler-Assisted Channel Estimation for OFDM
The University of Sydney（悉尼大学）；Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
针对高移动性信道下传统OFDM信道估计因载波间干扰失效的问题，提出基于神经网络的延迟-多普勒辅助信道估计框架，仿真显示其归一化均方误差和误码率更优。
2026-09-01 cs.IT math.IT
Cyclic Delay Transmission for Vector OFDM Systems
单天线矢量OFDM（V-OFDM）系统在过去已经被提出和研究。它包含了传统的OFDM和单载波频域均衡器（SC-FDE）作为两种特殊情况，并通过选择适当的矢量大小，可以灵活地选择任意数量的符号间干扰（ISI）。在本文中，我们开发了循环延迟分集（CDD）传输的V-OFDM当有多个发射天线（CDD-V-OFDM）。类似于CDD-OFDM系统，CDD-V-OFDM也可以收集空间和多径的差异。由于V-OFDM首先将单输入单输出（SISO）ISI信道转换为阶数/长度比$K$小几倍的多输入多输出（MIMO）ISI信道，其中$K$是矢量大小，因此对于给定带宽，CDD-V-OFDM可以容纳比CDD-OFDM多$K$倍的发射天线来收集所有空间和多径色散。该特性将特别有益于大规模MIMO系统。我们表明，在每个子载波的线性MMSE均衡器，CDD-V-OFDM实现分集阶$d_{\text{CDD-V-OFDM}}^{\text{MMSE}} = \min \{ \lfloor 2^{-R}K \rfloor, N_t L \} +1$，其中$R$是传输速率，$N_t$是发射天线的数量，和$L$是每个发射和接收天线对之间的ISI信道长度。模拟来说明我们的理论。
2014-10-11 cs.IT math.IT
Over-the-Air Computation with DFT-spread OFDM for Federated Edge Learning
在这项研究中，我们提出了一种空中计算（AirComp）方案，用于在边缘设备（ED）或边缘服务器（ES）处没有信道状态信息（CSI）的联合边缘学习（FEEL）。该方案依赖于非相干通信技术，通过多数表决（MV）实现分布式训练。在这项工作中，投票，即，来自ED的局部梯度的符号用脉冲位置调制（PPM）符号表示，该脉冲位置调制（PPM）符号用离散傅里叶变换（DFT）-扩展正交频分复用（OFDM）（DFT-s-OFDM）构造。通过考虑延迟扩展和时间同步误差，用能量检测器获得ES处的MV。因此，所提出的方案在ED和ES处不需要CSI。我们还证明了分布式训练的收敛性时，MV与该计划在衰落信道下获得。通过仿真，我们表明，该方案提供了一个高的测试精度在衰落信道中，同时导致较低的峰均包络功率比（PMEPR）符号。
2021-12-26 cs.IT eess.SP math.IT
Discrete-Time Ping-pong Optimized Pulse Shaping-OFDM (POPS-OFDM) Operating on Time and Frequency Dispersive Channels for 5G Systems
第四代（4G）移动通信系统被优化以通过确保严格的同步和完美的正交性来提供具有高终端移动性的高数据率。然而，几年前还不可行的新应用的趋势揭示了这种严格同步的主要限制，并提出了新的挑战和严格的要求。但是，粗同步会严重破坏正交频分复用（OFDM）信号波形的正交性，导致载波间干扰（ICI）和符号间干扰（ISI）。因此，为了满足即将到来的要求，非正交波形的使用变得更加重要。在这种情况下，我们在这里提出了一种新的波形结构，称为乒乓优化脉冲整形OFDM（POPS-OFDM），它被认为是下一代5G移动通信系统无线电接口优化的有吸引力的候选者。通过最大化信号与干扰加噪声比（SINR），该方法允许在发射器（Tx）和接收器（Rx）侧的多载波系统的最佳和直接的波形设计。在本文中，我们分析了所提出的波形的几个特点，并阐明了相关的功能，这使得它成为5G系统无线电接口波形设计的有力候选者。
2015-12-13 cs.IT math.IT
Uplink Performance of Wideband Massive MIMO with One-Bit ADCs
模数转换器（ADC）占大规模MIMO基站总功耗的很大一部分。1位ADC是降低功耗的一种方法。本文分析了使用1位ADC的大规模MIMO系统中单载波和OFDM传输的频谱效率。封闭形式的可实现速率，即，对于具有大量信道抽头的宽带系统，推导出容量的下限，该宽带系统采用低复杂度线性信道估计和符号检测。量化在符号检测中导致两种类型的误差。在大规模MIMO中，循环对称误差变为高斯，并且随着天线数量的增加而消失。接收干扰能量中符号持续时间的变化会引起幅度失真，严重影响OFDM系统的性能。随着信道抽头数的增加，幅度失真消失，OFDM具有与单载波传输相同的性能。本文的一个主要结论是宽带大规模MIMO系统与1位ADC配合使用效果良好。
2016-10-17 cs.IT math.IT
OFDM based Sparse Time Dispersive Channel Estimation with Additional Spectral Knowledge
通过考虑信道时间色散的先验知识，提出了导频辅助OFDM系统中稀疏时间色散信道的一种新模型。在模型中实现了加权原子范数最小化，使得信道估计更加准确。通过求解最小二乘问题来识别信道响应。在这项工作中，我们假设时间分散的相关频率可以采取任何值与最小距离上的归一化间隔$[0,1)$。新模型的性能与传统的方法进行了比较。仿真结果表明，在导频数目和信噪比方面，新模型的性能优于传统方法。它示出，需要一个较低的能量和导频数，以达到相同的符号出错率（SER）在以前的作品中报道。
2018-10-25 cs.IT math.IT
A Gibbs Sampling Based MAP Detection Algorithm for OFDM Over Rapidly Varying Mobile Radio Channels
在快速时变信道上运行的正交频分复用（OFDM）系统中，子载波之间的正交性被破坏，导致载波间干扰（ICI）并导致不可减少的错误平层。针对OFDM系统在快时变多径信道中的应用，提出了一种新的低复杂度的最大{ \em后验}概率（MAP）检测算法。检测算法利用频域信道矩阵的带状结构，频域信道矩阵的带宽是根据移动终端的速度调整的参数。基于该假设，接收信号矢量被分解为降维的子观测，使得观测矢量的对要检测的符号有贡献的所有分量都被包括在分解的观测模型中。然后，通过MAP算法借助于马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）技术以最佳和计算有效的方式检测数据符号。计算复杂性的研究以及仿真结果表明，该算法具有显着的性能和复杂性优于现有的次优检测和均衡算法在文献中提出的早期。
2009-11-01 cs.IT math.AC math.IT
A Bayesian approach to sparse channel estimation in OFDM systems
在这项工作中，我们解决的问题，估计稀疏通信信道的OFDM系统中存在的载波频率偏移（CFO）和未知的噪声方差。为此，我们考虑一个凸优化问题，包括一个概率函数，占通信信道的稀疏性。我们使用期望最大化（EM）算法来解决相应的最大后验概率（MAP）估计问题。我们表明，通过集中在一个变量，即CFO的成本函数，信道估计可以得到封闭的形式内的EM框架中的最大化步骤。我们提出了一个例子，我们估计的通信信道，CFO，符号，噪声方差，和参数定义的先验分布的估计。我们比较我们提出的MAP方法对最大似然比的比特出错率性能。
2013-11-14 cs.IT math.IT
Interference in OFDM Systems and Networks
本文综述OFDM系统物理层的各类干扰（符号间、块间、载波间及小区间），并调查干扰攻击技术与面向6G的扩展调制方案。
2025-03-06 cs.IT eess.SP math.IT
Improved Channel Estimation Methods based on PN sequence for TDS-OFDM
在时域同步正交频分复用（TDS-OFDM）方案中，伪噪声（PN）序列既作为OFDM数据符号的保护间隔（GI），又作为同步/信道估计的训练序列，准确的信道估计是该方案的关键。本文研究了基于PN序列互相关的信道估计方法。对该估计器进行了理论分析，并提出了几种改进的估计器，以减少PN相关估计器所遇到的估计误差地板。通过数学推导和模拟表明，新的估计方法，甚至达到Cramer-Rao界。
2012-12-11 cs.IT cs.NI math.IT
Dither Signal Design for PAPR Reduction in OFDM-IM over a Rayleigh Fading Channel
具有索引调制的正交频分复用（OFDM-IM）是一种新颖的方案，其中信息比特通过子载波激活模式（SAP）和活动子载波上的符号来传送。不幸的是，OFDM-IM继承了经典OFDM的高峰均功率比（PAPR）问题。具有高PAPR的OFDM信号在经过高功率放大器（HPA）时会产生带内失真和带外辐射。存在通过在空闲子载波中添加抖动信号来降低PAPR的尝试，其中抖动信号可以根据相应OFDM-IM子块的特性而具有各种幅度约束。但是，在瑞利衰落信道中，对于抖动信号的特定幅度约束没有结果。在这封信中，成对错误概率（PEP）分析的基础上，抖动信号的一个特定的约束条件，推导出在瑞利衰落信道。
2022-05-27 cs.IT eess.SP math.IT
Pilot Design and Signal Detection for Symbiotic Radio over OFDM Carriers
本文针对OFDM载波下的共生无线电场景，设计适配的主副系统导频结构，提出基于等效信道的主副信号检测方法，验证了反向散射链路可提升主传输性能，且无直连链路时仍可支持双端传输。
2023-11-06 cs.IT eess.SP math.IT
Underlaid Sensing Pilot for Integrated Sensing and Communications
提出一种在 OFDM 时频资源上 underlay 的二维延迟-多普勒 sensing pilot，可同时支持相关感知检测与信道估计均衡，并以小功率开销实现有效感知和满意通信性能。
2023-07-24 cs.IT eess.SP math.IT
Self-Interference Cancellation Using Time-Domain Phase Noise Estimation in OFDM Full-Duplex Systems
在全双工系统中，振荡器相位噪声（PN）问题被认为是自干扰消除（SIC）阶段可能面临的瓶颈挑战，特别是当部署正交频分复用（OFDM）传输方案时。相位噪声如果在SIC技术之前或期间不被减轻，则会显著降低SIC性能。振荡器相位噪声的存在对传输的数据符号具有不同的影响，如共同相位误差（CPE）和载波间干扰（ICI）。然而，相位噪声可以在时域或频域中以数字方式估计和减轻。通过这项工作，我们提出了一种新的和简单的时域自干扰（SI）相位噪声估计和缓解技术。该算法的灵感来自于时域中的维纳滤波。仿真结果表明，与现有的时域或频域PN抑制方案相比，该算法在计算复杂性上有明显的降低，具有更好的性能。
2016-03-17 cs.IT math.IT
Fast Channel Estimation for IRS-Assisted OFDM
在这封信中，我们研究了有效的信道估计的智能反射面（IRS）辅助正交频分复用（OFDM）系统，以实现最小的训练时间。首先，针对任意频率选择性衰落信道，提出了一种缩短OFDM符号长度的快速信道估计方法。其次，在IRS用户信道为视距信道的典型情况下，提出了一种基于采样IRS反射变化的快速信道估计方法。此外，导频信号和IRS训练反射模式联合优化两种方案。最后，所提出的计划进行了比较，通过模拟的训练时间和信道估计性能，以及对基准计划。
2020-08-11 cs.IT eess.SP math.IT
Implementation of Physical-layer Network Coding
提出了一种基于物理层网络编码原理的双向中继网络的实现方案。到目前为止，只有一个简化版本的物理层网络编码（PNC）方法，称为模拟网络编码（ANC），已成功实现。ANC的优点是易于实现;另一方面，缺点是中继器在转发信号之前将噪声与信号一起放大。其中中继器执行接收信号的XOR或其他去噪PNC映射的PNC系统具有显著更好的性能的潜力。然而，这种PNC系统的实施带来了许多挑战。例如，中继站必须能够处理从两个端节点接收的同时信号的符号和载波相位偏移，并且中继站必须在检测信号之前执行信道估计。我们调查的PNC实现在频域中，被称为FPNC，以应对这些挑战。FPNC基于OFDM。在FPNC中，对每个子载波中的OFDM样本而不是时域中的样本执行XOR映射。我们在通用软无线电外设（USRP）平台上实现了FPNC。我们的实现只需要适度修改的802.11a/g OFDM PHY的分组前导码设计。在OFDM中，借助于循环前缀（CP），可以以类似的方式处理符号冗余和多径衰落效应。我们的实验结果表明，符号同步和符号异步FPNC具有基本相同的BER性能，无论是信道编码和非信道编码的FPNC。
2011-05-17 cs.IT cs.NI math.IT
Impact of Inter-Channel Interference on Shallow Underwater Acoustic OFDM Systems
研究了信道间干扰（ICI）对浅海水声正交频分复用（OFDM）通信系统的影响。考虑到湍流的水面和底部的粗糙度，一个随机的基于几何的信道模型用于宽带传输的情况下，已被利用来推导仿真模型。由于系统带宽和子载波间隔在几kHz的范围内非常有限，因此水声系统的信道容量受到ICI效应的严重影响。为了进一步研究，我们在仿真模型的基础上构造了信号噪声干扰比（SINR），然后评估了信道容量。仿真结果表明，UWA-OFDM系统的子载波、带宽和OFDM符号等因素对不同多普勒频率下的信道容量有影响。这些观测结果为UWA-OFDM系统参数的选择提供了参考。
2021-01-06 cs.IT eess.SP math.IT
ANN-Based Detection in MIMO-OFDM Systems with Low-Resolution ADCs
Institut National de la Recherche Scientifique (INRS-EMT)（加拿大魁北克大学国家科学研究院（电磁与电信研究所））
在本文中，我们提出了一种多层人工神经网络（ANN）的训练与Levenberg-Marquardt算法用于信号检测多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统，特别是那些与低分辨率的模数转换器（LR-ADC）。我们考虑一种盲检测方案，其中数据符号估计是在不知道接收端的信道状态信息（CSIR）的情况下进行的-与经典算法相反。所提出的基于人工神经网络的检测器（ANND）的主要功能在于其与任何调制方案的通用性，盲目地，但不改变其结构。我们通过仿真比较了这种新接收机与传统接收机（即最大似然（ML）、最小均方误差（MMSE）和迫零（ZF））的误符号率（SER）性能。结果表明，ANND接近ML在低得多的复杂性，优于ZF在整个范围内的评估信噪比（SNR）值，所以它也是，虽然，与MMSE在不同的SNR范围。
2020-01-31 cs.IT cs.LG eess.SP
A Generalized Prefix Construction for OFDM Systems Over Quasi-Static Channels
所有实际的OFDM系统都需要前缀来消除接收机处的符号间干扰。循环前缀（CP）和零填充是众所周知的前缀构造方法，由于其较低的复杂度，前者是实践中最常用的技术。在本文中，我们构建了一个OFDM系统与广义CP。结果表明，建议的广义前缀有效地使不同的实际信道的数据包所经历的信道。使用优化过程，可以实现较低的比特出错率，优于其他前缀构造技术。同时，该技术的复杂性与CP方法相当。仿真结果表明，所提出的技术不仅优于CP方法，但在信道估计误差和移动性的存在下，也是更强大的。该方法适用于实际的OFDM系统。
2016-01-26 cs.IT cs.NI math.IT
Channel Estimation for Wideband MmWave MIMO OFDM System Exploiting Block Sparsity
本文研究了宽带毫米波MIMO OFDM系统的时域信道估计问题。通过传输频域导频符号以及不同的波束成形向量，我们观察到时域毫米波MIMO信道表现出信道延迟稀疏性，特别是不同空间方向之间的块稀疏性。然后，我们提出了一个时域信道估计利用块稀疏性（TDCEBS）计划，它总是旨在找到最好的非零块实现最大的投影的残差在每次迭代。特别地，我们使用5G New Radio推荐的用于生成宽带毫米波MIMO信道的ADDRiGa来评估系统性能。仿真结果验证了所提出的TDCEBS方案的有效性，所提出的方案优于现有的方案。
2022-03-12 cs.IT eess.SP math.IT
Repeated-and-Offset QPSK for Low-PAPR DFT-s-OFDM in Satellite Communications
Shannon Research Center, Huawei Technologies Sweden AB（香农研究中心，华为技术瑞典有限公司）
研究将传统卫星系统中用于单载波波形的偏移正交相移键控（OQPSK）应用于地面系统上行链路的离散傅里叶变换扩频正交频分复用（DFT-s-OFDM），提出重复与偏移QPSK技术，降低峰均功率比并分析性能。
2026-07-07 cs.IT eess.SP math.IT
Deep Learning Based Equalizer for MIMO-OFDM Systems with Insufficient Cyclic Prefix
Huawei Technology（华为技术有限公司）；Southeast University（东南大学）
研究了循环前缀不足时多输入多输出（MIMO）正交频分复用（OFDM）系统的均衡设计问题。特别是当多径时延扩展超过CP长度时，载波间干扰（ICI）和符号间干扰（ISI）会严重影响信号检测性能。为了解决这个问题，提出了一种基于深度学习的均衡器来近似最大似然检测。受相邻子载波之间的依赖性的启发，开发了一种计算效率高的联合检测方案。采用建议的均衡器，一个迭代接收机也被构造和检测性能进行了评估，通过模拟测量多径信道。我们的研究结果表明，建议的接收机可以实现显着的性能改善相比，两个传统的基线计划。
2020-07-23 cs.IT cs.LG math.IT
A Signal Detection Scheme Based on Deep Learning in OFDM Systems
Nanjing University of Aeronautics and Astronautics（南京航空航天大学）；China University of Petroleum (East China)（中国石油大学（华东））
在正交频分复用（OFDM）系统中，信道估计和信号检测是保证端到端通信质量的重要环节。在本文中，我们开发了一种DDLSD方法，即，OFDM系统中信号检测的数据驱动深度学习。首先，建立了OFDM系统模型。然后，将长短期记忆（LSTM）引入OFDM系统模型。通过仿真生成无线信道数据，将预处理后的时间序列特征信息输入LSTM完成离线训练。最后，利用训练好的模型对发射信号进行在线恢复。该方案与现有OFDM接收机的不同之处在于将信道状态信息（CSI）的显式估计转化为不可见的估计，并直接恢复发送符号。仿真结果表明，DDLSD方案在改善信道估计和信号检测性能方面优于现有的传统方法。
2021-07-24 cs.IT cs.LG eess.SP
Self-Interference Cancellation for Full-Duplex Massive MIMO OFDM with Single RF Chain
本文针对单射频链全双工大规模MIMO OFDM系统中的相位噪声问题，提出一种加权线性自干扰信道估计器以最小化残余自干扰功率，仿真表明其在强自干扰和低振荡器质量下显著优于传统最小二乘估计器。
2023-08-10 cs.IT eess.SP math.IT
Comparative Performance Analysis of Different Modulation Techniques for PAPR Reduction of OFDM Signal
在最新的无线通信领域中使用的最重要的多载波传输技术之一被称为正交频分复用（OFDM）。它有几个特点，如提供更大的抗多径衰落和脉冲噪声，消除符号间干扰（ISI）和载波间干扰（ICI）使用保护间隔称为循环前缀（CP）。OFDM信号的一个常见问题是峰均功率比（PAPR）很高，峰均功率比定义为OFDM信号的峰值功率与平均功率之比。在正交相移键控（QPSK）和正交幅度调制（QAM）的情况下，与现有的方法相比，我们先前的幅度限幅和滤波技术的改进设计显著降低了PAPR的量，而略微增加了比特出错率（BER）。本文研究了不同的高阶调制技术的比较性能分析的设计。
2014-06-11 cs.IT cs.NI math.IT
Joint Communications and Sensing Employing Optimized MIMO-OFDM Signals
联合通信和传感（JCAS）有可能提高物联网系统的整体能源，成本和频率效率。作为第一个努力，我们建议优化MIMO-OFDM数据符号携带的子载波更好的时间和空间域信号正交。这不仅提高了JCAS可用信号的可用性，还大大促进了物联网（IoT）设备执行高质量的传感。我们建立了一个优化问题，修改子载波上的数据符号，以提高上述信号的正交性。我们还开发了一个有效的算法来解决这个问题的基础上优化最小化框架。此外，我们发现独特的信号结构和功能，从新建模的问题，大大降低了优化的目标函数的复杂性。我们还开发了新的投影机，以加强所获得的解决方案的可行性。仿真结果表明，与原始通信波形相比，在达到相同感知性能的情况下，优化后的波形可降低3~ 4. 5 dB的信噪比要求，而未编码误比特率的信噪比损失仅为1~ 1. 5 dB。
2022-08-21 cs.IT cs.SY eess.SP
Machine Learning-enhanced Receive Processing for MU-MIMO OFDM Systems
Nokia Bell Labs（诺基亚贝尔实验室）；NVIDIA（英伟达）
机器学习（ML）可以以各种方式用于改进多用户多输入多输出（MU-MIMO）接收处理。典型的方法或者增强单个处理步骤，例如符号检测，或者由单个神经网络（NN）联合地替换多个步骤。这些技术表现出有前途的结果，但往往假设完美的信道状态信息（CSI）或无法满足实际系统所施加的可解释性和可扩展性的约束。在本文中，我们提出了一种新的策略，它保留了传统接收器的优点，但增强了ML组件的特定部分。其核心思想是利用正交频分复用（OFDM）信号结构来改善解映射和信道估计误差统计的计算。评估结果表明，建议ML增强接收机击败实际基线上所有考虑的情况下，在高速显着的收益。
2021-06-30 cs.IT cs.LG eess.SP
