Time-Frequency Pilot Sequence Design and LoS Delay-Doppler Estimation
International Institute of Information Technology, Hyderabad（海德拉巴信息研究所）
本文提出一种新颖框架，用于在密集散射传播环境中进行视距延迟-多普勒估计，采用时频域导频序列和扭曲卷积方法，提升估计性能。
2026-04-24 eess.SP
On the Inclusion and Utilization of Pilot Tones in Unique Word OFDM
已知唯一字-正交频分复用（UW-OFDM）提供优于使用循环前缀（CP）的常规OFDM的各种性能益处。最重要的是，UW-OFDM具有良好的频谱旁瓣抑制特性和出色的误码率性能。目前的研究主要集中在UW-OFDM的主要性能界限，很少关注的挑战，除了理想的通信场景，如系统参数估计任务。在这项工作中，我们提出了一种方法，包括频率导频音到UW-OFDM信令方案，然后可以用于这些估计任务。合适的优化标准，并突出显示的数据符号的导频的相互作用。基于导频音的载波频率偏移（CFO）的估计进行作为一个估计的例子，揭示了相当大的差异，传统的OFDM。在多径环境中的仿真结果表明，在UW-OFDM的CP-OFDM，这变得更加占主导地位，随着CFO增加的估计精度显着增加。这种性能差异是由于UW-OFDM信号中存在的固有冗余。
2020-03-10 eess.SP
Block Distributed Compressive Sensing Based Doubly Selective Channel Estimation and Pilot Design for Large-Scale MIMO Systems
大规模多输入多输出（MIMO）系统中的双选择性（DS）信道估计是一个具有挑战性的问题，因为需要估计大量的信道系数，这需要难以承受的导频开销。本文首先分析了基展开模型（BEM）各阶系数和各收发天线对系数的公共稀疏性。在此基础上，提出了一种新的导频图案，该图案中插入了保护导频，以消除叠加导频图案下的载波间干扰。此外，利用不同BEM阶数和不同天线间BEM系数的共同稀疏性，提出了一种基于块分布式压缩感知（BDCS）的大规模MIMO系统DS信道估计器。其结构化稀疏性在保证估计精度的前提下减少了导频开销。在此基础上，考虑到导频的块结构，提出了一种块离散随机优化导频设计算法。它通过减少测量矩阵的不同块之间的相干性来优化导频位置。此外，线性平滑方法被扩展到大规模MIMO系统，以提高估计的准确性。仿真结果验证了我们提出的估计器和导频设计算法与现有方案相比的性能增益。
2020-04-21 eess.SP
CRLB Approaching Pilot-aided Phase and Channel Estimation Algorithm in MIMO Systems with Phase Noise and Quasi-Static Channel Fading
针对具有相位噪声和准静态信道衰落的多输入多输出（MIMO）系统，提出了一种新的导频辅助相位和信道估计算法。我们的新方法允许，第一次，载波相位估计和恢复之前进行全面的信道估计。这又使得能够使用整个帧来计算信道估计，从而显著地提高其精度。该算法是几种线性算法的顺序组合，大大降低了计算复杂度。此外，我们还推导出，第一次，Cramer-Rao下界（CRLB）的MIMO系统，其中相位噪声估计仅使用角度信息。我们的数值结果表明，我们的相位估计算法的性能接近建议CRLB。此外，当与传统的卡尔曼算法相比，我们提出的算法显着改善系统的BER性能。
2021-12-05 eess.SP
Performance Evaluation of Wireless Multi-Carrier (MC) Communication Systems
本文主要研究OFDM系统中的数据辅助（DA）方案和CFO跟踪。首先建立了无CFO和有CFO的OFDM系统模型。系统性能通过仿真进行了评估。以误比特率、星座图、相位输出和相位误差作为性能指标。在不同的信道条件下的不同类型的调制的性能进行评估。本文提出了一种基于第二类控制环的双带宽CFO跟踪方法，以减少锁相环的捕获时间。实验证明，该方案的传输速度明显快于传统方案，并改善了系统的误码率。此外，通过使用群集导频音来改进对双带宽方案的进一步细化。改进的双带宽方案优于双带宽方案。
2022-10-14 eess.SP
Software Defined Radio Implementation of Carrier and Timing Synchronization for Distributed Arrays
通过使用来自一组独立的无线电节点的分布式波束成形，可以极大地提高无线网络的通信范围。从单独的无线电设备建立波束成形通信链路的关键挑战之一是实现载波频率和采样定时同步。本文介绍了一种实现方案，解决了载波频率和采样定时同步，同时使用指定的主节点和从节点之间的RF信令。通过使用由主节点发送的导频信号，每个从节点估计和跟踪频率和定时偏移，并对其进行数字补偿。在GNU Radio中开发了该系统的实时实现，并使用Ettus USRP N210软件定义无线电进行了测试。测试结果表明，在70%的时间内，分布式阵的剩余频率误差可达5 Hz，剩余定时偏差可达1/16采样周期。这种性能使得分布式波束成形能够用于范围扩展应用。
2018-11-06 eess.SP
Geometry-Informed Neural Network for Pilot-Limited Channel Estimation via Sensing from Uplink Traffic
University of California San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
针对导频受限的上行信道估计，提出TRACE方法，利用常规多用户上行流量学习几何感知先验并结合少量导频，在15 GHz街道峡谷中以8导频实现-7.48 dB NMSE，优于现有方法超3 dB。
2026-10-08 eess.SP
Practical Synchronization for OTFS
在现有的正交时频空间调制（OTFS）联合定时频率同步的文献中，采用了实际上不可行的具有较大峰均功率比（PAPR）的脉冲导频。因此，在本文中，我们提出了一个定时偏移（TO）和载波频率偏移（CFO）估计OTFS在线性时变（LTV）信道，使用低PAPR导频结构。所提出的技术利用最近提出的实际可行的导频结构与循环前缀（PCP）。我们利用PCP在延迟和时域中的周期性特性来找到每个OTFS块的起始点。此外，我们提出了一个两阶段的CFO估计技术，超过一个数量级的估计精度比现有的估计使用脉冲导频。在第一阶段中，通过我们提出的基于最大似然（ML）的方法，获得了一个粗略的CFO估计，在第二阶段中进行了细化。所提出的基于ML的方法部署广义复指数基扩展模型（GCE-BEM）来捕获信道的时间变化，将它们吸收到导频中，并提供准确的CFO估计。由于我们所提出的同步技术利用相同的导频部署的信道估计，它不需要任何额外的开销。最后，我们通过仿真评估我们提出的同步技术的性能。我们还比较并显示了我们提出的技术的优越性能，只有其他现有的联合TO和CFO估计方法在OTFS文献。
2023-01-24 eess.SP
Characterizing ISCI in Multi-carrier ISAC Systems over Doubly Dispersive Channel: Joint Sensing and Communication Performance Analysis
The Hong Kong University of Science and Technology (Guangzhou)（香港科技大学（广州））；HKUST Fok Ying Tung Research Institute（香港科技大学霍英东研究院）；The Hong Kong University of Science and Technology（香港科技大学）
针对双色散信道下多载波ISAC系统的ISCI问题，提出广义OFDM框架分析四种ISCI处理方法，推导LMMSE信道估计器并量化感知与通信性能，揭示性能-复杂度权衡以指导实际设计。
2025-11-12 eess.SP
OFDM-Based Positioning with Unknown Data Payloads: Bounds and Applications to LEO PNT
本文首次推导了同时包含已知导频和未知数据载荷的OFDM信号在TOA估计中的Ziv-Zakai界（ZZB），并提出了估计器与信号设计策略，在低轨非地面网络信道中验证了其定位精度。
2024-07-26 eess.SP
Wideband Channel Estimation with A Generative Adversarial Network
在诸如毫米波（mmWave）和太赫兹（THz）的高载波频率下的通信需要在低SNR下对非常大的带宽进行信道估计。因此，为每个相干带宽分配正交导频音导致过多的导频。我们利用生成对抗网络（GANs）在低信噪比下准确估计具有少量导频的频率选择性信道。该方法首先通过训练生成网络学习从真实但未知的信道分布中产生信道样本，然后根据当前接收信号优化网络的输入向量，以此作为先验估计当前信道。我们的研究结果表明，在-5 dB的SNR，即使采用一位移相器的收发器，我们的设计实现了相同的信道估计误差的LS估计器与SNR = 20 dB或LMMSE估计器在2.5 dB，都与全数字架构。此外，基于GAN的估计器将所需的导频数量减少了约70%，而不会显着增加估计误差和所需的SNR。我们还表明，生成网络似乎并不需要重新训练，即使集群和射线的数量发生很大变化。
2020-12-22 eess.SP
Transformer-Hypernetwork-Controlled Deep-Unfolded Phase-Aware Channel Estimation Refinement for Phase-Drift-Robust Backscatter Links
提出THUNDER方法，利用Transformer提取相位上下文、超网络生成控制参数，通过展开高斯-牛顿步骤精化相位感知信道估计，消除相位漂移导致的高信噪比误差基底，相比最强学习基线获得8.9 dB归一化均方误差增益。
2026-07-01 eess.SP
Time and Frequency Synchronization for Multiuser OTFS in Uplink
面向高移动上行MU-OTFS，本文提出基于SU-PCP/MU-PCP导频与相关、滤波器组及阈值判据的TO估计，并结合CPF-BEM将多维ML CFO搜索降为多个一维搜索。
2025-07-23 eess.SP
A Novel Low-Complexity Peak-Power-Assisted Data-Aided Channel Estimation Scheme for MIMO-OFDM Wireless Systems
本文针对SISO和MIMO-OFDM系统提出低复杂度峰值功率辅助DACE方案，通过发射端选峰值功率载波作额外导频提升估计精度，结合压扩技术抑制峰均比，在降低50%导频开销的同时优化MSE、BER性能与频谱效率。
2024-10-08 eess.SP
Laser Phase Noise Tolerance of Uniform and Probabilistically-shaped QAM Signals for High Spectral Efficiency Systems
我们数值和实验研究的激光相位噪声容限的概率形状（PS）和均匀形状（US）的正交幅度调制（QAM）信号。在仿真中，我们在相同的信息速率（IR）下比较了PS-64 QAM与US-16 QAM、PS-256 QAM与US-64 QAM以及PS-1024 QAM与US-256 QAM。我们确认，足够的整形增益观察窄线宽激光器，而降解的整形增益时，清楚地观察到大的相位噪声和高阶调制格式的假设。在我们的实验中，我们比较偏振分多路复用（PDM）的16-GBd PS-1024 QAM和US-256 QAM在相同的红外线使用激光器与0.1 kHz和40 kHz的线宽。对于载波相位恢复（CPR），我们采用了导频辅助数字锁相环。结果表明，PS-1024 QAM在0.1 kHz激光或> 5%导频比下实现了高性能，而US-256 QAM在使用40 kHz线宽和< 5%导频比的激光时优于PS-1024 QAM。我们还评估了所需的光信噪比在前向纠错限制和可实现的信息速率的导频比的依赖性。此外，我们比较了两种类型的CPR更新方案的性能：仅在导频符号或在所有符号更新相位估计。
2020-12-15 eess.SP
Direct and Ambient Backscatter Communications with a Dual-Function Radar Transmitter
Columbia University（哥伦比亚大学）；University of Cassino and Southern Lazio（卡西诺与南拉齐奥大学）
本文提出一种双功能雷达发射机同时实现直接通信与环境反向散射通信的系统，通过非线性向量调制和子空间结构实现联合解码与分离解码，讨论了系统性能与信道估计精度的权衡。
2026-04-16 eess.SP
Position-Based Interference Elimination for High Mobility OFDM Channel Estimation in Multi-cell Systems
正交频分复用（OFD-M）和多小区结构在当前高速训练（HST）系统中被广泛采用以提供高数据速率的无线通信。本文研究了一种典型的多小区结构的多天线OFDM HST通信系统，该系统同时考虑了高移动性引起的载波间干扰（ICI）和多小区干扰（MCI）。利用训练列车的位置信息，提出了一种新的基于位置的干扰消除方法，以消除一般基扩展模型（BEM）的MCI和ICI。我们表明，MCI和ICI可以完全消除所提出的方法，以获得在每个接收天线的ICI免费导频。此外，对于所考虑的多小区HST系统，我们开发了一种低复杂度的压缩信道估计方法，并考虑了最佳导频图案的设计。所提出的干扰消除方法和最优导频方向图对训练速度和位置以及多小区多天线系统具有鲁棒性。仿真结果证明了该方法在多小区HST系统中的有效性和鲁棒性。
2020-03-01 eess.SP
Pilot-Based Key Distribution and Encryption for Secure Coherent Passive Optical Networks
本文提出基于GCS-PAM4导频的密钥分发与AES加密方案，在不增加额外开销下实现200-Gbps相干PON上行无差错密钥分发和下行防窃听，且不影响载波相位恢复性能。
2023-12-25 cs.CR eess.SP
Uplink OFDM Channel Prediction with Hybrid CNN-LSTM for 6G Non-Terrestrial Networks
针对6G低轨非地面网络（NTNs）OFDM通信的高导频开销问题，提出混合CNN-LSTM信道预测器，每隔一个时隙移除导频并预测无导频时隙的CFR矩阵，提升有效吞吐量且泛化能力良好。
2025-02-13 eess.SP
Purposeful Co-Design of OFDM Signals for Ranging and Communications
该研究分析了OFDM信号测距与通信协同设计中导频资源分配的基本权衡，推导了衰落信道下的相关性能界，探究了帕累托最优设计方案及不同策略随信道的变化规律。
2024-01-30 eess.SP
Double-decker: Productive Backscatter Communication Using a Single Commodity Receiver
提出新型反向散射系统double-decker，通过将载波OFDM符号分为导频和数据符号，仅需单一商用接收器即可解调，实现35.2kbps标签速率和28米通信范围，解决了传统系统需双接收器的问题。
2024-08-29 cs.NI eess.SP
Distributed Beam Alignment in sub-THz D2D Networks
针对sub-THz D2D网络中高维信道状态信息获取开销过大的问题，提出一种基于恒定包络梳状频谱导频设计的压缩感知波束对齐方法，结合顺序分区策略实现开销对数级扩展，大幅减少全网对齐所需导频数。
2024-12-20 eess.SP
Improving Doppler Resilience of OFDM through Delay-Doppler Sensing
Indian Institute of Technology Delhi（印度德里理工学院）；Cohere Technologies Inc.（科赫科技有限公司）；University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；Duke University（杜克大学）
提出基于延迟-多普勒域感知的CP-OFDM方案，通过叠加ZC导频和DD域处理获取信道滤波器，推导频域输入输出关系并消除导频干扰，在高移动性场景下显著提升频谱效率。
2026-06-23 cs.IT eess.SP math.IT
A Study of Neural Polar Decoders for Communication
Ben-Gurion University of the Negev（内盖夫本-古里安大学）；Duke University（杜克大学）
本文将神经极化解码器扩展到真实OFDM与单载波通信系统，支持任意码长、高阶调制和多信道条件，实验显示其在5G信道上优于标准5G极化解码器。
2025-10-03 cs.AI eess.SP
A Family of Deep Learning Architectures for Channel Estimation and Hybrid Beamforming in Multi-Carrier mm-Wave Massive MIMO
Duzce University（迪兹杰大学）；University of Luxembourg（卢森堡大学）
混合模拟和数字波束成形收发器有助于解决下一代毫米波（mm-Wave）大规模多输入多输出（多输入多输出）系统中昂贵硬件和高训练开销的挑战。然而，在混合架构中缺乏全数字波束成形以及毫米波的短相干时间对信道估计施加了额外的约束。解决这些挑战的现有工作主要集中在窄带信道上，其中采用基于优化或贪婪算法来导出混合波束形成器。在本文中，我们介绍了一种用于频率选择性宽带毫米波系统的信道估计和混合波束成形的深度学习（DL）方法。特别是，我们考虑了大规模多输入多输出正交频分复用（MIMO-OFDM）系统，并提出了三种不同的DL框架，包括卷积神经网络（CNN），它接受接收信号的原始数据作为输入，并在输出端产生信道估计和混合波束形成器。我们还介绍了离线和在线预测方案。数值实验表明，与当前最先进的优化和DL方法相比，我们的方法提供了更高的频谱效率，更少的计算成本和更少的导频信号数量，以及对接收到的导频数据，损坏的信道矩阵和传播环境的偏差的更高的容忍度。
2022-01-03 cs.IT cs.LG eess.SP
Orthogonal Chirp Delay-Doppler Division Multiplexing (CDDM) Modulation for High Mobility Communications
Southwest Jiaotong University（西南交通大学）
本文提出了一种基于正交啁啾Zak变换的CDDM调制方案，通过时频域扩展实现高效信号复用，并在信道估计性能和计算效率方面优于现有方案。
2025-11-22 eess.SP
Carrier Phase Ranging for Indoor Positioning with 5G NR Signals
室内定位是物联网（IoT）和人工智能（AI）的核心技术之一，预计将在即将到来的AI时代发挥重要作用。然而，受室内环境复杂性的影响，实现连续可靠的室内定位仍具有很高的挑战性。目前，5G蜂窝网络正在全球范围内部署，其新技术带来了提高无线室内定位性能的方法。在本文中，我们研究了5G新无线电（NR）下的室内定位，该无线电已被标准化并在大规模市场中商业化运营。具体而言，提出了一种解决方案，并开发了一种用于室内定位的软件定义接收机（SDR）。在我们的SDR室内定位系统中，5G NR信号首先由通用软件无线电外设（USRP）采样，然后通过检测同步信号块（SSB）的开始来实现粗同步。然后，在物理广播信道（PBCH）上发送的导频的帮助下，依次执行多径捕获和延迟跟踪以估计接收信号的到达时间（ToA）。此外，为了提高ToA测距精度，估计了第一到达路径的载波相位。最后，为了量化我们的ToA估计方法的准确性，在办公室环境中进行了室内现场测试，其中安装了用于商业用途的5G NR基站（称为gNB）。我们的测试结果表明，在静态测试场景中，以1-σ误差间隔测量的ToA精度约为0.5 m，而在行人移动环境中，距离精度在0.8 m以内的概率为95%。
2021-12-22 eess.SP
Delay-Doppler Domain Signal Processing Aided OFDM (DD-a-OFDM) for 6G and Beyond
Beijing Jiaotong University（北京交通大学）；University of New South Wales（新南威尔士大学）；Technical University of Berlin（柏林工业大学）；Queensland University of Technology（昆士兰科技大学）；Southern University of Science and Technology（南方科技大学）；Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）；Southeast University（东南大学）
本文提出DD-a-OFDM方案，通过延迟-多普勒域信号处理提升OFDM性能，证明多普勒域干扰可转为高斯干扰，并推导CRLB，开发ML和峰值检测通道估计器，验证在BER和信道估计精度上优于传统OFDM和OTFS。
2026-05-10 eess.SP
Timing Recovery for Non-Orthogonal Multiple Access with Asynchronous Clocks
针对NOMA-PON中强弱ONU异步时钟引发的定时误差与相位噪声问题，提出基于Abs TED的定时恢复和导频辅助载波相位恢复算法，经25G实验验证可使弱ONU达到20%软判决前向纠错门限。
2024-09-13 eess.SP
Synchronization and Channel Estimation of OTFS with RF Impairments
South Eastern Technological University（东南理工大学）；Dundalk Institute of Technology（邓多克理工学院）；Trinity College Dublin（都柏林三一学院）
针对高移动性场景下OTFS系统的射频损伤问题，本文提出基于PCP导频的同步与信道估计框架，联合估计CFO与有效信道，仿真验证了所提技术的有效性。
2026-08-21 eess.SP
Precoded Zak-OTFS for Per-Carrier Equalization
本文针对 Zak-OTFS 调制中的二维部分响应信道提出一种新型预编码技术，实现逐 DD 载波独立均衡并消除载波间干扰，从而显著降低均衡复杂度并提高频谱效率。
2025-07-18 cs.IT eess.SP math.IT
Joint CFO and Channel Estimation for RIS-aided Multi-user Massive MIMO Systems
在无线通信中，精确的信道估计对于实现可重构智能表面（RISs）所承诺的性能增益是必不可少的。在多用户正交频分多址接入（OFDMA）系统的上行链路中，诸如载波频率偏移（CFO）的同步误差会显著降低信道估计性能。这在RIS辅助通信中变得更加关键，因为即使是小的信道估计误差也会导致显著的性能损失。基于此，本文提出了一种适用于RI辅助多用户大规模多输入多输出（MIMO）系统的联合CFO和信道估计方法。我们提出的导频结构允许准确估计的CFO没有多用户干扰（MUI），使用相同的导频资源的CFO估计和信道估计。对于多用户CFO的联合估计，设计了一种基于相关性的方法，使用在所有BS天线处的接收信号。使用最小二乘（LS）估计与所获得的CFO值，所有用户的信道联合估计。为了优化数据传输阶段的RIS相移，我们提出了一种投影梯度法（PGM）。仿真结果表明，该方法在信道估计的归一化均方误差（NMSE）和误比特率（BER）性能方面都有改善。
2022-01-21 eess.SP
An Application of Neural Networks to Channel Estimation of the ISDB-TB FBMC System
由于技术的发展和数字电视的普及，许多研究人员正在研究更有效的传输和接收方法。这是因为使用8 K SUPER Hi-VISION等新标准传输更高质量的视频的需求。在这种情况下，正在应用与高级编码和同步方法相关联的调制技术，例如滤波器组多载波，旨在实现所需的数据速率以支持超高清视频。同时，研究能够更好地接收所发送的信号的信道估计的方式也是重要的。该任务并不总是微不足道的，具体取决于通道的特征。因此，人工智能的使用可以有助于从所发送的导频估计信道频率响应。一种称为反向传播训练的经典算法可以应用于找到信道均衡器系数，从而使正确接收电视信号成为可能。因此，这项工作提出了一种信道估计的方法，使用神经网络技术来获得在巴西数字系统电视，称为ISDB-TB，使用滤波器组多载波的信道响应。
2018-03-03 eess.SP
Cell-Free Massive MIMO-OFDM Transmission over Frequency-Selective Fading Channels
该文提出并分析了频率选择性衰落信道下基于正交频分复用（OFDM）的无小区大规模多输入多输出（CFmMIMO）多载波传输。提出了频域共轭波束形成、导频分配和用户特定的资源分配。CFmMIMO-OFDM是可扩展的，以服务于大量的用户，并且是灵活的，以提供不同的数据率的异构应用。
2021-07-03 cs.IT eess.SP math.IT
Fourier-Domain CFO Estimation Using Jutted Binary Modulation on Conjugate-Reciprocal Zeros
提出 J-BMOCZ 非相干调制，通过零点星座不对称性在傅里叶域实现无导频、无信道编码的 CFO 估计，并以仅 1 dB 损失取得优于 CPC 方案的 BER 性能。
2025-06-10 eess.SP
Unsupervised Online Channel Estimation for High-Mobility OFDM via Implicit Neural Representation
University of Electronic Science and Technology of China（电子科技大学）；Shenzhen Research Institute of Big Data, The Chinese University of Hong Kong-Shenzhen（香港中文大学（深圳）大数据研究院）
本文提出基于隐式神经表示的无监督在线信道估计方法，通过建模时变频率选择性信道为连续时间-频率函数，有效应对多普勒频移引起的ICI干扰，实现高可靠性的信道估计。
2026-05-11 eess.SP
Enhancements in Score-based Channel Estimation for Real-Time Wireless Systems
针对实时MIMO系统，提出基于分数模型的信道估计增强，通过噪声调度与跳步加速采样，实现低延迟且无性能损失。
2025-09-09 eess.SP
Data-Aided Asynchronous OFDM Integrated Sensing and Communications: A Mean-Field Variational Bayes Approach
San Diego State University（圣地亚哥州立大学）；University of California, San Diego（加州大学圣地亚哥分校）
针对异步上行链路OFDM-ISAC系统，提出数据辅助的平均场变分贝叶斯框架，联合推断多类参数，利用检测数据符号细化传感参数，性能优于多种基线方法，凸显同步感知设计的重要性。
2026-09-09 eess.SP
Carrier Aggregation Enabled Integrated Sensing and Communication Signal Design and Processing
针对频谱碎片化导致ISAC感知性能下降的问题，本文提出基于载波聚合的ISAC信号设计，结合压缩感知与FISTA算法处理，并推导CRLB，验证其提升测距测速精度。
2023-11-28 cs.IT eess.SP math.IT
Interference-Aware Accurate Signal Recovery in sub-1 GHz UHF Band Reuse-1 Cellular OFDMA Downlinks
在低于1GHz的UHF频带中操作的重用-1系统受到实质性同信道干扰（CCI）的限制。在这种正交频分多址（OFDMA）蜂窝系统中，扇区间或塔间干扰（ITI）使得准确的信号恢复非常具有挑战性，因为低于1GHz的频带仅支持单输入单输出（SISO）链路。干扰感知接收器算法对于减轻这种低频带中的ITI是必不可少的。这样的算法使得能够在整个国土上实现无处不在的移动宽带接入，比如具有服务质量保证的>95%的地理覆盖。干扰感知信号恢复的一个要素是使用非正交导频子载波的基于最小二乘的联合信道估计方案。然后将该估计器与使用正交导频子载波的变体进行比较，以显示该联合估计器的优点。结果表明，所提出的联合估计需要更少的导频被很好地确定相比，其下确定的正交对应。此外，它很容易实现，不需要任何信道统计知识。这项工作还得出了所需的补偿因子的干扰感知检测器在存在的载波间干扰（ICI）源自多个发射机。仿真结果表明，在中高频率选择性下，联合信道估计器的性能优于传统信道估计器。联合检测器的建议的补偿因子被发现是必不可少的相位跟踪导频的情况下，恢复发送信号。
2022-11-15 cs.IT eess.SP math.IT
Time and Frequency Offset Estimation and Intercarrier Interference Cancellation for AFDM Systems
本文提出AFDM系统中两种最大似然时间与频率偏移估计器，利用啁啾周期前缀冗余免导频，并设计镜像映射方案消除残余频偏导致的载波间干扰，数值验证有效。
2023-12-28 cs.IT eess.SP math.IT
Doppler Effect in High-Mobility Free Space Optical Links with Multicarrier Intensity Modulation
Aix-Marseille University, CNRS, Centrale Med, Fresnel Institute（艾克斯-马赛大学、法国国家科学研究中心、中央理工学院马赛分校、费斯奈尔研究所）；School of Engineering, the University of Edinburgh（爱丁堡大学工程学院）
本文针对高移动性自由空间光链路，研究了多载波强度调制下的多普勒效应，明确了不同多普勒频移下CPE与ICI的影响，提出需同时进行CPE跟踪和ICI抑制，适用于低轨卫星等场景。
2026-09-01 eess.SP
Over-the-Air Design of GAN Training for mmWave MIMO Channel Estimation
University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）
未来的无线系统趋向于更高的载波频率，其提供更大的通信带宽，但需要使用大的天线阵列。现有的用于信道估计的信号处理技术在性能和导频开销方面不能很好地缩放到这种“高维”状态。同时，训练用于信道估计的基于深度学习的方法需要将导频测量映射到干净的信道实现的大型标记数据集，其只能使用模拟信道离线生成。在本文中，我们开发了一种新的无监督空中（OTA）算法，利用噪声接收导频测量训练一个深生成模型输出波束空间MIMO信道实现。我们的方法利用生成对抗网络（GAN），同时使用条件输入来区分视线（LOS）和非视线（NLOS）信道实现。我们还提出了OTA算法的联邦实现，该算法将GAN训练分布在多个用户上，并大大减少了用户侧计算。然后，我们制定信道估计从有限数量的导频测量作为一个逆问题，并通过优化训练的生成模型的输入向量重建的信道。我们所提出的方法显着优于正交匹配追踪LOS和NLOS信道模型，和EM-GM-AMP -一个近似的消息传递算法-LOS信道模型，同时实现NLOS信道模型的归一化信道重建误差方面的性能相当。更重要的是，我们提出的框架有可能使用真实的噪声导频测量进行在线训练，不限于特定的信道模型，甚至可以用于从噪声数据的数据集生成器的联邦OTA设计。
2022-05-25 cs.IT cs.LG eess.SP
A Modified Interference Approximation Scheme for Improving Preamble Based Channel Estimation Performance in FBMC System
滤波器组多载波（FBMC）被认为是用于5G的有竞争力的波形候选，其可以取代正交频分复用（OFDM）。然而，信道估计（CE）在FBMC中是一个很大的挑战，因为它遭受固有干扰，这是由于子载波函数仅在实域中的正交性。在本文中，我们研究了一种改进的干扰近似方案（M-IAM），通过近似来自相邻导频的固有干扰，以适应复杂的信道频率，从而提高CE性能，除了简化其处理。除了新颖的前导码设计（IAM）之外，M-IAM方案还具有比其他常规前导码方案（即具有其版本（IAM-C）和（E-IAM-C）的干扰近似方法（IAM））更大的伪导频幅度。此外，所提出的（M-IAM）方案的特点是所需的较低的发射功率。通过512和2048个子载波，通过不同类型的室外和室内多径衰落信道，如IEEE 802.22，IEEE 802.11，Rician和加性高斯白噪声（AWGN），以及时变信道，如瑞利和车辆A（Veh-A）的M-IAM的CE性能进行了研究。仿真结果表明，在上述信道模型下，与传统前导码方案相比，M-IAM方案具有更低的误比特率、归一化均方误差和峰均功率比。所提出的方案具有节省发射功率的优点，这一要求可以匹配5G低功率要求。
2020-02-11 eess.SP
Ultra-low-power Monostatic Backscatter Platform with Phase-Aware Channel Estimation and System-Level Validation
Department of Electronics Engineering, Pusan National University（釜山大学电子工程系）
本文提出了一种超低功耗单馈背散射平台，通过相意识信道估计减少相位漂移，实现500kbps数据速率和320pJ/bit能耗，验证了多媒体支持的背散射物联网链路。
2026-01-05 eess.SP
MIMO Zak-OTFS: Channel Estimation, Detection, and Throughput Analysis
The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校）；Cohere Technologies Inc.（Cohere科技有限公司）；Indian Institute of Technology Delhi（德里印度理工学院）
本文将Zak-OTFS扩展到MIMO框架，提出基于延迟-多普勒域结构化导频的信道估计方法，并分析其在高时频选择性信道中的性能优势及与CP-OFDM的交叉行为。
2026-06-26 eess.SP
Single-Carrier Delay-Doppler Domain Equalization
针对OTFS调制PAPR过高的问题，提出单载波时延-多普勒域均衡方案（SC-DDE），在接收端利用DZT转换至DD域进行均衡，在保持低PAPR的同时实现了与OTFS可比的误码率性能。
2024-03-25 cs.IT eess.SP math.IT
Inter-frame Channel Prediction for Zak-OTFS
Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校）；Cohere Technologies Inc.（Cohere科技有限公司）
研究Zak-OTFS的帧间信道预测问题，利用有效DD域信道滤波器系数的确定性变化和子空间不变性，提出新颖的确定性ESPIRIT型方法，可基于训练帧系数预测未来几十帧及频率间隔几十帧的帧的信道滤波器。
2026-07-13 cs.IT eess.SP math.IT
PhyCOM: A Multi-Layer Parametric Network for Joint Linear Impairments Compensation and Symbol Detection
本文重点研究了通信系统中的联合损伤补偿和符号检测问题。首先，我们介绍了一个新的多层信道模型，它代表了通信系统中多重损伤的基本物理机制。该模型是由广泛的线性参数层，描述了前端损伤和信道效应的输入输出关系。使用这个特定的模型，我们表明，联合补偿和迫零检测问题可以解决一个特定的前馈网络称为PhyCOM。由于网络参数的数量很少，因此可以使用复杂的优化算法和有限数量的导频符号来有效地训练PhyCOM网络。数值例子来证明的有效性PhyCOM网络与通信系统损坏的发射机和接收机IQ不平衡，载波频率偏移，有限脉冲响应通道，发射机和接收机相位噪声失真。仿真结果表明，与传统的数字信号处理方法相比，该方法具有更高的灵活性，在计算复杂度略有增加的情况下，具有更好的统计性能。
2022-03-01 eess.SP
A JEPA-Based Field-Layer World Model for Bridging Channel Prediction and Estimation
Institute of Digital Future, Khalifa University（Khalifa大学数字未来研究所）；Faculty of Applied Sciences, Macao Polytechnic University（澳门理工大学应用科学学院）
该研究针对MIMO-OFDM无线系统中CSI预测鲁棒性差的问题，提出基于JEPA的场层世界模型，通过多尺度对齐策略实现跨频段重构，显著提升了波束成形增益。
2026-08-12 eess.SP
A Semi-Blind Multiuser SIMO GFDM System in the Presence of CFOs and IQ Imbalances
在本文中，我们研究了一个开放的主题的多用户单输入多输出（SIMO）广义频分复用（GFDM）系统中存在的载波频率偏移（CFO）和同相/正交相位（IQ）的不平衡。提出了一种低复杂度的多信道、CFO和IQ不平衡的半盲联合估计方案。利用子空间方法，首先将U个用户对应的CFO和信道分成U组。对于每个用户，通过最小化最小特征值来提取CFO，并利用其对应的特征向量进行信道盲估计。通过非常少的导频与信道模糊度联合估计IQ不平衡参数。所提出的方案是可行的，为更广泛的接收天线数量，并没有限制的分配方案的子符号和子载波，调制类型，循环前缀长度和每个GFDM符号的子符号的数量。仿真结果表明，该方案在误比特率、中断概率、CFO估计均方误差、信道和IQ不平衡估计等方面均优于现有方法，同时具有更高的频谱利用率和更低的计算复杂度。推导了该方案的Cramer-Rao下界，并与仿真结果进行了比较，验证了该方案的有效性.
2020-10-14 eess.SP
Performance Analysis of AFDM Under In-Phase and Quadrature Imbalance at Receiver
本文研究接收端IQ不平衡对AFDM系统误码率性能的影响，建立了数学模型并推导了闭式BER表达式，仿真验证了理论分析并表明AFDM比OFDM对IQ不平衡更敏感。
2026-06-16 eess.SP
Optimal Training Design for Over-the-Air Polynomial Power Amplifier Model Estimation
本文从估计理论角度设计空中PA模型估计的最优训练，最小化最大MSE，相比均匀训练降低10倍，利用先验信息在低SNR下额外获得300倍增益。
2024-04-19 eess.SP
Low-Complexity Frequency Domain Equalization of Zak-OTFS in Doubly-Spread Channels
本文针对Zak-OTFS在双扩展信道中DD域均衡复杂度过高的问题，提出利用频域信道带状结构将均衡复杂度从O(M³N³)降至O(M²N²)，并给出从DD域估计重建频域信道的低复杂度方法。
2025-07-07 cs.IT eess.SP math.IT
