改进的SRUPF算法提升OFDM系统盲均衡性能与实时性

该论文主要探讨了"改进的UPF算法在OFDM系统盲均衡中的应用研究"，由侯晓宇和张三同两位作者在北京交通大学电信学院完成。UPF滤波算法因其高精度和抗噪声特性在盲均衡中表现出色，然而其计算复杂度较高，无法满足通信系统实时性的需求。针对这一问题，研究者引入了平方根无迹粒子滤波算法（SRUPF），以降低计算负担并增强算法的数值稳定性。 在传统的UPF算法中，三阶状态逼近会导致计算量增加，且可能导致系统状态协方差的非负定性丧失，影响算法性能。为解决这些问题，论文提出了一种改进策略，首先采用SRUPF步骤，利用SRUKF作为重要性概率密度分布，只生成部分粒子，其余通过粒子滤波补充，从而兼顾了新观测信息的考虑和计算效率的提升。这种方法在保持滤波效果基本不变的前提下，显著减少了计算量，提高了系统的实时性。 论文的核心部分介绍了OFDM系统的模型，这是一种广泛应用于信号传输系统的多载波调制技术，特别适合于信号失真严重的环境。在OFDM系统中，盲均衡是关键环节，使用改进的UPF算法有助于恢复原始信息并优化通信效果。通过图1所示的OFDM基本框图，展示了整个系统的运作流程。 作者的研究成果表明，这种改进后的UPF算法在OFDM盲均衡中具有显著的优势，不仅提高了均衡的运算速度，还保持了较高的均衡精度，对于实际通信系统具有重要的工程价值。该研究对于优化无线通信系统的实时性和性能具有指导意义，也为后续的相关理论研究和实际应用提供了新的视角和方法。