OFDM电力线通信中基于粒子滤波的信道估计

粒子滤波(PF)算法具有强大的潜力,可以解决困难的非线性和非高斯问题。 针对电力线信道的非线性,非高斯和时变特性,提出了一种将PF算法与决策反馈方法相结合的时变信道估计方案。 在提出的方案中,首先使用伪噪声(PN)相关方法测量室内电力线信道,并建立一阶动态自回归(AR)模型来描述所测量的信道,然后,信道状态为利用提出的方案从接收到的信号中动态估计。 同时,由于电力线信道的噪声分布复杂,分析了在米德尔顿A类脉冲噪声环境下基于该方案的信道估计性能。 与分别基于最小二乘(LS),卡尔曼滤波(KF)和所提出算法的信道估计方案进行了比较。 仿真表明,处理该电力线信道估计的非线性和非高斯问题性能的PF算法分别优于LS和KF,因此该算法具有较高的估计精度。 因此,证实了PF算法在电力线信道估计中具有其自身独特的优势。