认知无线电NC-OFDM系统中基于压缩感知的信道估计新方法

提出了一种基于压缩感知(CS,compressive sensing)理论的不连续子载波正交频分复用(NC-OFDM,non-contiguous orthogonal frequency division multiplexing)系统信道估计新方法,全面研究了认知无线电NC-OFDM系统CS信道估计的理论框架、导频图案的设计、信道估计算法,并依据CS测量矩阵设计理论提出了测量矩阵互相关最小化的导频图案优化准则。仿真结果表明,同已有的NC-OFDM系统信道估计方法相比,CS信道估计能够在多种禁用子载波场景下,使用较少导频获得很好的信道估计性能。     

基于SAMP重构算法的OFDM系统稀疏信道估计方法

为了提高OFDM系统稀疏信道估计的精度和减少导频子载波的数目,本文将OFDM系统频率选择衰落信道时域稀疏冲激响应的参数估计问题转化为压缩感知理论中在稀疏度未知及存在噪声干扰情形下复数稀疏信号的重构问题,提出了分别基于基追踪降噪（BPDN）和稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）的两种OFDM系统稀疏信道估计方法。在导频数和信噪比均相同的情形,与传统的最小二乘法（LS）、匹配追踪-最小二乘法（MP-LS）的信道估计方法相比,仿真结果表明所提出的两种方法无须将信道的稀疏度作为先验知识,并具有归一化均方误差小和误比特率低的优点。在所提出的两种方法中,基于SAMP的方法比基于BPDN的方法具有运行速度快、性能更接近Cramer-Rao界的优点,且导频子载波仅为系统子载波的12.5%,信噪比约大于10dB时,采用基于SAMP的方法在信道稀疏度未知的情形也能获得满足实际应用的误比特率。      

基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计应用

压缩感知理论可通过远低于那奎斯特准则的方式进行采样数据,仍能够精确恢复出原始信号,基于CS技术的信道估计可减少OFDM系统中导频的数量,同时可获得较好的估计性能,本文通过介绍CS理论和OFDM信道估计方法,将CS理论应用到信道估计中,重点介绍通过ROMP算法估计信道冲击响应函数。     

一种基于RAMP算法的OFDM稀疏信道估计方法

针对OFDM稀疏信道估计需要信道稀疏度作先验条件的不足,将正则化自适应匹配追踪（RAMP ） 用于信道重建,可在信道稀疏度未知的情况下,自适应地调整候选集原子的个数,并利用正 则化过程实现支撑集的二次筛选,逐步扩大支撑集,准确地估计出信道的冲激响应。仿真结 果表明,该方法收敛速度快,估计效果好,有较好的应用价值。     

LTE-A基于压缩感知的信道估计

针对在多普勒环境下LTE-A(改进的长期演进)系统时频域二维稀疏信道的特性,根据导频在时频域的分布以及二者之间的相关性,通过将搜索空间分解为时域上OFDM(正交频分复用)符号间和频域上子载波间范围,提出了一种基于OMP(正交匹配追踪)算法改进压缩感知的信道估计。仿真结果表明,改进的OMP算法较原始算法具有更低的MSE(均方误差)。     

压缩感知理论在OFDM稀疏信道估计中的应用

结合压缩感知(CS)理论,针对OFDM系统信道稀疏的特性,采用一种新的方法进行信道估计——可压缩采样的匹配追踪算法(CoSaMP),它本质上是一种贪婪算法,利用比较少的导频获得较好的信道估计性能,提高频谱资源利用率的同时,运算速度更快。详细地介绍了CoSaMP的算法原理及步骤,并将它与正交匹配追踪算法(OMP)和匹配追踪算法(MP)的性能进行了比较和分析。通过理论分析和实验仿真,证明了CoSaMP算法的有效性。     

压缩感知在稀疏信道估计中的应用

压缩感知( CS,Compressive Sensing)理论指出可以用低于奈奎斯特抽样定理的速率对稀疏信号进行采样并在收端以很高的概率重建信号,它是目前信号处理领域的研究热点.基于CS理论的信道估计会降低导频辅助信道估计的导频数量且估计性能好,介绍了CS的基本原理和信道估计相关内容,以及正交频分复用(OFDM,Ort...     

一种FDD大规模MIMO系统下行信道估计算法

信道估计是大规模多输入多输出(MIMO)系统的关键技术之一。本文针对频分双工(FDD)大规模MIMO正交频分复用(OFDM)系统,研究了下行信道估计问题。通过利用大规模MIMO-OFDM信道在角度-频域中的块稀疏特性,提出了基于块匹配追踪的低复杂度估计算法。另外,针对采用时域正交导频存在估计周期过长,有可能超过系统相干时间的问题,提出了天线分组发送方案,通过牺牲观测数据长度来换取信道估计周期的减少。仿真结果表明,所提算法具有良好的抗噪性能,可以准确找出稀疏向量的非零值位置,并可自适应确定稀疏度。     

MIMO-OFDM系统信道估计算法综述

MIMO-OFDM技术是近年来通信信号处理领域的研究热点,无线信道不仅是频率选择性的,而且是时变的,为了获得较高的系统性能,信道估计就显得尤为重要.对MIMO-OFDM系统中现有的信道估计算法进行了综述,重点介绍了基于训练序列的、导频符号的以及盲和半盲信道估计算法.比较了各种算法的优缺点,提出了未来信道估计的发展方向.     

MIMO-OFDM系统中的信道估计算法

本文对MIMO—OFDM系统中的信道估计技术进行了介绍,根据是否使用训练序列,信道估计可以分为导频辅助信道估计、盲信道估计及半盲信道估计,本文分别对已有的信道估计算法进行了综述,并对一种已有的基于m序列的时域信道估计方法进行了改进。     

基于压缩感知的大规模MIMO信道估计与反馈

针对大规模 MIMO系统信道估计精度低及反馈方案较为复杂的问题,在差分信道估计及反馈方案上提出了一种基于系数相关性的压缩采样匹配追踪（BCC-CoSAMP）算法。该算法将CoSAMP算法中衡量两个向量之间关系的内积替换为基于相关系数的向量关系判定,从而较快地选出与原始信号相关性强的原子,达到提高信道估计精度的目的。仿真结果表明,与CoSAMP算法相比,所提出的BCC-CoSAMP算法在低信噪比情况下,信道估计精度平均有5 dB的提高,同时能平均提高系统总速率1.25 bit/(s.Hz)。     

MIMO-OFDM系统基于导频信道估计算法研究

介绍MIMO-OFDM系统,文章着重介绍分析了MIMO-OFDM系统的各种信道估计技术,通过对LS,MMSE,基于DFT的信道估计算法的仿真,得到三种算法的性能对比图。仿真结果显示LS性能虽不及其他两种估计算法,但是复杂度最低;MMSE性能较好,复杂度却高;DFT信道估计算法性能比LS好,复杂度也较低。     

OFDM信道估计中基于随机导频的OMP算法研究

信道估计是正交频分复用（OFDM）系统中非常重要的一个环节,准确的信道状态信息是数据可靠接收的重要保证.文中具体采用基于随机导频的正交匹配追踪算法（OMP）对OFDM系统进行信道估计,通过与最小二乘（LS）算法性能对比,验证了OMP算法可以使用更少的导频获得较好的估计性能.并仿真分析了OMP算法对先验信道稀疏度的依赖程度,为实际应用提供了一定参考意义.     

MIMO-OFDM系统的信道估计算法

基于训练序列的信道估计方法在慢衰落信道中呈现出较好的性能，但是这种方法不适用于快衰落环境，为了能够及时跟踪信道的变化，通常采用基于导频符号的信道估计方法。将针对采用连续传输方式的MIMO—OFDM系统，讨论基于导频符号的信道估计方法并进行了计算机仿真。     

基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计中的导频设计

为了提高基于压缩感知的正交频分复用( Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)稀疏信道估计性能,提出以互相关矩阵元素之间的距离立方和作为新的导频设计准则,更加准确地评价采样矩阵整体互相关性;针对传统导频搜索算法效率慢的问题,提出一种基于树的顺序替换导频间隔搜索( ...     

MIMO—OFDM系统信道估计算法研究

正交频分复用（OFDM）技术能有效克服多径带来的不利影响,提高频谱利用率;多输入多输出（MIMO）技术,可以在不增加系统带宽和发射功率的前提下,成倍提高系统容量和带宽利用率。将两者结合的MIMO—OFDM系统是近年来的研究热点,信道估计在提高该系统性能方面发挥着重要作用。本文主要介绍MIMO—OFDM系统结构,在此基础上介绍基于导频的信道估计,半盲信道估计和盲信道估计。     

大规模MIMO-OFDM系统结构化压缩感知信道估计中导频优化方法研究

对于FDD模式的大规模MIMO-OFDM系统,本文研究了将结构化压缩感知理论用于该系统的稀疏信道估计。考虑在该系统中将每个发送天线上的导频重叠放置,即每个发送天线可以在相同的时频资源块上发送导频符号,那么此时的系统稀疏信道估计问题可以建模为结构化压缩感知重建问题。为了优化导频位置和导频符号来改进稀疏信道估计的质量,提出了一种最小化完全块间相关值的导频优化准则以及基于此准则的导频搜索算法,完全块间相关值是结构化压缩感知框架下衡量恢复矩阵子块间相关程度的量值。仿真结果表明,与其他导频相比,使用此优化方法获得的导频可以使信道估计误差明显减小,其性能增益大约为2~5 dB。另外,仿真结果还表明,在相同的导频数量前提下,使用优化导频获得的性能增益会随着发送天线数量的增加而变得更加明显。      

基于压缩感知的OFDM系统信道估计方法

针对无线信道的时域稀疏性以及稀疏度未知的问题,文章将压缩感知技术应用到正交频分复用(OFDM)系统信道估计中,提出了一种稀疏度自适应正交匹配追踪信道估计算法。算法利用离散傅里叶变换(DFT)信道估计算法对循环前缀内和外的噪声进行处理,估计得到的信道频率响应作为正交匹配追踪(OMP)算法稀疏迭代终止的判断条件,实现稀疏度自适应信号重建。同时在原子预选阶段,采用Dice系数准则代替内积准则作为相关性度量准则,可达到更优的估计性能。仿真结果表明,该算法相比于传统的压缩感知信道估计算法具有较好的性能,可以提高系统的归一化均方误差(NMSE)和误码率(BER)性能。     

MIMO—OFDM信道估计新方法

利用小波变换思想,提出一种基于小波去噪的多输入多输出正交频分复用（MIMO—OFDM）系统信道估计方法,以提高信道估计性能。该方法首先利用最小二乘（LS）方法进行信道估计,然后对估计后的结果进行小波去噪处理。该方法不需要预先知道信道的统计特性,与传统最小二乘信道估计方法相比,性能有明显提高。     

基于快速贝叶斯匹配追踪的激光大气信道估计

信道估计是指接收机获知信道状态信息的方法和过程。信道估计的准确度决定了接收机的工作性能,所以均衡之前,必须先进行信道估计。目前,激光光学传输信道估计成为多输入多输出正交频分复用的自由空间光通信系统的关键技术。传统的压缩感知方法作为一种信道估计的有效方法,具有恢复和重构原始信号的能力,但在计算复杂度上付出了一定的代价。快速贝叶斯匹配追踪算法克服了现有方法重构精度低和复杂度高缺点。通过先验模型选择和近似的最小均方误差的参数向量的估计,快速贝叶斯匹配追踪算法提供了估计信道冲激响应的一种有效方式。仿真结果表明,与传统的基于压缩感知的方法相比,该方法能显著提高系统的性能。