基于压缩感知的稀疏信道估计方法

针对OFDM系统中传统最小二乘(LS)信道估计方法需要大量导频估计精度却不高的问题,提出基于压缩采样匹配追踪(CoSaMP)的压缩感知信道估计新方法.利用发送信号,接收信号和信道的频城关系建立基于压缩感知的数学模型,再采用CoSaMP算法对信道进行重构.仿真结果表明,与LS算法相比,基于CoSaMP的压缩信道估计方法能利用少量的导频信号达到与之相比拟的信道估计性能,提高了频谱利用率;与现有压缩感知信道估计算法(基追踪(BP)与正交匹配追踪(OMP)相比,在使用相同导频数目条件下,具有更好的信道估计性能和更低的计算复杂度.     

基于压缩感知的多载波系统信道估计研究

针对多载波系统信道的稀疏特性,提出一种基于压缩感知(CS)的MC-CDMA多载波系统信道估计方法。信号自适应匹配追踪(SAMP)是一种压缩感知算法,详细研究了该算法的设计原理和实现过程。将该算法与传统信道估计方法及基于压缩感知的OMP算法做比较,仿真结果表明,SAMP算法的信道估计均方误差(MSE)和系统误比特率(BER)均更小。对于在稀疏度未知的多载波系统信道中,该算法可以获得很好的信道估计性能,降低系统的复杂度。     

基于梯度追踪的压缩感知超宽带通信信道估计

针对现有压缩感知超宽带信道估计方法运算复杂度较高的问题,提出了基于梯度追踪算法的压缩感知超宽带信道估计方法.将超宽带信道估计转化为压缩感知的重构问题,并使用梯度追踪算法进行重构得到信道估计值,最终实现信息解调.梯度追踪算法通过每步计算目标函数的负梯度方向和搜索步长,使目标函数沿负梯度方向以此步长搜索得到每步重构值的最优解,从而避免了正交匹配追踪算法中高维度最小二乘运算以及基追踪算法中求解凸优化问题所导致的运算复杂度高的缺点.仿真结果表明该方法相对于正交匹配追踪算法和基追踪算法能够降低运算复杂度,提高运算速度,同时依然能够保证估计效果.     

基于梯度追踪的MIMO-OFDM稀疏信道估计算法

现有的压缩感知MIMO-OFDM信道估计方法多采用正交匹配追踪算法及其改进的算法。针对该类算法重构大规模的数据存在计算复杂度高、存储量大等问题,提出了基于梯度追踪算法的MIMO-OFDM 稀疏信道估计方法。梯度追踪算法采用最速下降法对目标函数解最优解,即每步迭代时计算目标函数的搜索方向和搜索步长,并以此选择原子得到每次迭代重构值的最优解。本文使用梯度追踪算法对信道进行估计,并与传统的最小二乘估计算法、正交匹配追踪算法的性能和计算复杂度进行比较。仿真结果表明,梯度追踪算法能够保证较好的估计效果,减少了导频开销,降低了运算复杂度,提高了重构效率。     

CoSaMP改进算法在信道估计中的应用

压缩采样匹配追踪CoSaMP(Compressive Sampling Matching Pursuit)算法作为压缩感知中信道估计比较具有代表性的算法之一,一直无法解决如何获取信道的稀疏度问题。为了解决该问题,提出一种利用峰值信噪比PSNR同迭代次数之间的关系而构造的一种改进算法。该算法可以自适应确定迭代次数,从而有效地提高CoSaMP算法的效率,增加了CoSaMP算法在实际信道估计中的可行性。     

基于压缩感知改进算法的MIMO-OFDM稀疏信道估计

结合压缩感知理论（CS）,针对压缩采样匹配追踪算法在多输入多输出正交频分复用（MIMO_OFDM）系统信道估计应用中需要利用信号稀疏度的先验条件,而实际中稀疏度又难获得的情况,提出一种信号稀疏度自适应的压缩采样改进匹配追踪算法（CoMSaMP）。该算法采用具有理论支撑的原子弱选择标准作为预选方案,并设置首次裁剪阈值来减少算法多余的迭代,降低算法在信道估计中的复杂度,裁剪方式的改进保证了重构精度的提高,最终实现MIMO-OFDM稀疏信道估计中信号的稀疏度自适应。仿真结果表明：与原算法相比,该算法在同等信噪比条件下具有更优的信道估计性能,从而提高了频谱利用率,同时降低了复杂度,在稀疏度较高时,提出的算法具有更好的对噪声的抗干扰能力。     

OFDM系统稀疏信道估计研究

由于许多通信系统的信道具有稀疏多径的特性,因此可以将信道估计问题归结为稀疏信号的恢复问题。提出一种新的基于压缩感知理论的正交频分复用系统信道估计方法,采用稀疏度自适应匹配追踪压缩感知算法对OFDM信道时域脉冲响应进行估计。克服了现有基于压缩感知理论的信道估计方法需要预先知道信道冲激响应稀疏度才能重构信道参数的不足,在信道稀疏度等信道先验知识未知情况下可得到较好的信道估计性能,降低系统复杂度。     

GOMP改进算法在信道估计中的应用

广义正交匹配追踪GOMP(Generalized Orthogonal Matching Pursuit)算法作为压缩感知理论中的重要组成部分,在信道估计领域早有应用。但由于无法解决信道稀疏度的获取问题,限制了这一算法的发展。针对这一问题,提出一种通过变步长实现稀疏自适应匹配的改进算法,并利用傅里叶变换的共轭对称性在选择原子方面加以完善,从而提高了算法的精度和效率,增强了该算法在实际信道估计中的可行性。     

基于压缩感知的正交频分复用信道估计方法

传统的信道估计方法未充分利用信道的稀疏性。利用信道冲激响应的稀疏特性,提出了将FOCUSS(Focal Underdetermined System Solver)压缩感知算法应用到信道估计中,从均方误差和正确检测率方面分别与传统最小二乘估计和正交匹配追踪压缩感知信道估计相比较。仿真结果表明,本文算法的均方误差较小,正确检测率较高,能够以较少的导频信号获得好的估计性能。     

基于OMMP算法的OFDM系统信道估计

针对基于压缩感知的信道估计中常用的正交匹配追踪算法(OMP),为提高算法效率提出一种其改进型算法———正交多重匹配追踪(OMMP)。该算法相比较于OMP算法通过在每次迭代中选择多个最匹配原子,达到更快速收敛的目的。通过实验仿真两种算法在不同信道径数下的估计性能和运行时间发现,在信道径数较大的情况下,OMMP算法的估计性能与OMP算法相当,且效率更高。由此可见OMMP算法有着一定的实际应用价值。