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。     

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。     

基于压缩感知的信道估计技术

通信系统中的传统信道估计方法均基于多信道密集型假设,导致频谱利用率低下,压缩感知理论为解决这一问题提供了一种新的途径。本文介绍了压缩感知基本理论,探讨了压缩感知应用于信道估计的可行性,详细分析了压缩感知信道估计技术的MP算法、OMP算法、CoSaMP等几种重构算法。研究表明基于压缩感知理论的信道估计方法能利用较少的导频信号达到与传统方法相比拟的估计性能,从而提高频谱利用率。     

RIS辅助毫米波系统中基于压缩感知的信道估计

针对可重构智能超表面（RIS）辅助无线通信系统中使用传统信道估计方法导频开销过高的问题,提出了一种基于块稀疏的正交匹配追踪（OMP）信道估计方案。首先,根据毫米波（mmWave）信道模型推导出级联信道矩阵,并将其转换到虚拟角域（VAD）中以获得级联信道的稀疏表示;其次,利用级联信道特有的稀疏特性将信道估计问题转换成稀疏矩阵恢复问题,并使用压缩感知的重构算法进行稀疏矩阵的恢复;最后,通过分析特殊的行-块稀疏结构,对传统的OMP方案进行优化,从而进一步减少导频开销并提升估计性能。仿真结果表明,与传统的OMP方案相比,所提出的基于行-块稀疏结构的优化OMP方案的归一化均方误差（NMSE）减小了大约1 dB。可见,所提出的信道估计方案能够有效减少导频开销并获得更好的估计性能。     

基于压缩感知和粒子滤波的OFDM超宽信道估计

针对通信系统中的正交频分复用(OFDM)超宽信道具有的稀疏多径和含噪声特征,将信道估计问题转换为稀疏信号的重构和优化问题,设计了一种基于压缩感知理论和粒子滤波的OFDM信道估计方法;首先定义和描述了OFDM数学模型,然后在对压缩感知理论模型研究的基础上,采用改进的正交匹配算法对OFDM超宽信道进行重构,为了进一步减少信道重构的误差,将由于正交匹配算法得到的重构信道作为初始的粒子,并将OFDM数学模型转换为动态参数模型,并通过粒子滤波来更新模型中的参数和频率响应,通过不断迭代获得信道的估计值;为了验证文中方法的优越性,将文中方法与经典的正交匹配算法与粒子滤波算法进行比较,结果表明:文中方法能有效地对含噪声的稀疏信号进行估计,具有较小的重构误差,且与其它方法相比,具有较小的归一化均方误差.     

基于压缩感知的协同OFDM稀疏信道估计方法

针对频率选择性衰落信道下的放大转发协同正交频率复用(OFDM)通信系统,提出一种基于压缩感知理论的稀疏信道估计方法。首先,构造协同OFDM系统模型,利用循环矩阵理论,将该系统模型变换成类似于传统的点对点系统模型,该模型由一个协同卷积信道矢量和等效的观测矩阵组成;然后,通过压缩感知理论证明,该等效矩阵以很高的概率满足严格等距特性(RIP);最后,利用压缩感知算法重构卷积信道脉冲响应。与传统的线性信道估计方法相比较,所提方法能够利用较少的训练序列达到稳健的信道估计,有效地提高频谱资源利用率,且具备计算复杂度低的特点。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于压缩感知的协同OFDM稀疏信道估计方法

针对频率选择性衰落信道下的放大转发协同正交频率复用(OFDM)通信系统,提出一种基于压缩感知理论的稀疏信道估计方法。首先,构造协同OFDM系统模型,利用循环矩阵理论,将该系统模型变换成类似于传统的点对点系统模型,该模型由一个协同卷积信道矢量和等效的观测矩阵组成;然后,通过压缩感知理论证明,该等效矩阵以很高的概率满足严格等距特性(RIP);最后,利用压缩感知算法重构卷积信道脉冲响应。与传统的线性信道估计方法相比较,所提方法能够利用较少的训练序列达到稳健的信道估计,有效地提高频谱资源利用率,且具备计算复杂度低的特点。仿真结果验证了该方法的有效性。     

基于分布式压缩感知的MIMO-OFDM系统信道估计研究

针对MIMO系统信道的联合稀疏特性,提出一种基于分布式压缩感知(DCS)的MIMO-OFDM系统信道估计方法。分布式压缩感知(DCS)被视为分布式信源编码和压缩感知(CS)的结合,论文详细论证了分布式压缩感知理论在MIMO-OFDM系统中运用的可行性。将该算法与基于压缩感知理论的Co SAMP算法做比较,仿真结果表明,基于DCS算法的信道估计不仅性能更优,而且可以实现更低的时间复杂度。     

基于压缩感知的OQAM/OFDM系统POP方法信道估计

针对偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中成对训练序列(POP)法信道估计技术性能较差且受噪声影响较大的问题,提出了一种基于压缩感知(CS)的POP信道估计方法.该方法将压缩感知技术应用于POP法信道估计之中,将传统的频域信道估计方法转化为时域信道估计方法,通过压缩感知技术准确地重构出时域信道信息,减少导频开销,提高频谱利用率,得到更好的信道估计性能.与传统的OQAM/OFDM系统的信道估计方法进行比较,仿真结果表明,所提的方法能够在使用较少的导频符号的同时得到更高的系统性能和信道估计精度.     

基于压缩感知的多小区MASSIVE MIMO信道估计

针对多小区多用户大规模多输入多输出（MASSIVE MIMO）系统信道估计在低信噪比情况下估计精度较差的问题,提出了一种基于群智能搜索的果蝇分段正交匹配追踪（FF-StOMP）压缩感知算法。该算法在分段正交匹配追踪（StOMP）求解不同阈值下的信道矩阵参数与归一化最小均方误差的基础上,采用果蝇优化算法动态搜索出最小归一化均方误差与其对应的阈值,达到自适应参数设定的目的。仿真结果表明,与StOMP算法相比,信噪比在0~10 dB情况下,所提出的FF-StOMP算法信道估计性能能够提升0.5~1 dB;信噪比在11~20 dB时,信道估计性能能够提升0.2~0.3 dB。当小区用户数发生变化时,所提出的算法能实现自适应信道估计,能够有效提升MASSIVE MIMO系统低信噪比情况下的信道估计精度。     

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。     

基于压缩感知的二维DOA估计

针对L阵列,提出基于压缩感知的二维波达方向估计新方法。定义方位角和俯仰角余弦乘积为空间合成角,利用等余弦网格划分空间合成角构造超完备的冗余字典,将子阵接收的单快拍数据矢量转化为冗余字典下的稀疏表示问题;采用单位列向量组合矩阵随机抽取的新方法构造高斯随机测量矩阵;通过改进正交匹配追踪算法求解二维波达角。指出所提出的算法比传统二维MUSIC算法在高信噪比、多快拍条件下估计性能更好,并且有一定的阵元节约效能。计算机仿真实验证明了以上结论。     

基于压缩感知的NC-OFDM系统的BAOMP算法的信道估计

采用基于信号处理领域最近兴起的压缩感知理论对NC-OFDM系统进行信道估计,并将回溯迭代自适应正交匹配追踪算法(BAOMP)应用到NC-OFDM系统的信道估计中,该算法在每次回溯迭代中核查所选原子的可靠性并删除不可靠原子。理论分析和仿真实验表明,BAOMP算法不但可以减少导频的数目,而且其在保持OMP类算法优点的同时,有着更好的重构性能,且不需要预先知道稀疏度K。     

噪声信道下输出耦合复杂动态网络的状态估计

文中研究了一类带有噪声的复杂动态网络的状态估计问题,不同于现有的根据节点的状态变量构造观测器的方法,文中利用节点的输出变量构造观测器,并基于积分控制的思想提出了一种估计网络状态的新方案。根据李雅普诺夫稳定性判据,所提出的构思的可行性得到了论证,并且以线性矩阵不等式的形式给出了状态估计的充分条件。分别以无标度网络和小世界网络为模型,以Lorenz混沌映射作为复杂网络的节点进行数值化仿真。研究表明,这种方法能够使系统状态的估计误差收敛于0,仿真的结果进一步证明了文中所提方案的有效性。     

基于压缩感知的大规模多输入多输出空间共稀疏信道估计

针对频分复用双工方式的大规模多输入多输出（MASSIVE MIMO）系统在虚拟角域信道中估计精度较差的问题,提出一种基于门限的稀疏度自适应匹配追踪（BT-SAMP）算法。该算法融合了回溯正交匹配追踪（BAOMP）算法的原子选择特性和稀疏度自适应匹配追踪（SAMP）算法的自适应特性,将BAOMP算法的"添加原子"规则作为SAMP算法的原子选择预处理,通过合理的阈值添加固定的原子,然后延续SAMP算法的步长迭代自适应特性,寻找到信道矩阵近似系数最大,达到了提高SAMP算法估计精度、加快算法收敛的目的。仿真结果表明,在低信噪比（SNR）情况下,与SAMP算法相比,信道估计精度均有提高,特别是信噪比在0~10 dB时,其估计精度提升4 dB,算法的运行时间减少约61%。     

基于压缩感知理论的超宽带信道估计

针对超宽带通信系统的信道估计中需要对极窄脉冲采样,要求模数转换器的采样速率极高,但目前的硬件制作水平达到采样速率要求较为困难.为降低超宽带信道估计对采样速率的要求,提出一种基于压缩感知理论的信道估计新方法.利用超宽带信道在时域上的稀疏性,通过准Toeplitz测量矩阵将信道估计模型转化为压缩感知理论中的稀疏向量重构模型,在接受端只需对输出样值进行较低速率的采样,即可准确重构信道抽头系数并进行仿真.仿真结果表明,方法仅需1/5-1/10奈奎斯特采样速率即可准确估计信道,且同等信噪比条件下估计的均方误差较传统信道估计算法下降约6-8dB,可以为设计提供可靠的依据.     

基于压缩感知的低压电力线载波通信信道估计

针对低压电力线通信环境多径干扰的特点,建立了正交频分复用的压缩感知信道估计模型,将信道估计转换为压缩感知理论中稀疏度未知的号重构问题,首次采用压缩感知的稀疏自适应匹配追踪方法重构出低压电力线载波通信多径信道的冲击响应;仿真表明与其它常用信道估计算法相比,所提出的压缩感知信道估计算法在频谱利用率以及估计性能方面比传统方法有显著提高,在未知稀疏度的情况下,为低压电力线载波通信系统提供了一种稳定、可行的信道估计方案。     

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。     

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.