一种基于CS理论的稀疏度自适应的水声信道估计方法

提出一种基于OFDM水声信道模型的信道自适应稀疏度估计方法。该方法利用小波分解估计得到信道初始稀疏度,结合已有的压缩感知自适应算法的思想确定算法迭代停止条件完成信道估计,解决实际运用中水声通信系统信道估计时稀疏度未知的问题。仿真实验结果表明,所提出的方法可精确重构估计信道信息,大大减少自适应算法的运行时间。     

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。     

基于改进贝叶斯压缩感知的正交频分复用系统信道估计

针对正交频分复用(OFDM)系统利用传统压缩感知算法进行信道估计需要已知信道稀疏度等消息,且算法复杂度高,重构时间长的问题,提出改进贝叶斯压缩感知算法进行OFDM信道估计。该算法将正交频分复用系统的信道估计转化为贝叶斯压缩感知重构问题,在不需要预先知道信道稀疏度信息的情况下,通过优化重构过程中的基函数选择方法,将基函数从1个开始逐渐增加,而不是删除,进而得到信道估计值以及误差范围,使该算法具有更快的收敛速度。仿真结果表明,与传统信道估计算法相比,该算法不需要信道的稀疏度信息,并且重构精度更高,在低信噪比的情况下估计效果更好,提高了运算速度,降低了复杂度。     

MIMO-0FDM中的一种最优导频设计算法

从系统设计角度研究了MIMO—OFDM系统的信道估计方法，提出—种基于空频域的最优导频设计算法。该算法适用于快速时变和频率选择性衰落信道，在基于LS准则的信道估计算法中无需矩阵求逆运算，大大降低了复杂性。通过计算机仿真证明该算法在空频编码的信道估计中具有最小MSE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.     

OFDM系统群稀疏信道估计与译码迭代算法

针对OFDM通信中的多径信道估计问题,本文提出了一种群稀疏信道估计和译码迭代算法。在信道估计中,利用了无线多径信道的群稀疏特性,采用群基追踪降噪算法（Group basis pursuit de-noising,Group-BPDN）算法,提高了信道估计的精度。在译码时,采用软输出的维特比算法,从译码输出中提取可信度大的结果,反馈到信道估计的输入部分,与已知的导频信号一起构成新的已知信号集。这样,通过反馈迭代处理,一方面增加了稀疏恢复时的已知信息,提高了恢复的精度;另一方面,新的已知信号集和已估计出的信道响应可以用来估计噪声功率,提高了噪声环境下稀疏恢复算法的精度。仿真实验证明本文算法提升了信道估计性能,降低了误码率。     

基于压缩感知的高阶MIMO系统信道估值算法

针对通信网络中的天线数量巨大，很难完成对信道的有效计算与估值。借助于高阶多输入多输出（MIMO）系统的可靠性，提出了一种基于压缩感知的信道估值高阶MIMO系统。设计了一种简单的导频结构，以降低计算复杂度；利用导频序列长度可以随着信道稀疏度变化情况自适应的调整，从而节省了导频资源的开销。仿真实验表明，与传统的信道估计算法比较，在相同的信道估计精度条件下，HMCE-CS算法可以降低平均导频序列长度；或者在相同的导频序列长度条件下，HMCE-CS算法可以提高信道估计精度，验证了该算法的有效性。     

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。     

一种基于加窗基扩展模型的OFDM信道估计算法

针对双选择衰落信道下OFDM系统中基于复指数基扩展模型（CE-BEM）的信道估计算法存在的不足,提出了一种基于加窗的基扩展模型信道估计算法。该算法通过时域加窗和去窗处理来减少CE-BEM存在的频谱泄露,并抑制多普勒频移对估计性能的影响;利用设计的导频方案,简化数学模型;再通过正交映射对估计的基扩展模型系数进行转换,从而进一步提高信道估计的精确度。同时采用归一化均方误差和误码率来衡量信道的估计性能,实验仿真表明,提出的算法在高速的移动环境下能有效提高估计性能。     

梳状导频的OFDM信道估计改进算法

研究提高正交频分复用系统(OFDM)中信道估计的准确度问题,由于在无线信道中存在频率衰落,造成估计误差。针对实际系统中的信道冲激响应(CIR)泄露问题,用传统分数抽头延时信道(FTCA)的信道模型进行信道估计是一种很好的方法。但是,基于FTCA的信道估计算法需要的已知条件过多,实用性很差。为此提出了一种较为实用的梳状导频MMSE准则的信道估计算法,首先获取导频位置的LMMSE信道估计,然后利用FTCA变换获得所有子载波的信道传递函数。实验证明,改进算法在降低计算量的同时,获得了接近LMMSE算法的性能,提高了系统的频谱效率和估计精度。     

针对时变OFDM信道的一种盲估计改进算法

OFDM盲信道估计技术可以在不需要导频的情况下,估计出信道的状态信息,能有效节约带宽,提高频谱利用率。分析了一种基于子空间SVD方法的盲信道估计技术,在此算法基础上提出了针对时变信道的估计方法,并就现有方法估计精度较低的问题,提出了一种利用信道相关特性进行λ加权的优化算法。对算法进行了蒙特卡罗仿真,仿真结果表明该算法能够有效改善信道估计性能,并且具有较低的复杂度。     

智能反射面辅助的OFDM系统稀疏信道估计研究

针对智能反射面(IRS)辅助的宽带正交频分复用(OFDM)系统的信道估计,当前大多数研究都是基于单符号全导频设置,且级联信道系数过多会导致导频开销较大。为此,提出了一种基于时域-角域块稀疏的两阶段信道估计方案。首先,通过分析信道在时域和角域上存在的共同稀疏特性,将级联信道矩阵转换为时域-角域上的块稀疏表示,并将信道估计问题转换为块稀疏矩阵恢复问题。其次,考虑传输导频限制和时域-角域块稀疏特性,提出了一种两阶段稀疏信道估计方案对级联信道进行稀疏恢复。仿真结果表明,相比另外三种基准方案,该方案可以使用较少的导频获得更优的信道估计性能,有效减少了导频开销,且估计准确度更高。     

基于小波去噪与离散余弦变换相结合的正交频分复用系统信道估计算法

针对传统的基于离散余弦变换(DCT)信道估计算法没有处理循环前缀之内噪声的问题,提出了一种基于小波去噪与DCT插值相结合的正交频分复用(OFDM)系统信道估计方法。首先,采用最小二乘(LS)法对接收到的导频信号进行信道初步估计;然后,对LS法估计出的结果进行离散小波阈值去噪处理;最后,利用DCT插值对循环前缀内的噪声再次处理,以进一步减小噪声的影响。在Matlab 2012平台上仿真,与传统的基于DCT信道估计算法相比较,误码率相同的条件下,所提算法的信噪比(SNR)性能提升了1 dB左右;均方误差相同的条件下,所提算法的SNR性能提升2 dB左右。仿真实验结果表明,该算法能够较好地减小加性高斯白噪声(AWGN)的影响,并有效提高信道估计的准确度,其总体性能较基于DCT的信道估计算法更优。     

稀疏信道下OFDM信号的迭代检测方法

提出了一种适用于稀疏信道环境的OFDM信号迭代检测方法。该方法采用导频进行初始化信道估计,使用数学期望最大（EM）算法迭代检测OFDM信号。该方法需要已知信道的路径时延信息、噪声方差和信道冲击响应的协方差矩阵,因此同时给出了这些参数的估计方法。仿真结果证明了这种迭代算法的有效性,而且使用估计的信道参数时的系统性能和理想参数条件下的性能接近。     

OFDM系统中基于因子图的信道估计算法

为提高正交频分复用(OFDM)系统的信道估计精度,根据频谱资源的无陑信道特性,提出基于因子图的 OFDM 系统信道估计算法,包括二维联合信道估计算法和2个级联的一维信道估计算法。将时变频率选择性衰落信道建模为一阶自回归模型,使信道参数之间的交互信息近似为高斯分布,利用和积算法实现OFDM系统的联合信道估计和符号检测。仿真结果表明,该信道估计算法能够以较低的计算复杂度逼近最优的估计性能。     

基于压缩感知的MIMO-OFDM信道估计中的导频设计方案

多输入多输出-正交频分复用(Multiple input multiple output-orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)系统作为MIMO系统和OFDM系统的结合,具有很高的频带利用率并能有效地对抗无线信道的多径效应。本文研究了MIMO-OFDM系统稀疏信道估计及其导频优化,将信道估计问题转化为压缩感知(Compressed sensing,CS)理论中的稀疏信号重建问题,将最小化测量矩阵的互相关作为导频优化的目标。结合已有的随机序贯搜索(Stochastic sequential search,SSS)和扩展算法2(Extension scheme 2,ES2)算法以及导频移位机制,提出了一种快速的导频优化算法随机搜索移位算法(Stochastic sequential search-shift mechanism,SSS-SM)。此算法的运算复杂度远低于已有的ES2算法,运算时间不受发射天线数影响。将SSS-SM算法和ES2算法分别获得的导频设计结果应用于MIMO-OFDM系统的信道估计,仿真结果表明,采用SSS-SM算法可以更低的算法复杂度获得与ES2算法相同的信道估计性能;高信噪比情况下,SSS-SM算法对应的均方误差(Mean square error,MSE)比ES2平均低约3~5 dB,因此这种方法在高信噪比下更有优势。     

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。