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。     

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。     

宽带大规模MIMO-OFDM系统自适应稀疏信道估计方案

大规模MIMO-OFDM系统下行链路利用压缩感知算法获得信道状态信息需要已知信号的稀疏度作为先验条件,然而实际环境中,无线信道的稀疏度是未知的。利用大规模MIMO信道的空时共同稀疏性的特点与不同SNR下设置不同停止迭代阈值的思想改进压缩感知重构算法,目的在于使所提算法不仅提升估计性能,还可以准确获得信道的动态稀疏度。通过实验可知,相比传统的CoSaMP算法和S-CoSaMP算法,SSA-CoSaMP算法在同等信噪比下具有更良好的信道估计性能,并且可以自适应地获取稀疏度。更适合实际工程中应用。     

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。     

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。     

基于贝叶斯压缩感知的毫米波MIMO信道估计

毫米波多输入多输出(MIMO)通信系统中,获取完整的信道状态信息可使系统达到最大通信容量。利用毫米波信道的角度域稀疏特性,提出一种基于MMV模型的稀疏贝叶斯学习的(CTSBL)信道估计方法。运用信道虚实分量具有相同的稀疏结构,引入块稀疏压缩感知框架,再结合多测量信道间的时域相关性,以及超参数迭代更新算法,使毫米波信道估计性能得到了提升。算法理论分析和实验仿真结果表明,提出的CTSBL毫米波MIMO信道估计方法比传统的贪婪算法块正交匹配追踪(BOMP)信道估计方法具有更高的估计精度。     

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。     

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。