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。