基于GOMP及其改进的OFDM系统稀疏信道估计

研究在正交频分复用（OFDM）系统的稀疏信道估计问题.由于在许多通信系统中信道具有稀疏性,因此可以把信道估计问题转化为稀疏信号的恢复问题,应用压缩感知理论求解,把现有的恢复算法——广义正交匹配追踪算法（GOMP）运用到信道估计中,并对它加以改进.仿真结果表明,与广义正交匹配追踪算法（GOMP）相比,正交匹配追踪算法（OMP）运行时间少,计算复杂度低,但是估计的最小均方误差略差.为了进一步提高该算法的性能,提出了改进的广义正交匹配追踪算法,性能得到了较大的提高.      

基于分数时延信道模型的低复杂度信道估计方法

由于多载波系统无线信道固有的稀疏特性,压缩感知技术(compressed sensing,CS)已被应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的信道估计中以提高频谱利用率.然而,传统的时域普通采样方法会导致信道恢复字典不够精细,无法精确反映传输信道路径特性.针对这一问题,提出采用多径稀疏分数时延信道模型来模拟OFDM系统的无线多径信道,利用在接收端进行时域过采样方法细化信道恢复字典以提高信道估计精度.同时,针对过采样引起的压缩感知测量矩阵的扩大而导致重构算法的复杂度增加的问题提出采用广义正交匹配追踪算法(generalized orthogonal matching pursuit,GOMP)以降低计算复杂度.仿真结果表明接收端时域过采样方法能准确检测到信道的分数时延且采用的GOMP算法能将传统的OMP算法的复杂度降低近80％,验证了所采用的信道估计方法的可靠性和有效性.     

基于压缩感知的非线性 OFDM 系统迭代信道估计算法

针对因非线性失真引起的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing,OFDM）系统信道估计性能下降的问题,提出了一种基于压缩感知的非线性OFDM系统迭代信道估计算法。在算法实现过程中,利用信道与非线性噪声的双重稀疏性,将导频信息作为观测矩阵进行压缩感知信道估计,再将所得信道信息看作观测矩阵进行压缩感知非线性失真估计,进而对信号进行非线性补偿,并逐步循环迭代至算法收敛。仿真表明,在稀疏信道下,该算法在较少的迭代次数下即可有效减小非线性失真对信道估计的影响,且比现有方法性能更优,仿真证明了该方法在性能上的优越性。     

低复杂度的压缩感知信道估计方法

针对采用非正交多载波调制的无线通信系统中,信道的稀疏度未知且非零稀疏路径随时间变化的问题,提出了一种基于导频信号互相关运算的压缩感知信道估计方法,利用接收端导频信号互相关计算对信道稀疏度及非零稀疏路径的时延分布进行预估,结合改进的低复杂度压缩感知重构算法得到信道估计结果.针对非正交多载波调制系统具有频谱利用效率高、信道环境适应性强的优点,对非正交多载波调制系统的导频图案进行优化设计,提高压缩感知信道估计算法的精度.仿真结果和理论分析表明:该方法不仅能够提高非正交多载波调制系统的频谱效率,还可以降低系统传输误码率与计算复杂度.     

一种OFDM稀疏信道估计系数优化方案

围绕利用贪婪追踪算法的正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing, OFDM）调制系统的稀疏信道估计,研究了由于原子的错误选择所导致的恢复性能下降问题.基于针对贪婪追踪算法中最小二乘重构运算过程的分析,发现错误原子上存在严重的原子系数的过估计现象.在此基础上,提出了利用相邻符号间信道路径时延相关性的系数优化方案（coefficients optimization scheme, COS）,用以提高原子选择错误时稀疏信道估计的准确性.仿真结果表明,将COS与传统的正交匹配追踪（orthogonal matching pursuit, OMP）算法和稀疏度自适应匹配追踪（sparsity adaptive matching pursuit, SAMP）算法融合,都有效地抑制了原子的错误选择对稀疏信道估计的影响,并且在低信噪比下提升了贪婪追踪算法的估计性能,在不同多径信道模型下的仿真测试中均具有较好的鲁棒性.     

基于改进梯度投影法的MIMO-NOMA系统迭代信号检测算法

针对多输入多输出-非正交多址(multiple-input multiple-output non-orthogonal multiple access,MIMO-NOMA)系统信号检测问题,基于改进梯度投影(improved gradient projection,IGP)方法,提出一种适用于多用户MIMO-NOMA系统的上行链路的迭代信号检测算法。在该算法中,利用MIMO-NOMA系统中活跃用户的稀疏特性,基于IGP方法实现对发送信号的迭代恢复;在每次迭代后,先对所得估计解向量进行预处理,以得到更为接近真实值的估计值,接着再对活跃用户支撑集进行更新,以便于下次迭代操作。仿真结果表明,与经典的基于压缩感知的信号检测算法相比,基于IGP的迭代算法具有更低的误比特率(bit error rate,BER),在计算复杂度基本相同的条件下,可取得更佳的BER性能。     

低复杂度的大规模MIMO分布式信道估计

针对大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统传统信道矩阵获取方式导频开销大、计算复杂度高的问题,提出了一种低复杂度的二阶段分布式信道估计方案。该方案的初始阶段在基站侧采用传统压缩感知算法恢复信道矩阵,第2阶段在用户端利用信道的时间相关性,将大规模MIMO的角度域信道分解为密集部分和稀疏部分,并分别估计以实现连续信道追踪。稀疏部分信道通过所提的分布式自适应弱匹配追踪(distributed adaptive weak matching pursuit, DAWMP)算法,利用子信道的联合稀疏性进行多维重建。相比于线性最小均方误差(linear minimum mean square error, LMMSE)算法,所提方案的信道分解策略有效减少了在用户端进行信道估计的计算复杂度。仿真结果表明,所提算法与经典压缩感知信道估计算法相比,计算复杂度降低了约33%,算法性能提升了约0.5 dB。     

基于压缩感知的OFDM系统稀疏信道估计新方法研究

提出了一种基于压缩感知理论的正交频分复用(OFDM)系统稀疏信道估计的新方法,并具体采用正交匹配追踪(OMP)压缩感知算法对OFDM时域信道脉冲响应进行估计。与传统的最小二乘算法比较,它可以在使用较少导频的条件下获得很好的信道估计性能,从而可以提高系统频谱有效性。根据仿真和压缩感知理论分析确定了OMP信道估计中最佳导频数和最佳导频位置。     

MIMO-OFDM中稀疏度自适应的信道估计方法

将压缩感知应用在稀疏度未知的多天线正交频分复用(multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing,MIM0-OFDM)系统信道估计中,提出一种2级阈值的变步长自适应匹配追踪(variable step size adaptive matching pursuit,VssAMP)算法,利用残差值确定第1级阈值调整稀疏度步长,提高信道稀疏度的估计精确度,利用噪声能量和信噪比(signal to noise ratio,SNR)确定第2级阈值控制算法迭代条件,降低小信噪比时信道重构误差.理论分析和仿真结果表明,该算法减小了初始步长对信道稀疏度估计精确度的影响,解决了VssAMP算法阈值难以确定的问题,相比原算法提高了信道估计精确度.     

一种用于OFDM系统信道估计的稀疏重构算法

针对在正交频分复用(OFDM)系统稀疏信道估计中,经典正交匹配追踪(OMP)算法存在计算量大且需要已知稀疏度的问题,提出一种基于搜索空间预处理的自适应正交匹配追踪算法.使用正态分布来拟合多径信道抽头位置在相邻码元时刻的变化,依概率将搜索空间分成优先集和补充集,并将最近两次迭代后的残差比值作为搜索空间变换和迭代终止的判定依据.在多径数量未知且抽头位置变化的情况下,仿真验证所提算法的有效性.理论分析及仿真结果表明:新算法的计算复杂度低于经典OMP,前者的信道估计性能明显优于稀疏度未知时的后者以及线性估计法和最小均方误差估计法的性能.     

一种改进的变步长前后向追踪重建算法

压缩感知中前后向追踪（forward-backward pursuit,FBP）算法能有效缩短重建时间,但一旦迭代过程中前向、后向步长确定,将导致计算时间增长,影响重构效率,因此,提出一种改进的FBP算法,称为变步长前后向追踪算法（variable step size forward-backward pursuit,VSSFBP）.该算法引入判决阈值和等比因子,考虑到估计的稀疏度远小于真实稀疏度,选择较大迭代步长,减少迭代次数,缩短运行时间;同时考虑到当估计的稀疏度达到一定值时,减小迭代步长,减慢逼近的速度,提高信号重构精度.仿真结果表明：VSSFBP算法在保证重构效果的同时,明显缩短了重构时间.当图像压缩比为0.45时,信噪比提高了1 dB,峰值信噪比提高了0.8 dB,重构时间降低为原来FBP算法的42.04%.与同类算法相比,在保持较高的峰值信噪比和信噪比的条件下, VSSFBP算法消耗的时间大大缩短,重构速度更快,重构信号更精确.     

基于改进的后退型最优正交匹配追踪的图像重建方法

摘要：正交匹配追踪OMP(Orthogonal Matching Pursuit)是可压缩传感理论CS(Compressed Sensing)中一种贪婪迭代的图像重建方法,该方法以快速高效而著称。但现有的OMP算法都是在给定迭代次数(待重建图像的稀疏度)的条件下重建,这样强制迭代过程停止的方法使得OMP方法需要非常多的线性测量来保证精确重建。本文提出一种改进的后退型最优OMP算法。该方法首先利用最优正交匹配追踪OOMP (Optimized Orthogonal Matching Pursuit)算法,在迭代过程通过最优的正交化性来约束原子的选择,保证原子的选择在最小化当前冗余误差的意义下最优;利用稀疏度作为适应性迭代次数的标准,给出一种非常简单的原子选择机制对得到的迭代结果进行后处理,向后剔除其中多余的原子从而获得精确重建。实验结果表明,与OMP相比较,改进算法可以获得精确重建并大大降低了对测量数目的要求。     

MIMO-OFDM系统中基于RAMP及其改进的稀疏信道估计算法

研究了在MIMO-OFDM系统中的稀疏信道估计问题。将正则化稀疏度自适应匹配追踪算法（RAMP）运用到MIMO-OFDM稀疏信道估计中,并对该算法的迭代结束条件加以改进,取残差的能量之差小于设定的阈值来终止迭代过程,更加准确地估计出信道稀疏度,进而提高了稀疏信道的估计精度。仿真结果表明,在MIMO-OFDM系统中,相比RAMP算法与稀疏度自适应匹配追踪算法（SAMP）,改进算法能够获得更好的MSE性能,在不需要稀疏度的前提下达到了与正交匹配追踪算法（OMP）算法相似的MSE性能。      

基于LDPC码的BICM方案的性能研究

将LDPC码与比特交织编码调制(BICM)相结合，分别给出了在QPSK、8PSK调制方式下AWGN信道和Rayleigh衰落信道中的性能，并在Rayleigh衰落信道中分析了信道信息对于性能的影响．在译码端没有采用解调器和译码器之间的迭代，因此译码复杂度相对较低．仿真结果表明，BICM中采用LDPC码在AWGN信道和Rayleigh衰落信道中都具有较好的性能．     

一比特压缩传感的贪婪重构算法

针对测量值的一比特量化,提出了一种新型贪婪迭代算法:符号子空间追踪算法。该算法融合了一致性恢复和贪婪迭代的原理,将量化误差对重构的影响降到最小。仿真结果表明,在高比特率的情况下,该算法的重构误差比只考虑稀疏性和只考虑一致性恢复的算法分别低13 dB和21 dB。     

OFDM系统中一种双选择性稀疏信道压缩感知方法

针对OFDM系统,提出了一种基于压缩感知（CS）的双选择性稀疏信道估计新方法.为解决传统二维插值算法无法准确估计双选择性稀疏信道的问题,通过利用信道在时频域的稀疏特性,将OFDM系统下的双选择性信道模型转化为CS可解的BPIC数学模型,并最终利用基追踪算法对稀疏信道的脉冲冲激响应实现估计.仿真结果显示,新方法能有效减少导频数,提高频谱利用率;在传统的FFT-Linear和FFT-FFT二维联合插值算法无法正确估计出信道响应时,基追踪算法仍能实现对稀疏信道的精确估计.     

大规模MIMO系统中基于空时相关性的导频减小算法

在大规模多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)系统信道估计过程中,基站向用户端发送导频信号.由于导频数量与基站发射天线的数量成正比,传统信道估计过程会产生巨大的导频开销,尤其是对于采用频分双工通信方式的(frequency-division duplexing,FDD)大规模MIMO系统.为了解决这一问题,通过利用无线MIMO信道的空间公共稀疏性和时间相关性,提出一种基于压缩感知(compressed sensing,CS)技术的导频开销减小算法,其中,空时相关性用来提高信道估计精度.该算法能够在未知大规模MIMO系统信道稀疏度的情况下,自适应地获取精确的信道状态信息.分析和仿真结果表明提出的算法在减少导频开销方面优于局部公共支撑算法,同时能够维持良好的信道估计性能.     

一种非合作超宽带信道盲估计算法

为了解决非合作多通道室内通信环境中的超宽带信道先验信息难以获得、信道稀疏度弱的问题,提出了基于盲压缩感知的信道估计方法,以求进一步改善超宽带信道估计性能。盲压缩估计过程不依赖信道先验信息,采用稀疏编码与正交基更新交替迭代来获得稀疏矩阵和正交基;然后通过优化乘积得到重构信道,实现非合作超宽带系统信道估计。相对于传统方法,盲压缩感知理论提高了信道估计精度及模数转换速率,并且具有较好的抗噪声干扰能力。通过实验结果可知,该方法有效地克服了噪声干扰,降低了均方误差,在理想环境下,重构误差接近10~(-11)。     

OFDM系统中基于匹配追踪的稀疏信道估计算法研究

针对OFDM系统,利用信道冲激响应的稀疏特性,提出了一种新的OFDM稀疏信道估计算法。它分两步完成：首先利用匹配追踪思想确定出非零抽头系数的位置,然后再采用最小二乘算法完成对非零系数值的二次估计,从而通过减少信道估计参数的个数降低算法复杂度。该算法具有较好的归一化均方误差性能,但在剩余向量更新上还不是很精确,通过改进剩余向量的更新方式,得到了另一种性能更优的OFDMMMP算法。仿真结果验证了该算法的有效性。