基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计导频图案设计

针对OFDM系统基于压缩感知的频率选择性衰落信道估计,提出了一种基于压缩感知测量矩阵互相关最小的导频设计准则.仿真结果表明,与使用其他导频图案相比,使用此准则设计出的导频图案使信道估计均方误差和系统的误比特率更小.     

基于改进的离散随机近似方案的导频研究

为解决传统信道估计方法在稀疏信道估计的性能不够理想,许多算法没有考虑到导频放置等问题,将压缩感知理论(Compressed Sensing,CS)应用到稀疏信道估计中.基于CS理论测量矩阵互相关最小化的导频图案设计的分析,提出信道估计均方误差最小准则来选择CS算法的方法,建立OFDM系统模型和导频设计方案.仿真结果表明:改进的离散随机近似方案的导频设计,比遍历性搜索收敛更快更有效,对基于OMP算法的信道估计性能有较大幅度提升.     

OFDM压缩感知信道估计中导频图案设计

为提高基于压缩感知的正交频分复用（orthogonal frequency-division multiplexing,OFDM）系统信道估计性能,研究了导频图案设计问题.在分析传统导频设计准则所存在问题的基础上,将测量矩阵和单位阵之间的欧式距离作为测量矩阵相关性的定义,进而得到新的基于互相关性最小化的导频设计准则;同时提出一种基于并行树的循环替换导频搜索算法,在每次循环时,依次替换各分枝节点中的每个导频位置,按照导频设计准则,采用先分枝内后分枝间选优的方法,避免了局部最优但全局错误的问题.仿真结果表明,使用新准则来设计导频可以提升稀疏信道估计效果,同时新的导频搜索算法具有较好的收敛性.      

一种基于压缩感知的OFDM信道估计中确定性导频方案

基于压缩感知的OFDM信道估计方法通过充分利用信道冲激响应在时域的稀疏特性,在感知矩阵满足可重构条件下,能近似完美的重构信道并显著降低导频开销。本文基于感知矩阵相关系数最小化准则,设计了一种最优的确定性导频方案,在无虚子载波的OFDM系统中采用正交匹配跟踪算法时实现了与随机导频方案相同的信道估计性能,而在实际的存在大量虚子载波的OFDM系统中获得比随机导频方案更优的性能。     

基于二进制粒子群算法的OFDM稀疏信道导频优化

在正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)稀疏信道中,合理的导频设计可以提高信道估计的性能,以测量矩阵的互相关最小化作为目标,提出一种基于二进制粒子群算法的导频优化方案,引入混沌初始化机制来保证初始粒子均匀地分散在解空间里,通过粒子变异机制来保证种群的快速收敛.根据实验和仿真结果可以看出,与随机搜索导频优化算法、逐位置导频优化算法以及最小二乘法相比,该算法能够有效节省导频的开销,提高频谱利用率,具有更好的信道估计性能.     

基于联合稀疏模型的OFDM线性时变信道估计

为了进一步提高OFDM线性时变信道估计性能,利用信道抽头的时域稀疏特性和相关性,提出一种基于联合稀疏模型的信道估计方法.首先,将线性时变信道模型下对连续多个符号周期的信道估计转换成一个联合稀疏重构模型;其次,采用基于测量矩阵互相关性最小化的分组导频设计准则,在应对子载波干扰的同时,保证了稀疏重构算法的性能;最后,设计一种基于循环并行树的分组导频优化算法.仿真结果表明:与传统线性时变信道估计方法和联合稀疏模型下的信道估计方法相比,所提方法所需导频数量少,信道估计性能更好,同时便于工程应用.     

一种基于压缩感知的正交频分复用信道估计中确定性导频方案

基于压缩感知的正交频分复用(OFDM)信道估计方法通过充分利用信道冲激响应在时域的稀疏特性,在感知矩阵满足可重构条件下,能近似完美的重构信道并显著降低导频开销。基于感知矩阵相关系数最小化准则,设计了一种最优的确定性导频方案,在无虚子载波的OFDM系统中,采用正交匹配跟踪算法时,实现了与随机导频方案相同的信道估计性能;而在实际的存在大量虚子载波的OFDM系统中,获得比随机导频方案更优的性能。     

一种多点协作压缩感矢卩信道估计伪随机导频图案生成算法

为了减少集中式/协作式/云计算无线接入网(centralized,cooperative,cloud radio access network,C-RAN)平台多点协作通信的信道估计中插入导频的数量,引入了压缩感知技术,进而提出一种伪随机导频图案生成算法,生成一种导频图案设计方案.由该算法生成的导频图案能满足压缩感知的观测矩阵条件,可以使得收发两端能同步计算出导频位置信息,克服了传统压缩感知信道估计因采用随机导频图案使得接收端很难确定导频的插入位置信息,进而很难分离导频与数据的问题.此外,该算法还能根据实际硬件条件,在性能与计算时间上进行权衡.通过在数字信号处理(digital signal process,DSP)芯片上进行硬件验证和Matlab软件上进行仿真验证,仿真结果表明,在C-RAN平台的多点协作通信的信道估计中,提出的方案具有较好的性能.     

基于导频的OFDM系统信道估计

本文介绍了基于导频的OFDM系统信道估计的基本方法,并给出在不同估计准则、不同导频图案下,信道估计性能的对比分析。采用广义平非相关散射下的多径时变瑞利信道模型,对各个算法进行仿真,得出不同算下信道估计的均方误差曲线。仿真结果表明：在快变信道中,梳状导频较块导频有更好的性能;基于MMSE准则的信道估计比基于LS准则的估计有更的性能,但前者复杂度较高。     

OFDM系统中最优导频序列的设计方案

在正交频分复用(OFDM)系统中,接收信号易受频率选择性衰落信道的影响产生失真,准确的信道估计变得必不可少。考虑到无线信道的内在稀疏性、压缩感知技术挖掘信道稀疏特征的有效性,研究了基于压缩感知技术的OFDM稀疏信道估计。针对导频位置影响信道估计性能的问题,提出了一种反馈型的导频优化算法,该算法基于离散傅里叶变换(DFT)子矩阵中各个列之间互相干性最小的原则,同时结合信道状态信息的反馈机制,实现了对导频序列的联合优化。仿真结果表明,与当前的随机优化算法、传统最小二乘信道估计相比,该优化方法有效降低干扰和噪声对信道估计的影响,从而改善了信道估计的性能。     

TDCS的压缩感知稀疏信道估计方法

为充分利用变换域通信系统高速无线传输时信道表现出来的稀疏多径传输特性,提高TDCS的信道估计精度,提出一种基于压缩感知的TDCS稀疏信道估计方法。针对TDCS设计了一种导频图案,该导频图案设计的数据帧结构保证了TDCS信号授权用户的正交性,且其构造的测量矩阵具有较低的互相关特性;利用Dantzig Selector重构稀疏信道冲激响应值。基于COST207乡村信道模型的仿真表明:新方法可有效降低稀疏信道估计的均方误差,在误比特率为0.002时可获得比最小二乘估计方法高约1dB的性能增益。     

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。     

基于块稀疏的低复杂度宽带MIMO-OFDM稀疏信道估计方案

CoSaMP压缩采样匹配追踪算法是一种有效且可靠的稀疏信号重构算法。针对大多数宽带MIMO-OFDM稀疏信道估计方案中常被忽略的信号内部特殊结构问题,采用MIMO-OFDM系统模型,分析信号块稀疏结构特性,研究了CoSaMP算法的改进问题。仿真结果表明,与其他信道估计方案相比,所提方案在未知信号稀疏度值的情况下依旧获得了接近理想状态下的系统和速率、归一化均方误差和信号重构效率,有效降低了计算复杂度。可见,所提方案具有很好的信道估计性能。     

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.