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.     

基于压缩感知的稀疏信道估计

在正交频分复用(OFDM)系统中,通常使用等间距的导频估计信道,比如多径瑞丽信道.但是,众多其他类型信道的冲击响应系数只有少数非零值.对于这些稀疏信道,基于压缩感知的稀疏信道估计可以有效地降低导频数目,从而提高频谱利用率.现有应用里面采用最小l1范数法.首先提出了OFDM系统中应用压缩感知理论估计信道的模型,接着使用改...     

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。     

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。     

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.      

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。     

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。     

时变OFDM稀疏信道估计中最优导频选择

针对时变OFDM系统中基于压缩感知的频率选择性衰落信道估计,为了提高其估计精度,结合最优导频选择方式,给出一种自适应求最优导频方法。通过闭环反馈信道稀疏度变化的方式,实时的求取最优导频进行信道估计,并与周期性求最优导频方法进行对比分析。仿真结果表明,自适应方法具有更低的信道估计均方误差,与随机方式相比,性能增益平均提高了11 dB,比周期性方法,平均提高了4 dB,且自适应方法误差曲线更平滑。     

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.     

含非线性失真的OFDM系统压缩感知信道估计

针对5G高频段大带宽通信引入的器件非线性因素,利用信道与非线性噪声的双重稀疏性,提出一种含有非线性失真影响的OFDM系统压缩感知信道估计方法.在发射机中提出分组导频结合级联限幅方案,以保护第1组导频不受非线性失真影响;在接收机中基于第1组导频进行压缩感知信道估计,再将信道响应作为先验信息,利用第2组导频进行压缩感知非线性失真估计.仿真表明,该方法具有良好的性能,且无需迭代运算及先验信息.     

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.      

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.     

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。     

无线通信中基于导频的OFDM信道估计算法仿真研究

提出了利用三次样条插值算法和最小均方误差(MMSE)算法代替线性插值算法和基于变换域的插值算法对OFDM系统的数据符号处的信道系数进行估计,并且在导频间隔不同时对4种算法进行了比较分析。仿真结果表明:改进后的算法可以大大节省系统的信噪比增益;在同时考虑计算复杂度和估计性能的条件下,导频宽度不同时,应采用不同的插值算法。当子信道具有频率选择性时,三次样条插值算法是最佳选择。     

改进的基于叠加导频序列的OFDM系统的信道估计方法

针对正交频分复用（OFDM）系统在时变信道中的应用,提出了一种简单有效的信道估计方法．在这种方法中,假设数据以包为单位进行发送,导频序列采用叠加（superimposed）的方式和数据序列相结合,得到对应于一个数据包内每一帧OFDM信号的信道冲激响应之后,在这个数据包内对这些信道冲激响应进行加权平均,从而提高信道估计的精度．该方法不需占用无线传输中宝贵的频谱资源,且适用于时变无线信道．最后给出仿真结果,以说明方法的有效性．     

基于PN编码器的压缩感知超宽带信道估计

提出了一种新的基于压缩感知(compressive sensing,CS)的超宽带信道估计方法,将PN编码器引入到压缩感知框架中,用编码器产生的quasi-Toeplitz矩阵代替完全随机的高斯矩阵,编码器有一定的存储功能,除了可以将测量算子存储并更有效的应用外,还能解决现实中对大数据量的压缩困难问题。另外,编码器在硬件和软件上都容易实现。发射端有足够的能量来实现很多的高级算法,文中依照时间反转理论将传统信道模型中接收端的降采样过程移到发射端,降低了接收端的复杂度,加快了数据处理的速度。