OFDM系統(tǒng)中基于壓縮感知的稀疏信道估計(jì)算法研究.pdf

1、壓縮感知（Compressive Sensing，CS）是信息獲取技術(shù)領(lǐng)域中的一種新穎的采樣理論，它解決了傳統(tǒng)的信號處理系統(tǒng)中存在的許多技術(shù)難題。無線多徑信道固有的稀疏性使得基于壓縮感知的信道估計(jì)中需要的導(dǎo)頻數(shù)或訓(xùn)練序列的長度大為減少，在提高頻譜利用率的同時也改善了信道估計(jì)性能。本文對OFDM系統(tǒng)中基于壓縮感知的稀疏信道估計(jì)算法展開了分析和研究。主要工作如下：
　?。?）首先采用經(jīng)典的正交匹配追蹤（Orthogonal Match

2、ing Pursuit，OMP）算法估計(jì)頻選信道，分析了導(dǎo)頻對壓縮感知信道估計(jì)的影響，并將其與傳統(tǒng)的最小二乘（Least Squares，LS）信道估計(jì)方法進(jìn)行了比較。然后對時延-多普勒域雙選擇性稀疏多徑信道下的OFDM系統(tǒng)進(jìn)行建模，為了克服信道的時延-多普勒雙選擇性衰落特性對信道估計(jì)造成的不穩(wěn)定性，鑒于OMP算法的不穩(wěn)定性，采用了正則正交匹配追蹤（Regularized Orthogonal Matching Pursuit，ROMP

3、）算法估計(jì)信道，并通過仿真證實(shí)了ROMP算法較OMP算法在重構(gòu)性能上有較明顯的改善和提升。
　?。?）利用時域和頻域的相關(guān)性，在時頻二維群稀疏信道上設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的二維壓縮信道估計(jì)算法。該算法按行（OFDM符號間）和按列（子載波間）同時進(jìn)行搜索，提取出能量集中的抽樣點(diǎn)和多普勒頻移點(diǎn)，以恢復(fù)所有的信道參數(shù)。此方法比傳統(tǒng)的壓縮感知算法降低了系統(tǒng)的復(fù)雜度，提升了系統(tǒng)的性能和效率。
　?。?）在準(zhǔn)靜態(tài)信道中本文提出了一種基于差分壓縮