OFDM稀疏信道估計中的導頻優(yōu)化研究.pdf

1、近年來，隨著壓縮感知（Compressed sensing, CS）理論的普及，該技術已經被廣泛應用于正交頻分復用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）的稀疏信道估計研究中。不同于傳統(tǒng)的信道估計方法，基于CS的信道估計技術可以利用極低的采樣速率對信號進行采樣，并有效地重建信號，這樣可以減少對導頻的使用，提高系統(tǒng)的傳輸效率。其中，常見的稀疏信號重構算法主要有：正交匹配追蹤（Or

2、thogonal matching pursuit, OMP）算法，壓縮采樣匹配追蹤（Compressive sampling matching pursuit, CoSaMP）算法等貪婪算法。此外，一些凸優(yōu)化算法如SpaRSA（Sparse Reconstruction by Separable Approximation）和YALL1等算法同樣也可以作為重構算法對稀疏信號進行恢復。然而，大部分學者把研究的重點都放在了信道估計算法的改

3、進與創(chuàng)新上，卻忽略了影響信道估計性能的其他因素，如導頻結構的設計。現(xiàn)有研究表明，不同的導頻結構對稀疏信道估計的最終性能也起到了十分重要的作用。因此，本文將對OFDM稀疏信道估計下的導頻結構設計問題進行重點研究，通過對導頻結構進行針對性設計，提高整個系統(tǒng)的信道估計性能。
　　本文首先在確定性導頻結構設計標準的基礎上，對現(xiàn)有標準及其實現(xiàn)算法進行了歸納與總結，并在此基礎上實現(xiàn)了完善與改進，減小了算法的復雜度，提高了算法的收斂速率。此外，

4、本文還給出了一種自適應導頻結構優(yōu)化設計算法。不同于傳統(tǒng)的確定性導頻設計算法，該自適應算法將根據實際傳輸環(huán)境對導頻結構進行動態(tài)的調整，使整個系統(tǒng)始終保持較高的估計性能。
　　本文的主要工作如下：
　　1.本文對現(xiàn)有的確定性導頻結構設計標準進行了歸納與總結，并針對不同的標準分別給出了一種具體的算法實現(xiàn)。通過對仿真實驗結果的分析與對比，詳細說明了各標準所適用的場景以及估計性能之間的差異。
　　2.本文在傳統(tǒng)MIP標準的基礎上

5、對其實現(xiàn)算法進行了改進，通過與遺傳算法的結合，降低了原有算法的復雜度，提高了算法的穩(wěn)定性及收斂速率。
　　3.本文對MIP標準本身進行了完善，給出了一種改進后的確定性導頻結構設計標準。與一般的MIP標準相比，改進后的標準更充分地考慮了稀疏信號在恢復過程中的其他因素，豐富了對測量矩陣的設計，使在該標準下所得到的導頻結構具有更加穩(wěn)定更加精確的估計性能。
　　4.本文提出了一種自適應導頻結構設計思想，并給出了其具體的算法實現(xiàn)。不同

6、于傳統(tǒng)的確定性導頻結構設計，該思想強調將導頻結構的設計問題與實時的信道估計相結合，利用實時估計出的稀疏信道脈沖響應（Channel impulse response, CIR）反饋到導頻結構的重構設計上。此外，為了解決貪婪算法在恢復精度上欠缺的問題，本文還利用了凸優(yōu)化算法中的最小l1范數模型對導頻結構進行進一步的篩選，并模擬遺傳算法中的迭代過程不斷地對導頻結構進行重建，直至其最終收斂。
　　5.為了降低自適應算法在工程應用中的實現(xiàn)