基于梯度追踪的MIMO-OFDM稀疏信道估计算法

发布时间：2021-11-19 20:38

　　现有的压缩感知MIMO?OFDM信道估计方法多采用正交匹配追踪算法及其改进的算法。针对该类算法重构大规模的数据存在计算复杂度高、存储量大等问题,提出了基于梯度追踪算法的MIMO?OFDM稀疏信道估计方法。梯度追踪算法采用最速下降法对目标函数解最优解,即每步迭代时计算目标函数的搜索方向和搜索步长,并以此选择原子得到每次迭代重构值的最优解。本文使用梯度追踪算法对信道进行估计,并与传统的最小二乘估计算法、正交匹配追踪算法的性能和计算复杂度进行比较。仿真结果表明,梯度追踪算法能够保证较好的估计效果,减少了导频开销,降低了运算复杂度,提高了重构效率。 

【文章来源】：数据采集与处理. 2019,34(03)北大核心CSCD

【文章页数】：10 页

【文章目录】：
引言
1 MIMO?OFDM模型
2 压缩感知基本理论
3 基于GP的MIMO?OFDM信道估计
    3.1 GP算法稀疏估计数学描述
    3.2 GP稀疏信道估计仿真模型
4 仿真结果与分析
5 结束语


【参考文献】：
期刊论文
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[3]基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计算法[J]. 陈恩庆,相小强,穆晓敏.  郑州大学学报(工学版). 2013(06)
[4]基于梯度追踪的压缩感知超宽带通信信道估计[J]. 王蔚东,杨俊安.  数据采集与处理. 2013(03)
[5]信号压缩重构的正交匹配追踪类算法综述[J]. 杨真真,杨震,孙林慧.  信号处理. 2013(04)
[6]基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计方法[J]. 王妮娜,桂冠,苏泳涛,石晶林,张平.  电子科技大学学报. 2013(01)
[7]基于压缩感知的贪婪迭代重构算法[J]. 王超.  数据采集与处理. 2012(S2)
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本文编号：3505824