基于压缩采样匹配追踪的稀疏度和稀疏信道联合估计

发布时间：2018-07-08 18:47

  本文选题：压缩感知 + 压缩采样匹配追踪　； 参考：《四川大学学报(工程科学版)》2014年01期

【摘要】：针对压缩采样匹配追踪信道估计算法需已知稀疏度而稀疏度不易得到这一问题,研究了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。首先提出了一种新的稀疏向量的替代,能够在有限长度的训练序列下,得到较好的稀疏度和信道估计效果。然后通过对稀疏信道估计中的噪声分量的分析,提出了一种稀疏度估计算法,结合信道估计最终给出了一种稀疏度和稀疏信道联合估计算法。仿真结果表明:新的稀疏向量的替代在稀疏度和信道估计方面都有明显的优势,并且提出的稀疏度和稀疏信道联合估计算法在性能上好于mCoSaMP算法。
[Abstract]:To solve the problem that the sparse degree of the compressed sampling matching tracking channel estimation algorithm needs to be known but the sparse degree is difficult to obtain, a joint estimation algorithm of sparse degree and sparse channel is studied in this paper. Firstly, a new sparse vector substitution is proposed, which can obtain better sparse degree and channel estimation effect under finite length training sequence. Based on the analysis of the noise components in sparse channel estimation, a sparse degree estimation algorithm is proposed, and a joint sparse and sparse channel estimation algorithm is proposed. Simulation results show that the new sparse vector substitution has obvious advantages in sparse degree and channel estimation, and the proposed joint sparse and sparse channel estimation algorithm has better performance than mCoSaMP algorithm.
【作者单位】： 信息工程大学信息系统工程学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61072046) 河南省基础与前沿计划资助项目(102300410008;132300410049)
【分类号】：TN911.23

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2108410