基于压缩感知的MIMO-OFDM系统信道估计

发布时间：2017-04-13 08:32

  本文关键词：基于压缩感知的MIMO-OFDM系统信道估计，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：MIMO-OFDM是下一代宽带无线通信系统的物理层核心技术，其具有频谱利用率高、抗衰落性能好、信道容量大等优点。 虽然OFDM和MIMO技术有诸多优点，但是在具体实际应用中，仍然面临很多问题。OFDM系统对同步误差甚为敏感，在信号传输过程中，由于信号受周围环境及障碍物影响，产生不同程度和衰落和时延，时间同步误差会造成符号间干扰(InterSymbol Interference，ISI)，频率同步误差会产生子载波间干扰(InterCarrierInterference，ICI)。只有对信道特征有很好的了解，才能有效克服干扰和失真。加入MIMO后，符号间干扰和码间干扰更加严重，从而影响系统性能。因此，接收端需要获得精确的信道状态信息(Channel State Information，CSI)，精确的信道估计起到尤为重要的作用。针对上述问题，本文对MIMO-OFDM的信道估计进行了研究。同时由于有些无线多径信道呈现稀疏性，即信道的时延扩展很大，但能量强的有效路径的个数很少。这种信道稀疏性在宽带移动通信系统中表现突出，尤其是超宽带系统。重点分析了压缩感知理论在无线多径稀疏信道估计中的应用。具体的研究内容及创新成果如下： 1.从传统的无线信道估计入手，介绍了信道模型和导频模式，对最小二乘法(LS)，最小均方误差法(MMSE)，线性最小均方误差法（LMMSE）进行了阐述，并做了仿真，对其误差性能进行了分析。 2.详细介绍了压缩感知技术的基本原理与特性以及一些常用的重构算法，并用这些算法与传统的估计算法进行了仿真的比较。仿真结果表明压缩感知重构算法可以利用减少导频来提高频谱资源利用率。 3.本文提出了一种导频优化算法。首先，导频位置选用了均匀导频，连续导频和随机导频进行仿真。结果表明，这三种放置的导频都不是最优的。所以我们从类似有限等距原则（RIP）的最小互相关准则出发，得到了相对较优的导频放置方案。在此方案基础上继续优化，增大随机生成数，扩大搜索范围，将组合分成若干组，比较互相关值，得出最小互相关值对应的导频图案。仿真结果表明，与使用基于测量矩阵互相关最小化准则的导频图案相比，信道估计的最小均方误差（MSE）更低。 4.本文将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，提出了一种改进的广义正交匹配追踪算法。广义正交匹配追踪算法（GOMP）相较于正交匹配追踪算法（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。
【关键词】：信道估计 MIMO-OFDM 压缩感知
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN919.3
【目录】：

• 摘要5-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-22
• 1.1 引言11
• 1.2 MIMO-OFDM 技术及其发展现状11-17
• 1.2.1 OFDM 技术概述11-13
• 1.2.2 MIMO 技术概述13-15
• 1.2.3 MIMO-OFDM 技术概述15-17
• 1.3 MIMO-OFDM 信道估计研究现状17-19
• 1.4 压缩感知的研究现状19-20
• 1.5 论文内容安排和贡献20-22
• 第2章 传统的无线信道估计22-40
• 2.1 无线信道特性22-28
• 2.1.1 信道中的衰落22-24
• 2.1.2 信道的扩展效应和选择特性24-28
• 2.2 基于导频的 MIMO-OFDM 信道估计28-40
• 2.2.1 MIMO-OFDM 收发模型28-31
• 2.2.2 导频模式31-35
• 2.2.3 基于导频的参数估计算法35-38
• 2.2.4 仿真与性能分析38-40
• 第3章 基于压缩感知的 MIMO-OFDM 系统的信道估计40-58
• 3.1 压缩感知理论40-46
• 3.1.1 理论框架40-42
• 3.1.2 信号的稀疏表示42
• 3.1.3 测量矩阵的设计42-45
• 3.1.4 信号的重构45-46
• 3.2 基于压缩感知的 MIMO-OFDM 信道估计46-58
• 3.2.1 MIMO-OFDM 稀疏信道模型46-49
• 3.2.2 压缩感知恢复算法描述49-52
• 3.2.3 仿真与性能分析52-58
• 第4章 一种稀疏信道估计的导频优化算法58-64
• 4.1 引言58
• 4.2 信道模型58-60
• 4.3 导频图案设计60-62
• 4.3.1 常见导频图案60
• 4.3.2 基于测量矩阵互相关最小化准则的导频图案设计60-61
• 4.3.3 改进的导频图案设计61-62
• 4.4 仿真结果与分析62-64
• 第5章 基于 GOMP 及其改进的稀疏信道估计算法64-70
• 5.1 引言64
• 5.2 信道模型64-65
• 5.3 CS 恢复算法65-68
• 5.3.1 广义正交匹配追踪算法（GOMP）65-67
• 5.3.2 改进的广义正交匹配追踪算法67-68
• 5.4 仿真结果与分析68-70
• 总结及下一步工作70-71
• 参考文献71-75
• 攻读学位期间发表的论文与研究成果清单75-76
• 致谢76

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 焦李成;杨淑媛;刘芳;侯彪;;压缩感知回顾与展望[J];电子学报;2011年07期

2 方红;章权兵;韦穗;;改进的后退型最优正交匹配追踪图像重建方法[J];华南理工大学学报(自然科学版);2008年08期

3 何雪云;宋荣方;周克琴;;基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计导频图案设计[J];南京邮电大学学报(自然科学版);2011年05期

4 张继东,郑宝玉;基于导频的OFDM信道估计及其研究进展[J];通信学报;2003年11期

  本文关键词：基于压缩感知的MIMO-OFDM系统信道估计，由笔耕文化传播整理发布。

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本文编号：303226