基于压缩感知的信道估计方法研究

发布时间：2017-05-28 22:06

  本文关键词：基于压缩感知的信道估计方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在无线通信系统中,准确、实时的信道估计是接收机进行数据解调的必要条件。传统的线性信道估计方法由于没有考虑无线多径信道固有的稀疏特性,使用大量参考信号来获取信道状态信息,导致系统的频谱效率不高。压缩感知作为一种全新的数据采样、处理方法,能够从极少的观测样本中准确恢复原始信号,它的提出为信道估计提供了新的研究方向。本文基于无线多径信道固有的稀疏特性,针对特定条件下的稀疏信道重构问题,研究了相应的改进算法,以实现信道状态信息的更优估计。论文的主要研究内容如下： 针对压缩感知重构算法在噪声信道估计中精确度不高的问题,本文提出了一种基于判别分析的改进算法。该算法引入分类的思想,通过计算样本之间的马氏距离来辨析信道的真实传播径与噪声,使得在噪声影响的情况下也能有效恢复出信道的状态信息。仿真结果表明,无论在低信噪比还是高信噪比条件下,所提出的改进算法均优于经典的重构算法。 针对压缩感知重构算法对稀疏度先验条件的依赖问题,本文在分析了现有的一种稀疏度自适应重构算法SAMP的基础上,提出了一种基于关联度分析的稀疏度自适应改进算法。该算法通过关联度分析一次性估计出信道的稀疏度,然后将其应用到后续的回溯迭代重构中,使信道估计可以在较少的迭代次数下完成。仿真结果表明,该算法可以取得与SAMP算法相近的恢复性能,但在计算复杂度上却大为降低。 针对现存的压缩感知信道估计方法局限于特定时刻信道估计的不足,本文将动态压缩感知的思想引入到信道估计中。在动态压缩感知的框架下,基于信道的稀疏特性和时变特性,建立了以信道稀疏多径为状态变量的降采样状态变量方程,然后利用一种压缩卡尔曼滤波算法实现信道状态的恢复。仿真结果表明,相对于传统的确定性压缩感知方法,新方法能有效提高信道估计的效率和准确性。 综上所述,本文针对稀疏信道重构的三个研究点,在已有研究的基础上提出了相应的改进算法,为解决压缩感知理论在信道估计应用中存在的重构算法性能不高等问题提供了可以参考的优化方法。
【关键词】：信道估计 压缩感知 判别分析 稀疏度自适应 压缩卡尔曼滤波
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN911.23
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 论文研究背景10-11
• 1.1.1 研究背景及意义10-11
• 1.1.2 课题来源11
• 1.2 论文主要研究工作11-12
• 1.3 论文结构安排12-13
• 1.4 本章小结13-14
• 第二章 压缩感知及其在信道估计中的应用14-23
• 2.1 压缩感知理论概述14-19
• 2.1.1 信号稀疏表示14-15
• 2.1.2 观测矩阵设计15-17
• 2.1.3 信号重构算法17-18
• 2.1.4 压缩感知的应用18-19
• 2.2 压缩信道感知的可行性及关键问题19-21
• 2.2.1 无线信道的特性19-21
• 2.2.2 压缩信道感知关键问题21
• 2.3 本章小结21-23
• 第三章 基于判别分析的稀疏信道估计23-35
• 3.1 基于OMP算法的信道估计23-26
• 3.1.1 信道估计模型23-25
• 3.1.2 基于OMP的信道估计25-26
• 3.2 判别与分类技术理论基础26-28
• 3.2.1 类的定义26-27
• 3.2.2 马氏距离27-28
• 3.3 基于判别分析的稀疏信道估计算法28-32
• 3.3.1 两总体的距离判别28-31
• 3.3.2 基于马氏距离判别的信道估计算法31-32
• 3.4 仿真结果与分析32-34
• 3.5 本章小结34-35
• 第四章 基于稀疏度自适应的信道估计35-47
• 4.1 基于SAMP的信道估计算法35-37
• 4.2 一种改进的自适应信道估计算法37-43
• 4.2.1 稀疏度估计37-41
• 4.2.2 回溯迭代41-42
• 4.2.3 算法实现42-43
• 4.3 仿真结果与分析43-46
• 4.4 本章小结46-47
• 第五章 基于动态压缩感知的信道估计47-57
• 5.1 两种稀疏滤波算法47-52
• 5.1.1 压缩卡尔曼滤波48-50
• 5.1.2 稀疏自适应滤波50-52
• 5.2 基于压缩卡尔曼滤波的信道估计52-54
• 5.2.1 信道估计模型52-53
• 5.2.2 基于CSKF的信道估计算法53-54
• 5.3 仿真结果与分析54-56
• 5.4 本章小结56-57
• 第六章 总结与展望57-59
• 6.1 论文工作总结57-58
• 6.2 下一步工作展望58-59
• 参考文献59-63
• 致谢63-64
• 攻读硕士学位期间发表的学术成果目录64

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 石光明;刘丹华;高大化;刘哲;林杰;王良君;;压缩感知理论及其研究进展[J];电子学报;2009年05期

  本文关键词：基于压缩感知的信道估计方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：403539