SC-FDE系统中基于分层模型的低复杂度稀疏信道估计算法研究

发布时间：2017-11-22 17:32

  本文关键词：SC-FDE系统中基于分层模型的低复杂度稀疏信道估计算法研究

  更多相关文章： 稀疏信道估计 单载波频域均衡(SC-FDE) 贝叶斯分层模型 消息传递算法

【摘要】：伴随着人们对各类互联网多媒体需求的增长和网络技术的迅猛发展,无线通信越来越受到学者们的高度重视。作为第四代(4G)无线通信系统重点技术之一,单载波频域均衡(SC-FDE),在一方面,克服了正交频分复用(OFDM)系统的不足,另一方面,与OFDM系统相比,在保持与其具有近似相同的复杂度的同时,获得与其相似的功能。SC-FDE系统在其接收端进行频域均衡以及信号检测都需要已知信道状态信息,因此信道估计是该系统的重要环节。在传统的导频辅助信道估计方法中,要求导频子载波之间的频率间隔一般小于信道的相干带宽,这样才能利用插值方法较为准确地获取数据子载波的冲击响应。然而,在实际的通信系统中,往往会碰到稀疏信道(比如:宽带无线通信信道),其冲击响应的多数值近似为零,只有少数响应的幅度值比较大,且间隔比较宽,呈现出近似稀疏性。在传统的信道估计方法中,并没有利用信道近似稀疏这一先验信息,因此本文将针对SC-FDE系统稀疏信道估计方法进行研究。本文的研究内容如下:首先,简单介绍无线通信发展现状及SC-FDE技术,分析了无线信道特性以及SC-FDE系统信道估计的研究现状。介绍因子图消息传递算法,并给出各种消息更新规则的计算公式。其次,研究3-L贝叶斯分层模型的因子图模型。基于向量形式的3-L分层模型提出一种分块平均场(mean field,MF)算法,从收敛速度及均方误差的角度进行仿真与原始不分块MF算法作对比,并从理论上说明所提出算法的合理性。在改进的3-L贝叶斯分层模型的因子图模型中,将置信传播(belief propagation,BP)算法用广义近似消息传递(general approximate message passing,GAMP)算法来代替,提出基于改进标量形式3-L分层模型的GAMP-MF算法,在GAMP-MF算法的基础上提出复杂度更低的GAMP-MF-ELI算法,并在稀疏数学模型下与原始不分块MF算法进行了仿真对比分析。最后,将提出基于向量形式的3-L分层模型的MF分块(MF-block)算法以及提出的基于改进标量形式的3-L分层模型的GAMP-MF-ELI算法应用于SC-FDE系统稀疏信道估计中,利用Monte-Carlo仿真来评估所提出算法的性能及复杂度。并与经典的稀疏度已知的正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法及不分块MF算法做对比分析。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.53

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