基于压缩感知理论的OFDM信道估计研究

发布时间：2017-12-25 04:04

  本文关键词：基于压缩感知理论的OFDM信道估计研究　出处：《华南理工大学》2016年硕士论文　论文类型：学位论文

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【摘要】：在传统的信号处理理论中,奈奎斯特定律要求信号的采样频率不低于信号最高带宽的两倍,才能不失真地还原出原始信号,但这给信号的采样、存储、传输和处理带来很大的压力,特别是在OFDM系统和UWB系统等通信领域,压缩感知理论指出,当满足一定条件时,可以低于两倍信号最高带宽的频率对信号同时进行采样和压缩,然后接收端使用合适的重构算法精确恢复原始信号,不仅突破了奈奎斯特定律的限制,还节省了很多信号处理资源。本文主要研究OFDM系统信道估计领域里的压缩感知理论,分析其相关算法性能和改进方法。首先,本文讲述压缩感知理论的三个基本问题:其一是信号的稀疏表示,其二是观测矩阵的设计,其三是重构算法的设计,这是决定压缩感知中信号重构质量好坏的关键。本文重点研究重构方法中的正交匹配追踪算法(OMP),分析了OMP算法、最小二乘法(LS)和基于匹配追踪的结构化LS算法的性能差异,并研究导频个数和导频图案两个因素对OMP算法的性能影响,验证了导频个数为信道稀疏度的4~6倍时,重构算法可以获得较好的性能。其次,根据稀疏度确定压缩感知算法的导频个数后,为进一步提升算法性能,本文重点研究了导频图案对算法性能的影响。根据观测矩阵设计的有限等距性质(RIP),结合互相关系数的定义,定量衡量观测矩阵不相关性的大小,并设计搜索算法找到每种导频数量下的最佳导频位置,最后分析最佳导频位置的重构算法性能,并通过仿真实验验证最佳导频位置的有效性。最后,本文也研究了在信道稀疏度K未知的情况下,如何对分段正交匹配追踪算法(St OMP)进行改进。传统StOMP算法具有稀疏度未知、算法收敛速度快等特点,但其测量矩阵局限在随机高斯矩阵,应用范围较局限。本文通过改进其阈值参数,将其应用到信道估计领域(测量矩阵是部分傅里叶矩阵),同时结合最佳导频位置的研究,提出基于最佳导频位置的改进的StOMP算法,通过实验表明,当阈值参数范围是[0-1]时,重构性能较佳,该范围适用于快变信道或慢变信道。
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN919.3;TN929.53

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本文编号：1331252