一种稀疏度自适应超宽带信道估计算法

发布时间：2018-02-17 08:09

  本文关键词： 信道估计 压缩感知 稀疏度自适应 超宽带　出处：《电子科技大学学报》2017年03期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：针对在超宽带信道估计中应用压缩感知理论需要预知信道稀疏度的问题,利用超宽带信道在时域上的稀疏性,将信道估计问题转化为压缩感知理论中的稀疏向量重构问题,提出了稀疏度自适应正则化压缩采样匹配追踪(SARCoSaMP)算法。该算法在压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法的基础上,引入自适应和正则化方法,自动调整所选原子数目,逐步逼近信道稀疏度K,在稀疏度未知的情况下精确地实现信道估计。仿真结果表明,该算法可有效应用于超宽带系统的信道估计,并且其性能明显优于CoSaMP算法和稀疏自适应匹配追踪(SAMP)算法。
[Abstract]:To solve the problem of predicting channel sparsity in UWB channel estimation using compressed sensing theory, the channel estimation problem is transformed into sparse vector reconstruction problem in compressed sensing theory by using the sparse property of UWB channel in time domain. In this paper, a sparse degree adaptive regularized compression sampling matching tracking (SARCoSaMP) algorithm is proposed. Based on the compressed sampling matching tracking CoSaMPalgorithm, adaptive and regularized methods are introduced to automatically adjust the number of selected atoms. The channel sparsity K is approximated step by step, and the channel estimation is realized with unknown sparsity. The simulation results show that the proposed algorithm can be effectively applied to the channel estimation of UWB systems. And its performance is better than CoSaMP algorithm and sparse adaptive matching tracking algorithm.
【作者单位】： 中国矿业大学信息与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(51274202)
【分类号】：TN911.23

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

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2 杨剑;蒋挺;赵成林;周正;;基于CS-ROMP算法的超宽带信道估计[J];无线电工程;2011年05期

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4 杨成;冯巍;冯辉;杨涛;胡波;;一种压缩采样中的稀疏度自适应子空间追踪算法[J];电子学报;2010年08期

【共引文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 王艳芬;丛潇雨;孙彦景;;一种稀疏度自适应超宽带信道估计算法[J];电子科技大学学报;2017年03期

2 田金鹏;刘小娟;刘燕平;薛莹;郑国莘;;多候选集广义正交匹配追踪算法[J];应用科学学报;2017年02期

3 高飞;梅力丹;潘红云;薛艳明;;MIMO-OFDM系统中基于RAMP及其改进的稀疏信道估计算法[J];北京理工大学学报;2017年03期

4 李楠;任清华;苏玉泽;;TDCS压缩感知观测矩阵构造方法[J];计算机工程与设计;2017年01期

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8 田金鹏;刘小娟;郑国莘;;一种变步长稀疏度自适应子空间追踪算法[J];自动化学报;2016年10期

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【二级参考文献】

中国期刊全文数据库 前5条

1 周小平;方勇;汪敏;;MIMO-OFDM快衰落信道的压缩感知估计方法[J];电波科学学报;2010年06期

2 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

3 王甫莉;阔永红;陈健;刘献玲;;MIMO-OFDM系统信道估计算法综述[J];电子科技;2007年02期

4 张e，

本文编号：1517608