基于压缩感知的超宽带信道估计方法的研究

发布时间：2017-04-26 00:12

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【摘要】：压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论可以从较少的观测样本中恢复稀疏信号。针对超宽带(Ultra-WideBand,UWB)信道的稀疏特性,将压缩感知理论应用于UWB系统的信道估计中,能够有效地降低系统的采样速率。该文针对UWB信道的特点对过完备字典库和观测矩阵进行设计,提出了一种滤波矩阵估计算法。然后,分别利用丹茨格选择器(Dantzig Selector,DS),基追踪降噪(Basis Pursuit De-Noising,BPDN)算法和正交匹配跟踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法实现信号检测,进一步给出UWB信道估计中CS重建算法的选择建议。基于IEEE 802.15.4a信道模型的仿真结果表明,该算法同随机观测算法的检测结果相比,能够在较低的采样速率下获得更好的误码率性能。
【作者单位】： 吉林大学电子科学与工程学院;
【关键词】： 无线通信 超宽带 信道估计 压缩感知 稀疏重建
【基金】：国家自然科学基金(60976065)资助课题
【分类号】：TN925
【正文快照】： 1引言超宽带技术具有高数据传输率、低功耗、低成本、较强的抗多径效应等特点。但是接收高带宽信号所需要的高速率A/D转换会导致通信设备复杂程度的增加或者采样分辨率的下降,这是超宽带通信需要突破的瓶颈之一[1]。文献[2]提出的压缩感知理论,对可压缩的信号以远低于奈奎斯

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