基于压缩感知的MIMO-OFDM信道估计中导频优化算法研究

发布时间：2021-10-18 23:56

　　多输入多输出正交频分复用（Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing,MIMO-OFDM）系统作为多输入多输出（MIMO）系统和正交频分复用（OFDM）系统的结合,具有很高的频带利用率并能有效地对抗无线信道的多径效应。由于无线多径信道常常呈现稀疏特性,传统信道估计不能充分利用无线信道的稀疏特性,针对稀疏信道的信道估计性能较差。将压缩感知（Compressed Sensing,CS）技术应用于稀疏信道估计可以降低导频数量,提高频谱利用率。传统信道估计中等间隔放置导频在基于CS的信道估计中并不是最优的。本文研究了基于CS理论的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计及导频优化问题。主要研究内容如下:1)研究了基于压缩感知的OFDM信道估计及其导频优化方法,针对导频优化问题,重点研究了基于随机序贯搜索的SSS（Stochastic Sequential Search）算法和基于随机平行搜索的SPS（Stochastic Parallel Search）算法。通过仿真比较了它们改善信道估计性能的优... 

【文章来源】：南京邮电大学江苏省

【文章页数】：56 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
专用术语注释表
第一章 绪论
    1.1 引言
    1.2 论文研究背景
        1.2.1 OFDM和MIMO技术
        1.2.2 信道估计技术现状
        1.2.3 基于压缩感知的稀疏信道估计方法概述
    1.3 论文研究内容
第二章 MIMO-OFDM系统信道估计
    2.1 引言
    2.2 无线信道特性
        2.2.1 多径信道参数
        2.2.2 无线通信信道分类
    2.3 MIMO-OFDM系统模型
        2.3.1 SISO-OFDM系统模型
        2.3.2 MIMO-OFDM系统模型
    2.4 MIMO-OFDM信道估计
        2.4.1 导频放置模式
        2.4.2 OFDM系统基于导频的信道估计算法
第三章 MIMO-OFDM系统基于压缩感知的信道估计
    3.1 引言
    3.2 压缩感知理论概述
        3.2.1 信号的稀疏表示
        3.2.2 测量矩阵设计
        3.2.3 重建算法
    3.3 OFDM系统基于压缩感知的稀疏信道估计算法
        3.3.1 OMP算法
        3.3.2 CoSaMP算法
        3.3.3 ROMP算法
        3.3.4 SAMP算法
第四章 基于压缩感知的OFDM信道估计中导频优化方法
    4.1 引言
    4.2 导频优化准则
    4.3 基于随机序贯搜索的导频优化算法
    4.4 基于随机并行搜索的导频优化算法
    4.5 仿真分析
第五章 基于压缩感知的MIMO-OFDM信道估计中导频优化方法
    5.1 引言
    5.2 一种联合设计的导频优化方案
        5.2.1 导频优化准则
        5.2.2 导频优化算法
    5.3 基于导频移位机制的改进算法
    5.4 仿真分析
        5.4.1 重建性能比较
        5.4.2 算法复杂度比较
第六章 总结与展望
参考文献
附录1 攻读硕士学位期间撰写的论文
附录2 攻读硕士学位期间申请的专利
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]稀疏随机矩阵有限等距性质分析[J]. 张波,刘郁林,王开.  电子与信息学报. 2014(01)
[2]基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计方法[J]. 王妮娜,桂冠,苏泳涛,石晶林,张平.  电子科技大学学报. 2013(01)
[3]基于压缩感知的OFDM稀疏信道估计导频图案设计[J]. 何雪云,宋荣方,周克琴.  南京邮电大学学报(自然科学版). 2011(05)
[4]压缩感知理论及其研究进展[J]. 石光明,刘丹华,高大化,刘哲,林杰,王良君.  电子学报. 2009(05)

博士论文
[1]基于压缩感知的无线OFDM信道估计及导频优化研究[D]. 何雪云.南京邮电大学 2015



本文编号：3443751