基于奇异值分解的稀疏信道估计

发布时间：2022-11-12 10:14

　　针对基于压缩感知的信道估计能高效获取信道状态信息,以及噪声对估计算法的影响,提出一种基于奇异值分解的压缩感知估计算法。无需已知信道稀疏度,采用自适应步长使其重构精度和效率达到折中。引入奇异值分解技术,并根据奇异熵确定有效重构阶次,达到降噪目的,同时避免迭代过程中选取相关性较低的原子。仿真结果表明,该算法具有较高的重构精度,特别在低信噪比环境下,如信噪比为5 dB时,均方误差相对传统稀疏度自适应匹配追踪算法降低了95%左右,同时,算法运行时间也降低了约15%,具有较高的重构效率。 

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【文章目录】：
0 引 言
1 系统模型
2 基于压缩感知的估计算法
    2.1 压缩感知
    2.2 基于N-SAMP的信道估计
3 仿真结果及分析
4 结 语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于压缩感知的OFDM系统稀疏信道估计新方法研究[J]. 何雪云,宋荣方,周克琴.  南京邮电大学学报(自然科学版). 2010(02)



本文编号：3706182