基于压缩感知的多载波系统信道估计研究

发布时间：2017-09-24 04:35

  本文关键词：基于压缩感知的多载波系统信道估计研究

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【摘要】：信道估计技术是无线通信系统的关键性技术之一,由于受到奈奎斯特采样定理的限制,传统信道估计算法很难做到一个较高的信道估计准确度,而且传统算法并没有考虑信道的稀疏性,算法的计算复杂度较高。针对信道的这种稀疏特性,学者们将压缩感知理论运用于信道估计中,有效的提高了信道估计的精确度,降低了计算的复杂度。本论文围绕着OFDM技术展开,首先分析了基于压缩感知理论的OFDM系统信道估计技术,然后将CDMA系统与OFDM技术结合产生MC-CDMA系统,利用压缩感知分析MC-CDMA的信道估计过程。最后在OFDM的基础上引入了MIMO技术,利用MIMO-OFDM系统各个天线之间的相关性,论文研究了分布式压缩感知技术在MIMO-OFDM系统中做信道估计。论文首先研究了经典的OMP算法在OFDM中信道估计的应用,并将OMP算法与传统的信道估计算法做比较。然后具体研究了导频数量对信道估计准确度的影响,并通过仿真得出当导频数量小于六倍的多径数量时,导频数量对信道估计MSE的影响和对系统BER的影响较大。然后论文将压缩感知理论引入到MC-CDMA系统中做信道估计研究。经典的OMP算法由于需要以信道的稀疏度作为信道估计的先验条件,但是在实际的过程中,信道的稀疏度一般是未知的,论文引入的SAMP算法可以在信道稀疏度未知的时候有效的估计出信道的冲击响应,更符合实际的应用要求。通过仿真表明,SAMP算法付出了一定的时间复杂度作为代价。最后针对MIMO-OFDM通信系统,论文选择了分布式压缩感知作为信道估计理论,一般的基于压缩感知算法并没有考虑多个天线之间的相关性,而本论文引入的分布式压缩感知理论在做信道估计过程中,可以获得更好的信道估计性能。仿真结果表明,相对于基于CS的CoSAMP算法,DCS算法可以获得5dB的性能优势。
【关键词】：压缩感知 正交频分复用 信道估计 分布式压缩感知 匹配追踪
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 专用术语注释表9-10
• 第一章 绪论10-15
• 1.1 课题研究的背景和意义10-11
• 1.2 课题的研究现状11-13
• 1.2.1 压缩感知研究和应用现状11-12
• 1.2.2 信道估计研究现状12-13
• 1.3 多载波系统特点13
• 1.4 论文的结构安排13-15
• 第二章 压缩感知理论15-28
• 2.1 传统采样过程15-16
• 2.2 压缩感知理论框架16-21
• 2.2.1 信号的稀疏表示17-18
• 2.2.2 观测矩阵的设计18-19
• 2.2.3 信号的重构19-21
• 2.3 经典信号重构算法21-25
• 2.3.1 贪婪迭代算法22-24
• 2.3.2 凸优化方法24-25
• 2.4 压缩感知理论在信道估计中的应用25-28
• 第三章 基于压缩感知的OFDM系统信道估计28-46
• 3.1 OFDM系统原理28-31
• 3.1.1 系统框架28-29
• 3.1.2 调制解调原理29-30
• 3.1.3 保护间隔和循环前缀30-31
• 3.2 无线衰落信道特性31-33
• 3.2.1 无线信道的多径衰落32
• 3.2.2 无线信道的时变性和多普勒频移32-33
• 3.3 信道估计算法33-37
• 3.3.1 导频结构34-36
• 3.3.2 基于LS算法信道估计36-37
• 3.3.3 基于MMSE算法信道估计37
• 3.4 压缩感知信道估计37-40
• 3.4.1 压缩感知信道估计数学模型37-38
• 3.4.2 正交匹配追踪算法38-40
• 3.4.3 影响信道估计性能的因素40
• 3.5 仿真与性能分析40-46
• 3.5.1 导频数量对性能的影响41-43
• 3.5.2 性能比较43-46
• 第四章 基于压缩感知的MC-CDMA系统信道估计46-59
• 4.1 MC-CDMA系统模型46-50
• 4.1.1 MC-CDMA发射端模型47-48
• 4.1.2 信道模型48-49
• 4.1.3 MC-CDMA接收端模型49-50
• 4.2 传统信道估计方法50-51
• 4.3 基于压缩感知的信道估计51-54
• 4.3.1 基于OMP算法信道估计51-53
• 4.3.2 基于SAMP算法信道估计53-54
• 4.4 仿真与性能分析54-59
• 第五章 分布式压缩感知信道估计59-73
• 5.1 MIMO理论与分布式压缩感知59-65
• 5.1.1 MIMO技术原理59-61
• 5.1.2 分布式信源编码61-63
• 5.1.3 分布式压缩感知63-65
• 5.2 系统模型65-66
• 5.3 基于CoSAMP信道估计66-67
• 5.4 基于DCS信道估计67-69
• 5.5 仿真与性能分析69-73
• 第六章 总结和展望73-75
• 6.1 论文总结73-74
• 6.2 下一步工作展望74-75
• 参考文献75-77
• 攻读硕士期间发表的论文77-78
• 致谢78

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