基于壓縮傳感的訓練序列設計及其稀疏信道估計.pdf

1、在新一代的移動通信中，廣泛地采用OFDM以及MIMO等技術，來滿足許多諸如傳輸速率高、系統(tǒng)業(yè)務容量大等的要求，而對目前的信息技術來說，如此高的要求對信道估計提出了相當大的挑戰(zhàn)。與盲估計方法相比基于訓練序列的信道估計方法的復雜度低且性能好。而不同的訓練序列對信道估計的性能有著很大的差異。
　　 本文主要研究了基于壓縮傳感的訓練序列設計及稀疏信道估計算法，具體研究內容和創(chuàng)新點如下:
　　 (1)基于壓縮傳感理論以得到更好的信

2、道估計性能為目的進行訓練序列設計。設計了三種服從不同分布的隨機實數(shù)序列，即高斯分布隨機序列、均勻分布隨機序列、伯努利分布隨機序列，并將其應用于信道估計中。分別在傳統(tǒng)的信道估計算法和基于壓縮傳感的信道估計算法下進行仿真實驗，仿真結果表明，在相同的信道環(huán)境下，與常用的m序列相比，本方案能獲得更準確的信道估計。同時，該序列經過不同解調后得到的訓練序列不同，從而具有更大的靈活性。最后通過仿真分析了其自相關性能，結果表明其具有良好的自相關特性。<

3、br>　　 (2)為了提高信道估計的精確性，提出了一種基于壓縮傳感理論的正交頻分復用系統(tǒng)稀疏信道估計新方法——基于平滑l0范數(shù)和擬牛頓法(Quasi-Newton Smoothed l0 Norm，QNSL(0))的估計算法，該算法用雙曲正切函數(shù)來近似l0范數(shù)，針對SL(0)算法中收斂速度和迭代步長選取方面的不足，采用擬牛頓法來求解最優(yōu)值，并通過線搜索技術來確定迭代步長，該算法能在信道沖激響應稀疏度未知的情況下得到較好的信道估計效果。