基于壓縮感知的OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)算法研究.pdf

1、正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技術(shù)已經(jīng)成為無線通信技術(shù)中不可替代的部分，具有很高的應(yīng)用價(jià)值。信道估計(jì)是OFDM通信系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)，信道估計(jì)性能的好壞將直接影響到整個(gè)系統(tǒng)的通信質(zhì)量。壓縮感知理論的提出，有效的改善了OFDM系統(tǒng)稀疏信道估計(jì)的性能，減少了信道估計(jì)所需要的導(dǎo)頻數(shù)，提高了系統(tǒng)的頻譜利用率。本文分析了基于壓縮感知的OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)問題。
　

2、　在OFDM系統(tǒng)中，如果信道的稀疏度是已知的，傳統(tǒng)的壓縮感知算法，如正交匹配追蹤算法(Orthogonal Matching Pursuit，OMP)、壓縮采樣匹配追蹤算法(Compressive Sampling Matching Pursuit，CoSaMP)、子空間追蹤(Subspace Pursuit，SP)在合理的參數(shù)選取下均能表現(xiàn)出良好的估計(jì)性能，表明了壓縮感知算法在OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)中優(yōu)越性。然而，由于在實(shí)際系統(tǒng)中，信道

3、的稀疏度通常是未知的，極大的限制了需要預(yù)知稀疏度的壓縮感知算法在OFDM信道估計(jì)中的實(shí)際應(yīng)用。為了更好的利用壓縮感知去實(shí)現(xiàn)OFDM信道估計(jì)，需要研究自適應(yīng)稀疏度的恢復(fù)算法。文章先介紹了傳統(tǒng)的稀疏度自適應(yīng)匹配追蹤(SparsityAdaptive Matching Pursuit，SAMP)算法信道估計(jì)，而SAMP算法雖然可以達(dá)到自適應(yīng)稀疏度的效果，但由于存在欠估計(jì)和過估計(jì)的問題，給信道估計(jì)的性能帶來了較為不利的影響，同時(shí)，為了追求更好的

4、性能，需要提高算法的計(jì)算復(fù)雜度，極大的影響了通信系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性。
　　針對以上算法的不足，本文提出了一種正則化自適應(yīng)稀疏度的壓縮感知算法(Regularized Sparsity Adaptive Matching Pursuit，RSAMP)，該算法不需要預(yù)先知道信道的稀疏度，首先通過選擇相關(guān)系數(shù)向量中最大后向差分的位置來選擇支撐集原子，再對已選擇的原子支撐集合進(jìn)行正則化，用來提高支撐集的準(zhǔn)確性，并通過迭代直至算法收斂。在未知信道