OFDM稀疏信道估計(jì)中的導(dǎo)頻優(yōu)化研究.pdf

1、近年來(lái)，隨著壓縮感知（Compressed sensing, CS）理論的普及，該技術(shù)已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于正交頻分復(fù)用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）的稀疏信道估計(jì)研究中。不同于傳統(tǒng)的信道估計(jì)方法，基于CS的信道估計(jì)技術(shù)可以利用極低的采樣速率對(duì)信號(hào)進(jìn)行采樣，并有效地重建信號(hào)，這樣可以減少對(duì)導(dǎo)頻的使用，提高系統(tǒng)的傳輸效率。其中，常見(jiàn)的稀疏信號(hào)重構(gòu)算法主要有：正交匹配追蹤（Or

2、thogonal matching pursuit, OMP）算法，壓縮采樣匹配追蹤（Compressive sampling matching pursuit, CoSaMP）算法等貪婪算法。此外，一些凸優(yōu)化算法如SpaRSA（Sparse Reconstruction by Separable Approximation）和YALL1等算法同樣也可以作為重構(gòu)算法對(duì)稀疏信號(hào)進(jìn)行恢復(fù)。然而，大部分學(xué)者把研究的重點(diǎn)都放在了信道估計(jì)算法的改

3、進(jìn)與創(chuàng)新上，卻忽略了影響信道估計(jì)性能的其他因素，如導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)?，F(xiàn)有研究表明，不同的導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)對(duì)稀疏信道估計(jì)的最終性能也起到了十分重要的作用。因此，本文將對(duì)OFDM稀疏信道估計(jì)下的導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)問(wèn)題進(jìn)行重點(diǎn)研究，通過(guò)對(duì)導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)進(jìn)行針對(duì)性設(shè)計(jì)，提高整個(gè)系統(tǒng)的信道估計(jì)性能。
　　本文首先在確定性導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上，對(duì)現(xiàn)有標(biāo)準(zhǔn)及其實(shí)現(xiàn)算法進(jìn)行了歸納與總結(jié)，并在此基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了完善與改進(jìn)，減小了算法的復(fù)雜度，提高了算法的收斂速率。此外，

4、本文還給出了一種自適應(yīng)導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)優(yōu)化設(shè)計(jì)算法。不同于傳統(tǒng)的確定性導(dǎo)頻設(shè)計(jì)算法，該自適應(yīng)算法將根據(jù)實(shí)際傳輸環(huán)境對(duì)導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的調(diào)整，使整個(gè)系統(tǒng)始終保持較高的估計(jì)性能。
　　本文的主要工作如下：
　　1.本文對(duì)現(xiàn)有的確定性導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了歸納與總結(jié)，并針對(duì)不同的標(biāo)準(zhǔn)分別給出了一種具體的算法實(shí)現(xiàn)。通過(guò)對(duì)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析與對(duì)比，詳細(xì)說(shuō)明了各標(biāo)準(zhǔn)所適用的場(chǎng)景以及估計(jì)性能之間的差異。
　　2.本文在傳統(tǒng)MIP標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上

5、對(duì)其實(shí)現(xiàn)算法進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)與遺傳算法的結(jié)合，降低了原有算法的復(fù)雜度，提高了算法的穩(wěn)定性及收斂速率。
　　3.本文對(duì)MIP標(biāo)準(zhǔn)本身進(jìn)行了完善，給出了一種改進(jìn)后的確定性導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。與一般的MIP標(biāo)準(zhǔn)相比，改進(jìn)后的標(biāo)準(zhǔn)更充分地考慮了稀疏信號(hào)在恢復(fù)過(guò)程中的其他因素，豐富了對(duì)測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)，使在該標(biāo)準(zhǔn)下所得到的導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)具有更加穩(wěn)定更加精確的估計(jì)性能。
　　4.本文提出了一種自適應(yīng)導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)思想，并給出了其具體的算法實(shí)現(xiàn)。不同

6、于傳統(tǒng)的確定性導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)，該思想強(qiáng)調(diào)將導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)問(wèn)題與實(shí)時(shí)的信道估計(jì)相結(jié)合，利用實(shí)時(shí)估計(jì)出的稀疏信道脈沖響應(yīng)（Channel impulse response, CIR）反饋到導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)的重構(gòu)設(shè)計(jì)上。此外，為了解決貪婪算法在恢復(fù)精度上欠缺的問(wèn)題，本文還利用了凸優(yōu)化算法中的最小l1范數(shù)模型對(duì)導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)進(jìn)行進(jìn)一步的篩選，并模擬遺傳算法中的迭代過(guò)程不斷地對(duì)導(dǎo)頻結(jié)構(gòu)進(jìn)行重建，直至其最終收斂。
　　5.為了降低自適應(yīng)算法在工程應(yīng)用中的實(shí)現(xiàn)