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基于压缩感知的信道估计方法研究

基于压缩感知的信道估计方法研究

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作者：陈保豪北京邮电大学

学位级别：硕士

在无线通信系统中,准确、实时的信道估计是接收机进行数据解调的必要条件。传统的线性信道估计方法由于没有考虑无线多径信道固有的稀疏特性,使用大量参考信号来获取信道状态信息,导致系统的频谱效率不高。压缩感知作为一种全新的数据... 详细信息

在无线通信系统中,准确、实时的信道估计是接收机进行数据解调的必要条件。传统的线性信道估计方法由于没有考虑无线多径信道固有的稀疏特性,使用大量参考信号来获取信道状态信息,导致系统的频谱效率不高。压缩感知作为一种全新的数据采样、处理方法,能够从极少的观测样本中准确恢复原始信号,它的提出为信道估计提供了新的研究方向。本文基于无线多径信道固有的稀疏特性,针对特定条件下的稀疏信道重构问题,研究了相应的改进算法,以实现信道状态信息的更优估计。论文的主要研究内容如下：针对压缩感知重构算法在噪声信道估计中精确度不高的问题,本文提出了一种基于判别分析的改进算法。该算法引入分类的思想,通过计算样本之间的马氏距离来辨析信道的真实传播径与噪声,使得在噪声影响的情况下也能有效恢复出信道的状态信息。仿真结果表明,无论在低信噪比还是高信噪比条件下,所提出的改进算法均优于经典的重构算法。针对压缩感知重构算法对稀疏度先验条件的依赖问题,本文在分析了现有的一种稀疏度自适应重构算法SAMP的基础上,提出了一种基于关联度分析的稀疏度自适应改进算法。该算法通过关联度分析一次性估计出信道的稀疏度,然后将其应用到后续的回溯迭代重构中,使信道估计可以在较少的迭代次数下完成。仿真结果表明,该算法可以取得与SAMP算法相近的恢复性能,但在计算复杂度上却大为降低。针对现存的压缩感知信道估计方法局限于特定时刻信道估计的不足,本文将动态压缩感知的思想引入到信道估计中。在动态压缩感知的框架下,基于信道的稀疏特性和时变特性,建立了以信道稀疏多径为状态变量的降采样状态变量方程,然后利用一种压缩卡尔曼滤波算法实现信道状态的恢复。仿真结果表明,相对于传统的确定性压缩感知方法,新方法能有效提高信道估计的效率和准确性。综上所述,本文针对稀疏信道重构的三个研究点,在已有研究的基础上提出了相应的改进算法,为解决压缩感知理论在信道估计应用中存在的重构算法性能不高等问题提供了可以参考的优化方法。

关键词：信道估计压缩感知判别分析稀疏度自适应压缩卡尔曼滤波

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