基于壓縮感知的OFDM系統(tǒng)信道估計.pdf

1、目前在移動通信系統(tǒng)中正交頻分復用（OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技術(shù)因為其突出的優(yōu)越性正在廣泛的被使用。考慮到無線通信系統(tǒng)的傳輸特性和OFDM系統(tǒng)本身的帶寬較寬的性質(zhì)，對OFDM技術(shù)來說信道估計技術(shù)是非常關(guān)鍵的一個步驟。對于現(xiàn)有的OFDM系統(tǒng)信道估計方法來說在分配導頻數(shù)據(jù)時普遍都需要滿足奈奎斯特準則，這就導致導頻分配靈活性的降低。在這種情況下，考慮將可以突破奈奎斯特采樣

2、準則局限的壓縮感知（CS,Compressed Sensing）技術(shù)應用到OFDM系統(tǒng)的信道估計中。利用無線信道所展現(xiàn)出的稀疏特性，建立模型將OFDM系統(tǒng)信道估計的問題利用壓縮感知技術(shù)來解決，通過這種方法信道估計的有效性和精度可以大大提高。
　　本文首先簡單介紹了測量矩陣的分類和區(qū)別，在隨機測量矩陣中著重介紹了Toeplitz測量矩陣，之后對其進行如下改進：將Toeplitz矩陣等間隔取行，然后為了增強其列相關(guān)性對其進行正交化變換

3、，實驗結(jié)果表明優(yōu)化的Toeplitz測量矩陣在恢復殘差方面有所下降，而在信號的精確重構(gòu)概率方面有所提升。
　　但是Toeplitz矩陣因為它的隨機性具有不穩(wěn)定的弊端，所以本文考慮利用混沌序列來構(gòu)造測量矩陣，因為混沌系統(tǒng)產(chǎn)生的序列具有良好的偽隨機性質(zhì)，可以提高穩(wěn)定性，而且實現(xiàn)起來簡單一些。本文選擇利用Logistic映射產(chǎn)生的混沌序列來構(gòu)造測量矩陣，并提出奇異值分解方法對其進行如下改進：對Logistic測量矩陣進行奇異值分解之后，

4、根據(jù)均值更改特征值，之后得到優(yōu)化的測量矩陣，實驗結(jié)果表明這種優(yōu)化可以顯著提高Logistic測量矩陣的精確重構(gòu)概率。
　　之后本文在信號重構(gòu)過程中對OMP算法進行了改進，由于OMP算法中在每次更新迭代的索引集合時，只單獨選擇一個與殘差相關(guān)性最大的元素，所以本文考慮在每次更新時選擇兩個與殘差相關(guān)性最大的元素，實驗結(jié)果表明這種優(yōu)化在重構(gòu)概率上相比于OMP算法有了很大的提高。
　　最后本文構(gòu)造了基于壓縮感知的OFDM信道估計模型，