基于壓縮感知的OFDM系統(tǒng)信道估計(jì).pdf

1、目前在移動(dòng)通信系統(tǒng)中正交頻分復(fù)用（OFDM, Orthogonal Frequency Division Multiplexing）技術(shù)因?yàn)槠渫怀龅膬?yōu)越性正在廣泛的被使用?？紤]到無(wú)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(duì)OFDM技術(shù)來(lái)說(shuō)信道估計(jì)技術(shù)是非常關(guān)鍵的一個(gè)步驟。對(duì)于現(xiàn)有的OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)方法來(lái)說(shuō)在分配導(dǎo)頻數(shù)據(jù)時(shí)普遍都需要滿足奈奎斯特準(zhǔn)則，這就導(dǎo)致導(dǎo)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(zhǔn)則局限的壓縮感知（CS,Compressed Sensing）技術(shù)應(yīng)用到OFDM系統(tǒng)的信道估計(jì)中。利用無(wú)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(jì)的問(wèn)題利用壓縮感知技術(shù)來(lái)解決，通過(guò)這種方法信道估計(jì)的有效性和精度可以大大提高。
　　本文首先簡(jiǎn)單介紹了測(cè)量矩陣的分類和區(qū)別，在隨機(jī)測(cè)量矩陣中著重介紹了Toeplitz測(cè)量矩陣，之后對(duì)其進(jìn)行如下改進(jìn)：將Toeplitz矩陣等間隔取行，然后為了增強(qiáng)其列相關(guān)性對(duì)其進(jìn)行正交化變換

3、，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明優(yōu)化的Toeplitz測(cè)量矩陣在恢復(fù)殘差方面有所下降，而在信號(hào)的精確重構(gòu)概率方面有所提升。
　　但是Toeplitz矩陣因?yàn)樗碾S機(jī)性具有不穩(wěn)定的弊端，所以本文考慮利用混沌序列來(lái)構(gòu)造測(cè)量矩陣，因?yàn)榛煦缦到y(tǒng)產(chǎn)生的序列具有良好的偽隨機(jī)性質(zhì)，可以提高穩(wěn)定性，而且實(shí)現(xiàn)起來(lái)簡(jiǎn)單一些。本文選擇利用Logistic映射產(chǎn)生的混沌序列來(lái)構(gòu)造測(cè)量矩陣，并提出奇異值分解方法對(duì)其進(jìn)行如下改進(jìn)：對(duì)Logistic測(cè)量矩陣進(jìn)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(cè)量矩陣，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明這種優(yōu)化可以顯著提高Logistic測(cè)量矩陣的精確重構(gòu)概率。
　　之后本文在信號(hào)重構(gòu)過(guò)程中對(duì)OMP算法進(jìn)行了改進(jìn)，由于OMP算法中在每次更新迭代的索引集合時(shí)，只單獨(dú)選擇一個(gè)與殘差相關(guān)性最大的元素，所以本文考慮在每次更新時(shí)選擇兩個(gè)與殘差相關(guān)性最大的元素，實(shí)驗(yàn)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(jì)模型，