現(xiàn)有的壓縮感知MIMO?OFDM信道估計(jì)方法多采用正交匹配追蹤算法及其改進(jìn)的算法。針對該類算法重構(gòu)大規(guī)模的數(shù)據(jù)存在計(jì)算復(fù)雜度高、存儲(chǔ)量大等問題,提出了基于梯度追蹤算法的MIMO?OFDM稀疏信道估計(jì)方法。梯度追蹤算法采用最速下降法對目標(biāo)函數(shù)解最優(yōu)解,即每步迭代時(shí)計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的搜索方向和搜索步長,并以此選擇原子得到每次迭代重構(gòu)值的最優(yōu)解。本文使用梯度追蹤算法對信道進(jìn)行估計(jì),并與傳統(tǒng)的最小二乘估計(jì)算法、正交匹配追蹤算法的性能和計(jì)算復(fù)雜度進(jìn)行比較。仿真結(jié)果表明,梯度追蹤算法能夠保證較好的估計(jì)效果,減少了導(dǎo)頻開銷,降低了運(yùn)算復(fù)雜度,提高了重構(gòu)效率。 

【文章來源】：數(shù)據(jù)采集與處理. 2019,34(03)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
引言
1 MIMO?OFDM模型
2 壓縮感知基本理論
3 基于GP的MIMO?OFDM信道估計(jì)
    3.1 GP算法稀疏估計(jì)數(shù)學(xué)描述
    3.2 GP稀疏信道估計(jì)仿真模型
4 仿真結(jié)果與分析
5 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]壓縮感知中基于變尺度法的貪婪重構(gòu)算法的研究[J]. 劉盼盼,李雷,王浩宇.  通信學(xué)報(bào). 2014(12)
[2]壓縮感知理論投影矩陣優(yōu)化方法綜述[J]. 鄭紅,李振.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2014(01)
[3]基于壓縮感知的MIMO-OFDM系統(tǒng)稀疏信道估計(jì)算法[J]. 陳恩慶,相小強(qiáng),穆曉敏.  鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)(工學(xué)版). 2013(06)
[4]基于梯度追蹤的壓縮感知超寬帶通信信道估計(jì)[J]. 王蔚東,楊俊安.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2013(03)
[5]信號壓縮重構(gòu)的正交匹配追蹤類算法綜述[J]. 楊真真,楊震,孫林慧.  信號處理. 2013(04)
[6]基于壓縮感知的MIMO-OFDM系統(tǒng)稀疏信道估計(jì)方法[J]. 王妮娜,桂冠,蘇泳濤,石晶林,張平.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(01)
[7]基于壓縮感知的貪婪迭代重構(gòu)算法[J]. 王超.  數(shù)據(jù)采集與處理. 2012(S2)
[8]基于改進(jìn)梯度投影算法的壓縮感知超寬帶信道估計(jì)[J]. 王蔚東,楊俊安.  信號處理. 2012(03)



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