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(duì)該類(lèi)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(wèn)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(duì)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(zhǎng),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(duì)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(kāi)銷(xiāo),降低了運(yùn)算復(fù)雜度,提高了重構(gòu)效率。 

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

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【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(yǔ)


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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