【摘要】：為解決分布式多輸入多輸出系統(tǒng)信道矩陣維度高導(dǎo)致的信道估計(jì)復(fù)雜度高、難度大的問題,提出了一種利用分布式壓縮感知理論的稀疏度自適應(yīng)的分布式正交匹配追蹤信道估計(jì)算法。構(gòu)建了聯(lián)合稀疏信道模型,改進(jìn)了標(biāo)準(zhǔn)正交匹配追蹤算法,實(shí)現(xiàn)了結(jié)合相關(guān)聯(lián)端口上信道參數(shù)的分布式正交匹配追蹤算法;設(shè)計(jì)雙重判決條件實(shí)現(xiàn)公共稀疏度和完整稀疏度的變步長共同逼近,解決了信道稀疏度未知情況下稀疏信道精確估計(jì)的難題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)算法計(jì)算復(fù)雜度低,重建效果均優(yōu)于現(xiàn)有同類方法。
[Abstract]:In order to solve the problem of high complexity and difficulty in channel estimation caused by the high dimension of channel matrix in distributed multi-input and multi-output systems, A distributed orthogonal matching tracking channel estimation algorithm based on distributed compression sensing theory is proposed. The joint sparse channel model is constructed, the standard orthogonal matching tracking algorithm is improved, and the distributed orthogonal matching tracking algorithm based on the channel parameters on the associated port is implemented. A dual decision condition is designed to achieve the variable step size approximation of common sparsity and integrity sparsity, which solves the problem of accurate estimation of sparse channel under unknown channel sparsity. The experimental results show that the improved algorithm has lower computational complexity and better reconstruction effect than the existing methods.
【作者單位】： 國家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;解放軍保密委員會(huì)技術(shù)安全研究所;解放軍理工大學(xué);
【分類號(hào)】：TN919.3

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

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【相似文獻(xiàn)】

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前3條

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相關(guān)碩士學(xué)位論文 前5條

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本文編號(hào)：2317657