【摘要】：針對頻率選擇性衰落信道下的放大轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)同正交頻率復(fù)用(OFDM)通信系統(tǒng),提出一種基于壓縮感知理論的稀疏信道估計(jì)方法。首先,構(gòu)造協(xié)同OFDM系統(tǒng)模型,利用循環(huán)矩陣?yán)碚?將該系統(tǒng)模型變換成類似于傳統(tǒng)的點(diǎn)對點(diǎn)系統(tǒng)模型,該模型由一個(gè)協(xié)同卷積信道矢量和等效的觀測矩陣組成;然后,通過壓縮感知理論證明,該等效矩陣以很高的概率滿足嚴(yán)格等距特性(RIP);最后,利用壓縮感知算法重構(gòu)卷積信道脈沖響應(yīng)。與傳統(tǒng)的線性信道估計(jì)方法相比較,所提方法能夠利用較少的訓(xùn)練序列達(dá)到穩(wěn)健的信道估計(jì),有效地提高頻譜資源利用率,且具備計(jì)算復(fù)雜度低的特點(diǎn)。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法的有效性。
[Abstract]:A sparse channel estimation method based on compression sensing theory is proposed for amplification-forwarding cooperative orthogonal frequency multiplexing (OFDM) communication systems in frequency selective fading channels. Firstly, the cooperative OFDM system model is constructed and transformed into a point-to-point system model similar to the traditional point-to-point system model by using the cyclic matrix theory. The model consists of a coconvolution channel vector and an equivalent observation matrix. Then, through the compression sensing theory, it is proved that the equivalent matrix satisfies the strict isometric characteristic (RIP); with high probability. Finally, the convolutional channel impulse response is reconstructed by using the compressed sensing algorithm. Compared with the traditional linear channel estimation method, the proposed method can achieve robust channel estimation by using fewer training sequences, which can effectively improve the efficiency of spectrum resources and has the characteristics of low computational complexity. Simulation results show that the proposed method is effective.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)信息工程學(xué)院;中原工學(xué)院電子信息學(xué)院;日本東北大學(xué)通信工程系;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61071175,61202499,61271421) 河南省科技攻關(guān)計(jì)劃項(xiàng)目(1321002210542)
【分類號】：TN929.537

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2431116