【摘要】：將自然界的模擬信號(hào)轉(zhuǎn)換成便于計(jì)算機(jī)處理的數(shù)字信號(hào)是當(dāng)今數(shù)字信息時(shí)代的一個(gè)首要任務(wù)，但在當(dāng)前的奈奎斯特速率采樣模數(shù)轉(zhuǎn)換框架里出現(xiàn)了兩種困境：其一，某些實(shí)際應(yīng)用需要的采樣速率太高，目前的制造工藝根本不能生產(chǎn)出滿足要求的采樣設(shè)備；其二，現(xiàn)有設(shè)備的內(nèi)存有限，采樣獲得的數(shù)據(jù)量有時(shí)會(huì)超過其存儲(chǔ)容量。另外，對(duì)于可稀疏表示的信號(hào)，現(xiàn)有的處理方式是先通過奈奎斯特速率局部逐點(diǎn)采樣，接著運(yùn)用變換編碼的方式將采樣生成的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮。這種先采樣再壓縮的方式雖然運(yùn)用信號(hào)可稀疏化的先驗(yàn)信息能減少傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，但并不能降低稀疏信號(hào)的采樣速率。因此為了提高采集稀疏信號(hào)信息的效率，近年來提出的壓縮感知技術(shù)在發(fā)送端通過線性全局觀測(cè)方式提取稀疏信號(hào)的信息，在接收端通過貪婪搜索或最優(yōu)化的方法憑借少量的觀測(cè)值和觀測(cè)的線性模型實(shí)現(xiàn)了原始信號(hào)的高概率重構(gòu)。該技術(shù)充分運(yùn)用信號(hào)稀疏性的先驗(yàn)信息，實(shí)現(xiàn)了采樣和壓縮的合并，有助于解決當(dāng)前采樣和存儲(chǔ)過程中出現(xiàn)的瓶頸問題。因而，該技術(shù)從一開始被提出就備受關(guān)注，其理論體系及應(yīng)用已成為當(dāng)前信號(hào)處理領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。然而，實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景里通常存在噪聲的干擾，且信號(hào)的稀疏度很難提前獲知，因此，本文針對(duì)壓縮感知實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景的需求，研究抗噪聲性能強(qiáng)、輸入?yún)?shù)易于設(shè)置的重構(gòu)算法。 另一方面MIMO-OFDM技術(shù)已成為第四代移動(dòng)通信系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)之一，其發(fā)送端的功率分配和接收端的信道均衡及相干檢測(cè)都需要信道的狀態(tài)信息，因此信道估計(jì)是該系統(tǒng)不可缺少的環(huán)節(jié)。在傳統(tǒng)導(dǎo)頻輔助信道估計(jì)的方法中，導(dǎo)頻子載波之間的頻率間隔不能大于信道的相干帶寬才能有望通過插值的方法正確地獲得數(shù)據(jù)子載波的頻域沖激響應(yīng)，限制了系統(tǒng)頻譜利用率的提高。很多無線通信系統(tǒng)的信道脈沖響應(yīng)僅包含少量較大的幅度值，而且這些幅度值相互之間具有較大的間隔，即無線信道的脈沖響應(yīng)通常具有稀疏的特征。然而傳統(tǒng)信道估計(jì)方法卻沒有充分運(yùn)用信道稀疏的先驗(yàn)信息，而現(xiàn)有的許多稀疏信道估計(jì)方法卻忽略了發(fā)送濾波器和匹配濾波器的影響，因此本文針對(duì)該問題，將壓縮感知與信道估計(jì)進(jìn)行有機(jī)結(jié)合，在重構(gòu)算法的研究基礎(chǔ)上進(jìn)一步將壓縮感知技術(shù)應(yīng)用于脈沖成形MIMO-OFDM系統(tǒng)的稀疏信道估計(jì)。本文主要工作和貢獻(xiàn)概述如下： 首先，研究壓縮感知的重構(gòu)算法，通過在Sl0（smoothed l0-norm）重構(gòu)算法的目標(biāo)函數(shù)里加入一個(gè)誤差容許項(xiàng)，構(gòu)建了一種新的用于重構(gòu)稀疏信號(hào)的l2-Sl（0smoothed l0-norm regularizedleast-square）無約束目標(biāo)優(yōu)化函數(shù)，并進(jìn)一步提出了四種求解該l2-Sl0無約束優(yōu)化問題的方法，即分別為擬牛頓法中的BFGS法、共軛梯度法、在觀測(cè)矩陣的零空間及其補(bǔ)空間交替搜索求解法、以及將l2-Sl0的多元函數(shù)極值問題分離成若干個(gè)一元函數(shù)極值問題的迭代近似求解法。另外，通過將Sl0算法收縮目標(biāo)函數(shù)里參數(shù)的固定尺度方式改為變尺度的方式，提出了一種改進(jìn)的Sl0算法（improved-Sl0，簡(jiǎn)稱ISl0）。仿真結(jié)果表明ISl0算法的重構(gòu)質(zhì)量高于Sl0算法，l2-Sl0算法的抗噪聲能力強(qiáng)于Sl0算法。 然后，研究脈沖成形MIMO-OFDM系統(tǒng)的壓縮信道感知方法，通過脈沖成形濾波器及匹配濾波器的先驗(yàn)信息建立了包含這兩種濾波器及無線信道三部分的組合信道與無線信道之間的關(guān)系表達(dá)式，在無線多徑信道的主要抽頭系數(shù)恰好位于均勻采樣點(diǎn)的情形，該關(guān)系式也恰好是組合信道響應(yīng)的一種稀疏表示式。在此基礎(chǔ)上將該系統(tǒng)的稀疏頻率選擇性衰落信道估計(jì)問題建模為壓縮感知框架里的稀疏信號(hào)重構(gòu)問題，，并采用前期提出的l2-Sl0算法重構(gòu)無線信道的脈沖響應(yīng)。另外，先通過一個(gè)隨機(jī)多項(xiàng)式生成多個(gè)導(dǎo)頻子載波候選集，然后選擇能使觀測(cè)矩陣相干度最小的候選集元素作為導(dǎo)頻的子載波，為MIMO-OFDM系統(tǒng)的壓縮信道感知方法設(shè)計(jì)了一種確定性選取導(dǎo)頻子載波的方案。仿真結(jié)果表明在脈沖成形MIMO-OFDM系統(tǒng)的信道估計(jì)過程中，獲得相同的估計(jì)性能，l2-Sl0壓縮信道感知方法需要的導(dǎo)頻符號(hào)數(shù)明顯少于傳統(tǒng)最小二乘信道估計(jì)方法。 最后，研究慢時(shí)變頻率選擇性衰落信道的壓縮感知估計(jì)，通過對(duì)時(shí)頻二維有界區(qū)域進(jìn)行量化，并將多徑信道每條路徑的時(shí)延和多普勒參數(shù)對(duì)用一個(gè)最靠近的量化點(diǎn)來近似。當(dāng)無線信道的脈沖響應(yīng)采用所有這些量化點(diǎn)的線性組合來表示時(shí)，由于無線信道的多徑數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)少于時(shí)頻二維有界區(qū)域里量化點(diǎn)的總數(shù)，從而這種線性表示方法的表示系數(shù)具有明顯的稀疏特征，即實(shí)現(xiàn)了無線信道的稀疏表示。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分別將OFDM、MIMO和MIMO-OFDM系統(tǒng)慢時(shí)變雙選信道估計(jì)問題建模為壓縮感知框架里的信號(hào)重構(gòu)問題，提出了相應(yīng)的時(shí)頻雙選信道的壓縮感知估計(jì)方法。仿真結(jié)果表明l2-Sl0雙選信道估計(jì)方法的MSE估計(jì)性能優(yōu)于正交匹配追蹤方法。
[Abstract]:......
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN919.3

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本文編號(hào)：2459272