在無線通信系統(tǒng)中,要想提高無線通信的可靠性,必須充分了解無線信道。無線電波的傳播環(huán)境不同,信道的特性也會發(fā)生變化。受障礙物的影響,信號到達(dá)接收端導(dǎo)致多徑衰落的產(chǎn)生。近年來,正交頻分多址復(fù)用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技術(shù)應(yīng)用廣泛。同時,列車的快速移動會產(chǎn)生多普勒效應(yīng),造成信道的時域選擇性衰落。針對時頻雙選信道,估計龐大的信道系數(shù)需要大量的導(dǎo)頻子載波,結(jié)合信道的稀疏性,應(yīng)用壓縮感知(Compressive Sensing,CS)技術(shù)實現(xiàn)信道估計可以減少需要的導(dǎo)頻子載波的數(shù)目。但是,在高鐵場景下周圍環(huán)境快速變化,信道呈現(xiàn)動態(tài)特性,這導(dǎo)致傳統(tǒng)的信道估計方法結(jié)果不盡如人意。為了準(zhǔn)確地對動態(tài)稀疏信道進(jìn)行信道估計,本論文結(jié)合信道系數(shù)的聯(lián)合稀疏性和動態(tài)特性主要從以下兩個方面展開,并取得一定的成果和結(jié)論:一、在多符號場景下,稀疏信道動態(tài)變化影響信道估計算法性能。本文針對此問題,結(jié)合信道的聯(lián)合稀疏性以及時間相關(guān)性,設(shè)計了一種基于壓縮感知的信道估計算法。首先,利用復(fù)指數(shù)基擴(kuò)展模型(Complex Exponential Basis Expansion Model,CE-BEM)以及分布式壓縮感知(Distributed Compressive Sensing,DCS)技術(shù)建立系統(tǒng)模型;然后,考慮到信道的動態(tài)性:當(dāng)前時刻會有新產(chǎn)生的或是消失的非零信道抽頭,利用信道的時間相關(guān)性,捕獲多徑的這一動態(tài)變化,確定信道稀疏度;最后,利用系數(shù)在不同BEM階數(shù)間的聯(lián)合稀疏性,聯(lián)合恢復(fù)信道信息。二、本文針對多符號多天線場景下動態(tài)稀疏信道的估計問題,設(shè)計了一種適用于大規(guī)模的信道系數(shù)的估計算法。首先,利用CE-BEM模型對信道系數(shù)進(jìn)行基變換,然后根據(jù)在不同的發(fā)射-接收天線對以及不同的BEM階數(shù)間的CE-BEM系數(shù)向量的聯(lián)合稀疏性,重新排布系數(shù)成塊狀結(jié)構(gòu),結(jié)合DCS技術(shù)建立系統(tǒng)模型。針對信道的動態(tài)變化,利用時間相關(guān)性,確定實際稀疏度。最后,利用CE-BEM系數(shù)的塊稀疏性,聯(lián)合恢復(fù)信道信息。最后,本文對上述兩個方面的研究工作進(jìn)行總結(jié),并提出了未來的研究方向。
【學(xué)位單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN929.53
【部分圖文】：

道估計準(zhǔn)確度。四是動態(tài)稀疏信道模型設(shè)計：信道的稀疏度動態(tài)變化，在不同的時刻發(fā)送不同的 OFDM 符號，在不同符號期間，信道的非零路徑可能產(chǎn)生或者消失。圖2–1給出了本文的理論框架。本章主要對信道的稀疏性和動態(tài)性進(jìn)行研究，并介紹了信道估計的基本原理，為第三章和第四章的研究提供理論基礎(chǔ)�！� 7 —

k(2–7)綜上所述，OFDM 調(diào)制解調(diào)的基本原理框圖如圖2–3所示。在 OFDM 系統(tǒng)中，利用 Fourier 變換得到頻域的等價表示：y f SHf x f (2–8)— 10 —

k(2–7)綜上所述，OFDM 調(diào)制解調(diào)的基本原理框圖如圖2–3所示。在 OFDM 系統(tǒng)中，利用 Fourier 變換得到頻域的等價表示：y f SHf x f (2–8)— 10 —
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2872034