本文關(guān)鍵詞：壓縮感知在無(wú)線通信系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

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【摘要】：作為一種全新的信號(hào)低速采樣技術(shù),壓縮感知突破了傳統(tǒng)奈奎斯特采樣定理的限制,已在通信領(lǐng)域受到廣泛關(guān)注。本論文主要探索了壓縮感知在大規(guī)模多輸入多輸出系統(tǒng)波束矢量搜索和超寬帶信道估計(jì)這兩個(gè)方面的應(yīng)用。多天線系統(tǒng)通常使用波束成形技術(shù)來(lái)克服路徑損耗,提高信噪比,改善系統(tǒng)性能。在波束成形技術(shù)中,波束矢量的選擇是關(guān)鍵,非碼本的波束成形技術(shù)通常需要通過(guò)信道估計(jì)、信道分解、反饋這一系列的過(guò)程找到最優(yōu)的波束矢量,當(dāng)陣列天線的數(shù)目很大時(shí),需要的開銷是巨大的。本文通過(guò)對(duì)大規(guī)模天線陣列多輸入多輸出信道的特性進(jìn)行分析,觀察到不同角度構(gòu)成的方向矢量是近似正交的,信道可以被分解為類似奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的形式。通過(guò)用方向矢量代替奇異矢量的方式,復(fù)雜的信道奇異值分解問(wèn)題就轉(zhuǎn)化為了識(shí)別最強(qiáng)徑所對(duì)應(yīng)的方向矢量的問(wèn)題。對(duì)于上下行信道互易的系統(tǒng),我們提出了基于匹配追蹤的波束矢量搜索算法,該算法利用離開角/到達(dá)角的稀疏性,采用匹配追蹤的方法從字典中尋找滿足條件的方向矢量。該方法繞過(guò)了繁瑣的信道估計(jì)過(guò)程,避免了計(jì)算復(fù)雜的SVD分解,操作容易且復(fù)雜度低。通過(guò)在收/發(fā)端迭代很少的次數(shù)就能得到最優(yōu)波束矢量對(duì),與傳統(tǒng)的直接估計(jì)算法和級(jí)數(shù)迭代算法做比較,該算法能夠取得更優(yōu)的性能。在超寬帶無(wú)線通信系統(tǒng)中,為保證可靠和有效的通信,設(shè)計(jì)的接收機(jī)需要知道信道的信息。因此,信道估計(jì)就成為超寬帶無(wú)線通信系統(tǒng)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù),然而,由于超寬帶信號(hào)頻域帶寬過(guò)寬,按照奈奎斯特采樣定理的要求,其采樣速率可以超過(guò)吉赫茲,這樣就給模數(shù)轉(zhuǎn)換器和數(shù)字信號(hào)處理器帶來(lái)很大的負(fù)擔(dān)。本文分析了實(shí)超寬帶信號(hào)內(nèi)部的統(tǒng)計(jì)稀疏性,利用特征向量構(gòu)造了一個(gè)新的本征字典,將信道估計(jì)的問(wèn)題轉(zhuǎn)化為壓縮感知的問(wèn)題。隨后,我們利用超參數(shù)之間的相關(guān)性,提出了兩種基于改進(jìn)貝葉斯壓縮感知的超寬帶信道估計(jì)算法。方案一中利用超參數(shù)、展開系數(shù)的期望和方差之間的更新公式,采用循環(huán)更新的方法,得到信道的估計(jì)值。方案二中引入了中間變量,通過(guò)嵌套循環(huán)的方式更新展開系數(shù)向量,避開矩陣求逆過(guò)程,使用對(duì)數(shù)似然函數(shù)的變化值作為迭代終止的判斷依據(jù)。兩種算法能夠有效地從少量采樣樣本中恢復(fù)超寬帶信號(hào),并可以由單任務(wù)推廣到多任務(wù)算法來(lái)進(jìn)一步提高重構(gòu)性能。
【關(guān)鍵詞】：貝葉斯壓縮感知 匹配追蹤 陣列天線 波束成形 信道估計(jì)
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TN92
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本文編號(hào)：766949