本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的無(wú)線信道估計(jì)算法研究

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【摘要】：在追求高效快速的現(xiàn)今時(shí)代,快速語(yǔ)音通信、快速傳遞信息,已經(jīng)成為人們不可或缺的通信需求。無(wú)線通信系統(tǒng)中,正交頻分復(fù)用(Orthogonal Frequency-Division Multiplexing,OFDM)技術(shù),利用子載波間的正交性,提高了傳輸效率,并且能夠有效的抵抗信道衰落,提高了傳輸精度。多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)技術(shù),能夠提高無(wú)線通信系統(tǒng)的空間利用范圍,充分利用了有效空間,更加提高了信息傳輸效率。但不管是OFDM系統(tǒng)或MIMO-OFDM系統(tǒng),在信號(hào)傳輸中,會(huì)受到環(huán)境以及周?chē)ㄖ锏挠绊?產(chǎn)生衰落和時(shí)延,造成符號(hào)間干擾(Inter Symbol Interference,ISI)和子載波間干擾(Inter Carrier Interference,ICI)。因此,能夠精準(zhǔn)且有效獲取信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)從而準(zhǔn)確的恢復(fù)發(fā)送信號(hào)尤為重要。研究表明,無(wú)線多徑信道往往在時(shí)域中表現(xiàn)出稀疏特性,然而傳統(tǒng)的信道估計(jì)方法不能充分利用這一特性,所以需要研究新的方法,利用這一先驗(yàn)信息,提高估計(jì)的精度。壓縮感知技術(shù),能夠根據(jù)信號(hào)的稀疏性,利用少量的,但是占主導(dǎo)作用的采樣信息,來(lái)恢復(fù)和重建原始信號(hào)。目前,壓縮感知技術(shù)已經(jīng)在各個(gè)行業(yè)得到應(yīng)用,例如,無(wú)線通信、圖像處理、模式識(shí)別等領(lǐng)域。在本文中,我們將壓縮感知應(yīng)用于無(wú)線信道估計(jì)中,利用信道的稀疏特性,通過(guò)少量的導(dǎo)頻符號(hào)進(jìn)行信道估計(jì)。本文的研究工作是在OFDM以及MIMO-OFDM系統(tǒng)中,采用基于壓縮感知的信道估計(jì)方法對(duì)無(wú)線通信信道進(jìn)行信道估計(jì)。主要包括兩個(gè)方面工作:第一、我們給出了基于快速貝葉斯匹配追蹤算法的信道估計(jì)算法,并將其應(yīng)用在OFDM系統(tǒng)無(wú)線信道估計(jì)中。該算法利用貝葉斯原理,對(duì)無(wú)線稀疏信道建立貝葉斯先驗(yàn)?zāi)Ｐ?利用信道先驗(yàn)信息,根據(jù)最大后驗(yàn)概率參數(shù)估計(jì)方法,對(duì)模型參數(shù)以及參數(shù)分布進(jìn)行匹配追蹤求解,最終精確的重構(gòu)稀疏信道。第二、論文提出了改進(jìn)的混合優(yōu)化光滑l_0范數(shù)信道估計(jì)重構(gòu)算法,用來(lái)估計(jì)MIMO-OFDM系統(tǒng)的無(wú)線稀疏信道。該算法采用逼近性能更好的雙曲正切函數(shù)來(lái)替代高斯函數(shù),雙曲正切函數(shù)的“陡峭性”更好,比高斯函數(shù)更快速的收斂于零,因此,更近似l_0范數(shù)。該算法將最速下降法結(jié)合修正牛頓法進(jìn)行混合優(yōu)化,其中最速下降法用于算法的初始化,修正牛頓法用于算法的收斂,使算法達(dá)到了很好的收斂速度,并提高了重構(gòu)精度,通過(guò)仿真驗(yàn)證了該算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：無(wú)線信道估計(jì) 壓縮感知技術(shù) 正交頻分復(fù)用 多輸入多輸出 貝葉斯匹配追蹤算法 l_0范數(shù)重構(gòu)算法
【學(xué)位授予單位】：鄭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN929.53
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-14
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3 論文的結(jié)構(gòu)安排12-14
• 2 無(wú)線信道特性與壓縮感知理論14-23
• 2.1 無(wú)線信道特性14-17
• 2.1.1 衰減作用14-15
• 2.1.2 多徑效應(yīng)15-17
• 2.2 壓縮感知理論17-21
• 2.2.1 壓縮感知理論框架17-18
• 2.2.2 信號(hào)的稀疏表示18
• 2.2.3 觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì)18-20
• 2.2.4 信號(hào)的重構(gòu)20-21
• 2.3 本章小結(jié)21-23
• 3 基于FBMP算法的OFDM系統(tǒng)壓縮感知信道估計(jì)23-46
• 3.1 OFDM系統(tǒng)基本原理23-29
• 3.1.1 OFDM系統(tǒng)調(diào)制解調(diào)原理23-25
• 3.1.2 保護(hù)間隔和循環(huán)前綴25-27
• 3.1.3 OFDM系統(tǒng)模型27-29
• 3.2 OFDM系統(tǒng)傳統(tǒng)信道估計(jì)方法29-33
• 3.2.1 導(dǎo)頻設(shè)計(jì)29-30
• 3.2.2 傳統(tǒng)信道估計(jì)方法30-33
• 3.3 傳統(tǒng)壓縮感知信道估計(jì)方法33-40
• 3.3.1 壓縮感知信道估計(jì)系統(tǒng)模型33-34
• 3.3.2 基于OMP算法的壓縮感知信道估計(jì)方法34-37
• 3.3.3 基于SP算法的壓縮感知信道估計(jì)方法37-40
• 3.4 快速貝葉斯匹配追蹤（FBMP）信道估計(jì)算法40-44
• 3.4.1 貝葉斯壓縮感知基本原理與FBMP信道估計(jì)算法流程40-43
• 3.4.2 算法仿真與分析43-44
• 3.5 本章小結(jié)44-46
• 4 基于MHOSL0算法的MIMO-OFDM系統(tǒng)壓縮感知信道估計(jì)46-59
• 4.1 MIMO-OFDM系統(tǒng)模型46-47
• 4.2 MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)47-49
• 4.3 改進(jìn)的混合優(yōu)化光滑l_0范數(shù)信道估計(jì)算法49-58
• 4.3.1 雙曲正切函數(shù)50-52
• 4.3.2 基于雙曲正切函數(shù)的修正牛頓算法52-54
• 4.3.3 改進(jìn)的基于混合優(yōu)化的光滑l_0范數(shù)信道估計(jì)算法步驟54-55
• 4.3.4 算法仿真與分析55-58
• 4.4 本章小結(jié)58-59
• 5 總結(jié)和展望59-61
• 5.1 工作總結(jié)59-60
• 5.2 研究展望60-61
• 參考文獻(xiàn)61-64
• 個(gè)人簡(jiǎn)歷以及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文64-65
• 致謝65

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1075377