發(fā)布時間：2017-10-25 22:23

  本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知的超寬帶信道估計算法研究

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【摘要】：超寬帶技術(shù)(UWB)是近年來備受關(guān)注的一種新型無線通信技術(shù)。超寬帶信號不需要載波,以納秒級甚至亞納秒級的窄脈沖攜帶信息,具有很高的傳輸速率,并且按照美國聯(lián)邦通信委員會對其功率譜密度的嚴格限制,超寬帶可以與現(xiàn)有的無線通信技術(shù)共存。超寬帶無線通信以其獨特的優(yōu)勢,掀起了其在軍事領(lǐng)域和商業(yè)領(lǐng)域的研究熱潮,而超寬帶信道估計是系統(tǒng)的研究關(guān)鍵之一。但是由于超寬帶信號帶寬極寬,這就要求接收端模數(shù)轉(zhuǎn)換(ADC)單元具有很高的采樣速率,計算復雜度高,造成ADC單元的設(shè)計和硬件實現(xiàn)極為困難。壓縮感知理論的出現(xiàn)為改變這一現(xiàn)狀提供了契機。壓縮感知理論是一種全新的采樣方法,突破了奈奎斯特采樣定理的瓶頸,證明了如果信號在某個變換域是稀疏的或可壓縮的,那么經(jīng)過觀測獲得測量值,可以通過少量的采樣點數(shù)重構(gòu)出原始信號,為高分辨率信號的采集提供了解決方案。由于超寬帶信道具有天然的稀疏性,因此可以將壓縮感知理論應(yīng)用于超寬帶信道估計中。本文利用超寬帶信道在時域上的稀疏性,將信道估計問題轉(zhuǎn)化為壓縮感知理論中的稀疏向量重構(gòu)問題,研究了基于壓縮感知理論的超寬帶信道估計算法,旨在降低接收端對模數(shù)轉(zhuǎn)換模塊采樣速率的要求,提高信道估計性能,增強通信可靠性。本文首先介紹了壓縮感知理論,研究了信號的稀疏表示、觀測矩陣、重構(gòu)算法三個重要方面,重點研究并對比了不同的重構(gòu)算法。介紹了超寬帶無線通信的基本原理、IEEE802.15.3a信道模型及估計技術(shù),為后續(xù)的基于壓縮感知的超寬帶信道估計研究提供了系統(tǒng)模型。然后,根據(jù)超寬帶信道具有稀疏性的特點,構(gòu)建基于壓縮感知的超寬帶信道估計模型,從壓縮感知理論的三個核心方面出發(fā),設(shè)計了基于壓縮感知的超寬帶信道估計系統(tǒng)。對基于MP、OMP、Co Sa MP的三種超寬帶信道估計算法分別進行了仿真分析,將重構(gòu)的信道沖激響應(yīng)與原始信道響應(yīng)進行比較,并對比了不同重構(gòu)算法在信道估計中的性能。在此基礎(chǔ)上,針對在超寬帶信道估計中應(yīng)用壓縮感知理論需要預知信道稀疏度的問題,提出了稀疏度自適應(yīng)的超寬帶信道估計算法(SARCo Sa MP)。該算法在Co Sa MP算法的基礎(chǔ)上,引入自適應(yīng)和正則化方法,自動調(diào)整所選原子數(shù)目,逐步逼近信道稀疏度K,在稀疏度未知的情況下精確地實現(xiàn)信道估計。對該信道估計算法進行了仿真分析,并且與基于SAMP、Co Sa MP的信道估計算法進行了性能比較。
【關(guān)鍵詞】：壓縮感知 超寬帶 信道估計 重構(gòu)算法 稀疏度
【學位授予單位】：中國礦業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN925
【目錄】：

• 致謝4-5
• 摘要5-6
• ABSTRACT6-17
• 1 緒論17-23
• 1.1 課題研究背景17-18
• 1.2 課題研究的目的和意義18-19
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀19-21
• 1.4 論文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排21-23
• 2 壓縮感知理論23-35
• 2.1 壓縮感知理論介紹23-24
• 2.2 信號的稀疏表示24-26
• 2.3 觀測矩陣的設(shè)計26-27
• 2.4 信號的重構(gòu)算法27-34
• 2.5 本章小結(jié)34-35
• 3 超寬帶信道模型及信道估計35-46
• 3.1 超寬帶的定義及技術(shù)特點35-37
• 3.2 超寬帶脈沖實現(xiàn)方式37-39
• 3.3 超寬帶接收機39-41
• 3.4 超寬帶信道模型41-44
• 3.5 超寬帶信道估計技術(shù)44-45
• 3.6 本章小結(jié)45-46
• 4 基于壓縮感知的超寬帶信道估計46-63
• 4.1 超寬帶多徑信道的稀疏性46-47
• 4.2 基于壓縮感知的超寬帶信道估計建模47-49
• 4.3 基于壓縮感知的超寬帶信道估計系統(tǒng)設(shè)計49-53
• 4.4 信道估計的仿真結(jié)果與性能分析53-62
• 4.5 本章小結(jié)62-63
• 5 稀疏度自適應(yīng)超寬帶信道估計算法63-75
• 5.1 超寬帶信道估計中SAMP算法分析63-65
• 5.2 稀疏度自適應(yīng)超寬帶信道估計算法原理65-68
• 5.3 SARCo SaMP算法在信道估計中的性能68-74
• 5.4 本章小結(jié)74-75
• 6 總結(jié)與展望75-77
• 6.1 論文工作總結(jié)75-76
• 6.2 進一步研究工作76-77
• 參考文獻77-83
• 作者簡歷83-85
• 學位論文數(shù)據(jù)集85

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本文編號：1095769