本文關(guān)鍵詞：基于壓縮感知理論的OFDM信道估計(jì)研究　出處：《華南理工大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 壓縮感知 重構(gòu)算法 信道估計(jì) 導(dǎo)頻圖案 OMP StOMP

【摘要】：在傳統(tǒng)的信號(hào)處理理論中,奈奎斯特定律要求信號(hào)的采樣頻率不低于信號(hào)最高帶寬的兩倍,才能不失真地還原出原始信號(hào),但這給信號(hào)的采樣、存儲(chǔ)、傳輸和處理帶來很大的壓力,特別是在OFDM系統(tǒng)和UWB系統(tǒng)等通信領(lǐng)域,壓縮感知理論指出,當(dāng)滿足一定條件時(shí),可以低于兩倍信號(hào)最高帶寬的頻率對(duì)信號(hào)同時(shí)進(jìn)行采樣和壓縮,然后接收端使用合適的重構(gòu)算法精確恢復(fù)原始信號(hào),不僅突破了奈奎斯特定律的限制,還節(jié)省了很多信號(hào)處理資源。本文主要研究OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)領(lǐng)域里的壓縮感知理論,分析其相關(guān)算法性能和改進(jìn)方法。首先,本文講述壓縮感知理論的三個(gè)基本問題:其一是信號(hào)的稀疏表示,其二是觀測(cè)矩陣的設(shè)計(jì),其三是重構(gòu)算法的設(shè)計(jì),這是決定壓縮感知中信號(hào)重構(gòu)質(zhì)量好壞的關(guān)鍵。本文重點(diǎn)研究重構(gòu)方法中的正交匹配追蹤算法(OMP),分析了OMP算法、最小二乘法(LS)和基于匹配追蹤的結(jié)構(gòu)化LS算法的性能差異,并研究導(dǎo)頻個(gè)數(shù)和導(dǎo)頻圖案兩個(gè)因素對(duì)OMP算法的性能影響,驗(yàn)證了導(dǎo)頻個(gè)數(shù)為信道稀疏度的4~6倍時(shí),重構(gòu)算法可以獲得較好的性能。其次,根據(jù)稀疏度確定壓縮感知算法的導(dǎo)頻個(gè)數(shù)后,為進(jìn)一步提升算法性能,本文重點(diǎn)研究了導(dǎo)頻圖案對(duì)算法性能的影響。根據(jù)觀測(cè)矩陣設(shè)計(jì)的有限等距性質(zhì)(RIP),結(jié)合互相關(guān)系數(shù)的定義,定量衡量觀測(cè)矩陣不相關(guān)性的大小,并設(shè)計(jì)搜索算法找到每種導(dǎo)頻數(shù)量下的最佳導(dǎo)頻位置,最后分析最佳導(dǎo)頻位置的重構(gòu)算法性能,并通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證最佳導(dǎo)頻位置的有效性。最后,本文也研究了在信道稀疏度K未知的情況下,如何對(duì)分段正交匹配追蹤算法(St OMP)進(jìn)行改進(jìn)。傳統(tǒng)StOMP算法具有稀疏度未知、算法收斂速度快等特點(diǎn),但其測(cè)量矩陣局限在隨機(jī)高斯矩陣,應(yīng)用范圍較局限。本文通過改進(jìn)其閾值參數(shù),將其應(yīng)用到信道估計(jì)領(lǐng)域(測(cè)量矩陣是部分傅里葉矩陣),同時(shí)結(jié)合最佳導(dǎo)頻位置的研究,提出基于最佳導(dǎo)頻位置的改進(jìn)的StOMP算法,通過實(shí)驗(yàn)表明,當(dāng)閾值參數(shù)范圍是[0-1]時(shí),重構(gòu)性能較佳,該范圍適用于快變信道或慢變信道。
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN919.3;TN929.53

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本文編號(hào)：1331252