【摘要】：在信息技術(shù)迅猛發(fā)展的浪潮下,無線通信對(duì)于數(shù)據(jù)傳輸發(fā)揮著越來越重要的作用。無線信道特征提取是無線信道傳輸特性估計(jì)與檢測(cè)的前提,是破解信道多維復(fù)雜性、時(shí)變性的關(guān)鍵。而伴隨著傳輸帶寬的不斷增大、頻譜資源的日益緊缺,無線信道的傳輸特性受到很大的抑制,因此研究無線信道稀疏特征提取意義重大。本文首先介紹了無線信道的傳輸特性和傳統(tǒng)的信道特征提取方法,分析了傳統(tǒng)方法的不足在于未能充分利用信道的稀疏特性,造成頻譜效率低,算法準(zhǔn)確度低。而壓縮感知理論為解決這一難題提供了嶄新的方案。結(jié)合無線信道的本質(zhì)特征和壓縮感知的理論基礎(chǔ),本文找到了通過選取壓縮感知測(cè)量矩陣來提升算法精度的新思路,確定了以信息熵理論作為優(yōu)選判據(jù)的算法預(yù)判機(jī)制,提出了一種基于壓縮感知測(cè)量矩陣優(yōu)選的無線信道稀疏特征提取方法,旨在提升算法精度,緩解頻譜壓力。最后利用仿真軟件對(duì)本文算法性能進(jìn)行綜合考察。稀疏特征提取實(shí)驗(yàn)表明:算法可以準(zhǔn)確提取到稀疏特征,滿足較小的誤差和實(shí)時(shí)要求。常規(guī)性能與統(tǒng)計(jì)特性測(cè)試表明:在信道參數(shù)變化和算法參數(shù)變化的情況下,信息熵判據(jù)有著較好的可靠性,能夠自適應(yīng)地選出最優(yōu)測(cè)量矩陣,完成稀疏特征的準(zhǔn)確提取。由此證明了本文算法的實(shí)時(shí)有效。
【圖文】：

圖 2.1 簡(jiǎn)單無線通信系統(tǒng)Fig2.1 Simple wireless communication system無線信道的復(fù)雜之處就在于受信號(hào)強(qiáng)度、傳播距離、相對(duì)傳播時(shí)間條路徑信號(hào)的到達(dá)時(shí)間、方向、相位和幅度各不相同，接收信號(hào)由多加而成，接收結(jié)果發(fā)生了急劇的隨機(jī)變化。也就是說，當(dāng)一個(gè)脈沖信

圖 2.2 無線信道衰落的分類Fig2.2 Classification of wireless channel fading衰落落刻畫了在較長(zhǎng)距離（幾百米或幾千米）下的傳輸特性礙物兩個(gè)主要因素的影響，接收信號(hào)的幅度和功率減少
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN92

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 徐鳳陽(yáng);王東;肖揚(yáng);寇金鋒;;大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中基于子空間跟蹤的半盲信道估計(jì)[J];應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào);2015年05期

2 王景堯;白巖;孟祥嬌;崔雪然;;5G無線通信技術(shù)發(fā)展跟蹤與分析[J];現(xiàn)代電信科技;2014年12期

3 隋吉生;趙亮;王圣達(dá);付洋洋;;基于MMSE的無線OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)算法[J];東北電力大學(xué)學(xué)報(bào);2014年06期

4 劉勝興;肖沈陽(yáng);;水聲OFDM信道壓縮感知估計(jì)研究[J];廈門大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2014年03期

5 李少東;楊軍;裴文炯;;一種新的量測(cè)矩陣在壓縮感知復(fù)數(shù)重構(gòu)中的應(yīng)用[J];空軍預(yù)警學(xué)院學(xué)報(bào);2013年01期

6 邵文澤;韋志輝;;壓縮感知基本理論:回顧與展望[J];中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào);2012年01期

7 何雪云;宋榮方;周克琴;;認(rèn)知無線電NC-OFDM系統(tǒng)中基于壓縮感知的信道估計(jì)新方法[J];通信學(xué)報(bào);2011年11期

8 王妮娜;桂冠;張治;唐恬;;基于壓縮感知的MIMO系統(tǒng)稀疏信道估計(jì)[J];應(yīng)用科學(xué)學(xué)報(bào);2011年04期

9 何雪云;宋榮方;周克琴;;基于壓縮感知的OFDM系統(tǒng)稀疏信道估計(jì)新方法研究[J];南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2010年02期

10 李樹濤;魏丹;;壓縮傳感綜述[J];自動(dòng)化學(xué)報(bào);2009年11期

相關(guān)博士學(xué)位論文 前1條

1 葉新榮;基于壓縮感知重構(gòu)算法的MIMO-OFDM稀疏信道估計(jì)方法研究[D];南京郵電大學(xué);2014年

，

本文編號(hào)：2603355