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        基于壓縮感知的OFDM稀疏信道估計應(yīng)用

        2013-04-29 00:00:00呂慶梅
        中國新通信 2013年14期

        【摘要】壓縮感知理論可通過遠低于那奎斯特準(zhǔn)則的方式進行采樣數(shù)據(jù),仍能夠精確恢復(fù)出原始信號,基于CS技術(shù)的信道估計可減少OFDM系統(tǒng)中導(dǎo)頻的數(shù)量,同時可獲得較好的估計性能,本文通過介紹CS理論和OFDM信道估計方法,將CS理論應(yīng)用到信道估計中,重點介紹通過ROMP算法估計信道沖擊響應(yīng)函數(shù)。

        【關(guān)鍵詞】壓縮感知信道估計正交頻分復(fù)用

        信道估計,就是利用信號的確知信息來估計出實際信道的徑數(shù)和徑的系數(shù),目的是識別每副發(fā)送天線與接收天線之間的信道沖激響應(yīng)。多徑性和時變性是無線信道的兩大特性,OFDM系統(tǒng)的每個子信道上進行的都是窄帶傳輸,大多數(shù)無線信道是頻率選擇性非平坦的,當(dāng)信道是快速衰落時,OFDM系統(tǒng)中子載波的正交性就易受到破壞,產(chǎn)生于擾,造成信號失真,對OFDM系統(tǒng)進行信道估計就顯的尤為重要。只有進行正確的信道估計才能正確的檢測信號。

        壓縮感知理論是由D.Donoho和E.Candès[1]、J. Romberg、T.Tao[2]針對稀疏性信號,在信號逼近和稀疏分解等理論基礎(chǔ)上建立起來的,它突破了傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣定理,對可壓縮的信號可通過遠低于那奎斯特準(zhǔn)則的方式進行采樣數(shù)據(jù),仍能夠精確恢復(fù)出原始信號。壓縮感知理論框架是以空間變化為基礎(chǔ),以隨機矩陣為手段,以優(yōu)化求解作為信號的恢復(fù)方法,將傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)壓縮合二為一,大大減少了數(shù)據(jù)的獲取時間和存儲空間[3]。

        信道估計在很大程度上也屬于信號重構(gòu)問題,如果將壓縮感知技術(shù)運用到OFDM信道估計中,可提高估計的準(zhǔn)確性,進而提高整個OFDM系統(tǒng)的通信性能,本文將介紹CS技術(shù)在OFDM系統(tǒng)的應(yīng)用,重點介紹CS技術(shù)在OFDM系統(tǒng)在信道估計中的應(yīng)用。

        一、壓縮感知理論

        壓縮感知理論將信號采樣與壓縮合二為一,接收端用最優(yōu)化的方法以很高的概率重構(gòu)原始信號,假設(shè)一稀疏信號可表示為:y=f=ΨΦ琢=Θ琢

        其中測量矩陣測量矩陣是M×N(M<

        目前,針對信號重構(gòu)類算法主要基于以上的理論基礎(chǔ),許多研究人員提出了求解最優(yōu)解的算法,即如何實現(xiàn)信號的重構(gòu),主要分為以下幾類:(1)凸優(yōu)化算法,該算法通過將非凸問題轉(zhuǎn)化為凸問題求解信號的逼近。主要有BP算法,梯度投影法,最小角度回歸法等。該算法重建誤差較小,重建效果較好,但此類算法時間復(fù)雜度較大,實用性較差。(2)貪婪追蹤算法:該算法可以分為兩類:第一類是以(MP,OMP[3])為代表的算法,在信噪比比較高的情況下,可以獲得比較好的MSE估計性能,但是在信噪比不高的情況下,估計精度非常的不穩(wěn)定;第二類算法是以ROMP和CoSaMP算代表的正則化算法,這種算法比較相對第一類算法比較穩(wěn)定,而且可以獲得比較準(zhǔn)確的估計量;貪婪算法的主要特點就是可以計算復(fù)雜度低,可以大大簡化硬件的集成度。信道估計算法實時性較強,因此,貪婪追蹤算法更適合于信道估計。

        (5)判斷候選原子個數(shù)是否大于2K個,若大于,則停止迭代,否則k=k+1,轉(zhuǎn)步驟(1)。

        通過使用匹配正交類算法對信道估計,可以使用很少的導(dǎo)頻獲得更好的信道估計性能,適合于稀疏信道的估計,減少導(dǎo)頻的插入數(shù)量,是一種性能較高且比較使用的信道估計算法。

        參考文獻

        [1] D L Donoho. ComPressed sensing[J]. IEEE Transactions on Information Theory,2006,52(4):1289~1306

        [2] E Candès,J Romberg,T Tao. Robust uncertainty principles: Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information[J]. IEEE Transactions on Information Theory,2006,52(2):489~509

        [3]李樹濤,魏丹.壓縮傳感綜述.自動化學(xué)報. 2009.11,35(11):1369-1377

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