【摘 要】
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信号在传播过程中会受到多径时延与衰落的影响,为了实现在接收端的正确检测,信道估计技术在通信系统中十分关键。大量研究证明无线多径信道呈稀疏特性,而基于压缩感知理论的信道估计技术可以有效利用信道的稀疏性,提高估计性能与频谱利用率。本文主要研究在联合稀疏模型下信道估计算法,具体内容如下:分析了5G通信系统中无线稀疏信道特点,得到5G离散信道响应相对4G更加稀疏与连续多个符号经历的信道响应具有强相关性特点
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信号在传播过程中会受到多径时延与衰落的影响,为了实现在接收端的正确检测,信道估计技术在通信系统中十分关键。大量研究证明无线多径信道呈稀疏特性,而基于压缩感知理论的信道估计技术可以有效利用信道的稀疏性,提高估计性能与频谱利用率。本文主要研究在联合稀疏模型下信道估计算法,具体内容如下:分析了5G通信系统中无线稀疏信道特点,得到5G离散信道响应相对4G更加稀疏与连续多个符号经历的信道响应具有强相关性特点两个结论,并介绍了OFDM系统与信道估计模型,分别在稀疏信道环境下仿真了LS,DFT等传统的信道估计算法与OMP,CoSaMP等基于压缩感知的信道估计算法,由于基于压缩感知的信道估计算法能够有效利用信道的稀疏特性,因此估计性能相较传统信道估计算法更优,仿真结果表明在不同信噪比与多径数下,相较传统信道估计算法基于压缩感知的信道估计算法在估计均方误差与误比特率上具有更优的性能。介绍了更符合5G通信系统信道的联合稀疏信道模型,在该模型下连续多个OFDM符号经历的信道响应支撑集相同或者部分相同,基于该模型研究了一种改进的SOMP算法,该算法首先估计出连续多个符号公共支撑集的个数,在公共支撑集内使用SOMP算法,提高对支撑集元素估计的准确性,在非公共支撑集内使用OMP算法,避免错误估计的现象,仿真结果表明,对于支撑集部分相同的稀疏信道估计,传统SOMP算法性能下降明显,改进的SOMP算法在接收端未知公共支撑集的个数的情况仍能保持估计性能,且在联合稀疏模型下,改进的SOMP算法估计性能始终优于OMP算法。根据3GPP协议搭建了5G PDSCH移动通信系统,在给定的参数配置下仿真得到各个模块的输出数据,输出得到的基带信号经历无线信道后采用不同的信道估计算法进行信道估计,以信道估计均方误差与系统误比特率分析不同信道估计算法的性能,仿真结果表明本文算法在5G系统中性能优于传统算法。
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