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在无线通信系统中,由于无线信道是一个衰落的信道,在接收端,对接收的信号进行解调和信道译码,需要用到信道当时的状态信息,所以信道估计技术是无线通信研究的重要内容。压缩感知理论的提出是对奈奎斯特准则的补充,该理论可以同时实现采样和压缩的过程,不需要太多的采样数据就可以恢复原信号。在压缩感知理论中,如果信号是稀疏的,就可以利用一定的算法从少量的采样数据中高概率地重构原信号。本文利用压缩感知理论和无线信道具有的稀疏特性,研究基于压缩感知理论在超宽带(Ultra-wide Band,UWB)系统和MIMO-OFDM系统的信道估计问题。本文内容研究如下:(1)研究压缩感知理论。从信号的稀疏表示、观测矩阵的构造和重构算法三个方面展开研究。首先研究了信号的稀疏分解,其次研究了观测矩阵的满足条件和构造方法,再次研究了贪婪迭代和凸优化重构算法,并对其重构算法进行了仿真实验。(2)研究基于压缩感知的UWB信道估计技术。介绍了UWB系统,分析UWB多径信道的稀疏性,将压缩感知理论应用到UWB信道估计中。主要研究UWB系统的IEEE 802.15.3a信道模型。在仿真实验中,根据IEEE 802.15.3a信道模型参数模拟UWB系统。在接收端对接收信号进行压缩采样,得到观测信号,采用OMP、GOMP和CoSaMP重构算法,从信道环境、归一化均方误差和观测点数方面进行仿真实验,并与LS算法比较,验证了压缩感知重构算法能够较好的估计UWB信道参数。(3)研究基于压缩感知的MIMO-OFDM信道估计技术。首先阐述MIMO和OFDM技术,其次阐述了由MIMO和OFDM技术构造的MIMO-OFDM系统的信道模型。再次根据MIMO-OFDM系统多径信道的稀疏特性,将压缩感知理论应用到MIMO-OFDM信道估计中。主要研究基于训练序列的MIMO-OFDM和基于导频的MIMO-OFDM信道估计。在仿真实验中,采用2发2收的天线系统信道模型,通过压缩感知OMP、GOMP和ROMP算法重构出信道参数,与MIMO-OFDM系统的原始信道参数对比,结果表明压缩感知重构算法能够较好的重构出MIMO-OFDM系统的信道参数。