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基于压缩感知的无线多径信道估计算法的研究

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摘要

第一章 绪论

1.1 课题的研究背景

1.2 压缩感知技术的发展及研究现状

1.3 基于压缩感知信道估计的研究现状

1.4 本文的内容安排

第二章 无线信道的衰落特性

2.1 引言

2.2 无线通信信道的传播特性

2.3 无线通信信道的衰落类型

2.3.1 大尺度衰落特性

2.3.2 小尺度衰落特性

2.4 本章小结

第三章 压缩感知理论

3.1 压缩感知理论框架

3.1.1 信号的稀疏表示

3.1.2 测量矩阵的设计

3.1.3 信号重构算法

3.2 贪婪算法

3.2.1 匹配追踪(MP)算法

3.2.2 正交匹配追踪(OMP)算法

3.2.3 正则化正交匹配追踪(ROMP)算法

3.2.4 压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法

3.2.5 广义正交匹配追踪(GOMP)算法

3.3 仿真分析

3.4 本章小结

第四章 传统信道估计

4.1 信道估计概述

4.2 传统的信道估计方法

4.2.1 最小二乘(LS)算法

4.2.2 最小均方误差(MMSE)算法

4.3 传统信道估计算法仿真与分析

4.4 本章小结

第五章 基于压缩感知的无线信道估计

5.1 信道稀疏分析

5.2 系统模型

5.3 实验仿真及分析

5.3.1 基于OMP算法的无线多径信道估计

5.3.2 基于GOMP算法的无线多径信道估计

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 总结

6.2 展望

参考文献

致谢

研究生期间科研成果

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摘要

一般情况下,通信可以分为有线通信和无线通信两大类,蜂窝移动、宽带无线接入、微波中继、卫星等都属于无线通信范畴,它们均通过无线电磁波在空气中进行信息传播,具有信息不可预见性较大、使用灵活和方便等特点。因此,在无线通信中,信道估计占有重要的地位。
  近年来,压缩感知(Compressive Sensing,CS)理论在无线通信领域的研究取得了较大进步。该理论利用无线多径信道的冲激响应是稀疏的,符合压缩感知算法对重构原始信号的要求。这样使得压缩感知理论在无线多径信道估计有着广阔的研究前景。
  本文详细阐述了压缩感知理论的主要内容。对CS理论中的信号重构算法进行了分类,对贪婪算法中的几种典型算法进行了重点研究,详细介绍了几种算法的几何模型。然后,介绍了传统的信道估计方法的两种典型算法,且分别对它们的数学模型进行了详细的阐述。最后,利用无线多径信道具有稀疏性,研究和分析了压缩感知理论在信道估计中的应用。
  本文的研究重点主要有以下二点:
  (1)对贪婪算法中的匹配追踪算法、正交匹配追踪算法、正则化正交匹配追踪算法、压缩采样匹配追踪算法和广义正交匹配追踪算法完成了对一维信号的重构,并对重构效果进行比较。同时,利用计算机仿真比较了各种算法在不同稀疏度和不同观测次数情况下对信号重构。
  (2)对基于压缩感知的稀疏多径信道估计系统模型进行推导和分析,利用压缩感知算法中广义正交匹配追踪算法(Generalized Orthogonal MatchingPursuit,GOMP),提出了基于广义正交匹配追踪算法的无线多径信道估计方法。通过计算机仿真,并与传统的信道估计方法进行了对比,分析了不同算法的信道重构的均方误差。从而得出压缩感知技术在无线多径信道估计的优势,且可以获得较好的估计性能。

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