基于RSAMP算法的OFDM稀疏信道估计

摘要

为了提高稀疏度自适应贪婪迭代(sparsity adaptive greedy iterative,SAGI)算法的重构性能,缩短重构时间,提出了一种基于有限等距性质(restricted isometry property,RIP)的稀疏度预测自适应匹配追踪(RIP based prediction-sparsity adaptive matching pursuit,RSAMP)算法,并成功将其应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统信道估计.首先,提出一种基于RIP的稀疏度预测方法,可以在稀疏度未知的情况下快速精确地逼近真实稀疏度,大大缩短了算法的运行时间.其次,利用主成分分析法对观测矩阵采取了优化处理,提高了算法的重构性能.仿真实验显示,相较于SAMP、SAGI算法,本文提出的RSAMP算法可以获取更好的估计性能和更短的运行时间.