基于正交匹配追踪的OFDM系统稀疏信道估计算法
第３ｌ卷第１期 ２０１２年３月 通 信 对 抗 ＣＯＭＭＵＮＩＣＡＴＩＯＮ ＣＯＵＮＴＥＲＭＥＡＳＵＲＥＳ Ｖｎ１．３１ Ｎｏ．１ Ｍａｒ．２０１２
基于正交匹配追踪的ＯＦＤＭ系统
稀疏信道估计算法
丁敬校，王可人，陈小波
（解放军电子工程学院，安徽合肥２３００３７）
摘 要：针对信道冲击响应的稀疏性，提出了一种ＯＦＤＭ时域信道估计方法。该方法利用正交匹配追
踪估计出信道冲击响应中非零抽头系数的位置和大小，通过ＤＦＴ得到信道频域响应。算法复杂度低，
需要的导频数量少，可以有效地提高系统的吞吐量。仿真结果表明：与传统方法相比，在导频数量相同
时，该方法具有较好的误码率（ＢＥＲ）和均方误差（ＭＳＥ）性能。
关键词：正交频分复用；稀疏信道；正交匹配追踪；信道估计 中图分类号：ＴＮ９１１．２３ 文献标识码：Ａ
Ｓｐａｒｓｅ Ｃｈａｎｎｅｌ Ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｂａｓｅｄ ｏｎ ＯＭ Ｐ
ｉｎ ＯＦＤＭ Ｓｙｓｔｅｍｓ 。
ＤＩＮＧ Ｊｉｎｇ－ｘｉａｏ，ＷＡＮＧ Ｋｅ－ｒｅｎ，ＣＨＥＮ Ｘｉａｏ—ｂｏ
（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＩｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆＰＬＡ，Ｈｅｆｅｉ Ａｎｈｕｉ ２３００３７，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａ ｃｈａｎｎｅｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ＯＦＤＭ ｓｙｓｔｅｍｓ ｉｎ ｔｉｌＴ￣ｅ ｄｏｍａｉｎ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ｂｙ ｅｘｐｌｏｉｔｉｎｇ ｔｈｅ
ｓｐａｒｓｉｔｙ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｏｆ ｃｈａｎｎｅｌ ｉｍｐｕｌｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ．Ｔｈｅ ｐｏｓｉｔｉｏｎ ａｎｄ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｎｏｎｚｅｒｏ ｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓ ｉｎ ｔｈｅ ｃｈａｎｎｅｌ ｉｍｐｕｌｓｅ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｗｅｒｅ ｅｓｔｉｍａｔｅｄ ｂｙ ｕｓｉｎｇ ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｕｒｓｕｉｔ，ａｎｄ ｔｈｅｎ，ｗｅ ｃａｎ ｇｅｔ ｔｈｅ ｆｒｅ—
ｑｕｅｎｃｙ ｒｅｓｐｏｎｓｅ ｔｈｒｏｕｇｈ ＤＦＴ．Ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｃａｎ ｉｍｐｒｏｖｅ ｔｈｅ ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ ｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ ｓｉｎｃｅ ｉｔ ｎｅｅｄｓ ａ ｓｍａｌｌ
ｎｕｍｂｅｒ ｏｆ ｐｉｌｏｔ ｓｙｍｂｏｌｓ ａｎｄ ｈａｓ ａ ｌｏｗ ｃｏｍｐｕｔａｔｉｏｎ ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｙ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌ—
ｇｏｒｉｔｈｍ ｈａｓ ａ ｂｅ￣ｅｒ ＢＥＲ ａｎｄ ＭＳＥ ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｃｏｍｐａｒｅｄ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ Ｌｅａｓｔ Ｓｑｕａｒｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｗｈｉｃｈ ｈａｖｅｔｈｅ ｓａｍｅ ｐｉｌｏｔｓ．
Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｏ￣ｈｏｇｏｎａｌ￣ｅｑｕｅｎｃｙ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ（ＯＦＤＭ）；ｓｐａｒｓｅ ｃｈａｎｎｅｌ；ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｕｒ—
ｓｕｉｔ（ＯＭｐ）；ｃｈａｎｎｅｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ
１引言
正交频分复用（ＯＦＤＭ）具有良好的抗频率选择性衰
落性能和较高的频带利用率，成为高速数据传输的关
键技术之一。目前已作为数字音频广播、数字视频广播
和无线局域网等的物理层传输标准得到广泛应用。在
相干调制ＯＦＤＭ系统中，为了提高性能，需要通过信道
收稿日期：２０１１—０８—１８ 估计获得信道的状态信息，信道估计的精度对系统的
误码率性能有直接的影响【ｌ１。常用的基于导频的信道估
计方法需要用单独的子载波或时隙来传输导频符号，
且导频的数量须满足Ｎｙｑｕｉｓｔ采样定理，这会使系统的
有效数据率大大降低。 宽带无线信道呈现很强的稀疏性，即信道的时延扩
展大、路径的个数少，
传统的信道估计算法没有利用信 第１期 丁敬校，等：基于正交匹配追踪的ＯＦＤＭ系统稀疏信道估计算法 ．７．
道的稀疏性这一先验知识。近年来人们针对信道的稀疏
特性作了大量研究，寻求信道估计的新方法，并取得了
大量成果。文献【２】提出一种基于近似ｆ０范数的稀疏信
道估计算法，但计算复杂度较高。文献［３】提出一种基于
修正最ｔＪ￣－＂乘准则的估计方法，该方法需要先用ＧＡＩＣ
（Ｇｅｎｅｒａｌｉｚｅｄ Ａｋａｉｋｅ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｃｒｉｔｅｒｉｏｎ）准则估计出信道 长度进而估计重要抽头的位置，在低信噪比时的性能不
好。文献【４】基于匹配追踪思想估计出信道冲击响应中
非零抽头的位置，然后利用最小二乘算法完成对非零
系数值的二次估计。文献【５】结合压缩感知理论采用正
交匹配追踪作为信号恢复算法。但是这些方法均需要
信道冲击响应的稀疏度作先验条件，在实际应用中很
难实现。
本文基于正交匹配追踪思想提出一种ＯＦＤＭ系统
的时域信道估计方法，估计出信道冲击响应中非零系数
的位置和大小，与传统的基于匹配追踪思想的信道估计
算法相比，该方法可以在信道稀疏度未知的条件下获得
较好的估计效果。
２压缩感知
压缩感知是一种在已知信号稀疏或可压缩的情况
下获取或重构信号的技术，它针对观察信号的一组线性
测量值，通过重构算法恢复出稀疏信号【６】。对信号Ｘ∈
Ｒ ，如果Ｘ中只有Ｋ（ ，ｖ）个非零元素，而其他Ｎ—Ｋ个
元素都为零（或绝对值很小），则称Ｘ是Ｋ一稀疏的。通过
观测矩阵 ＜Ｊ７、７）可获得对Ｘ的观测值
ｙ＝（１Ｄｘ＋ｅ （１）
其中，ｅ为噪声。若Ｍ＞￣ＫＩｇＮ，且观测矩阵 满足一定条
件，则可以通过寻找（１）式的最稀疏解，恢复信号Ｘ。目前
恢复算法的思想主要有凸优化和贪婪迭代两种。
基于凸优化的思路主要是通过增加约束来取得最
稀疏解。常用的是范数约束
ｍｉｎｌｌｘｌｌｐ ｓ．ｔ．ｙ－－－＠ｘ （２）
在此基础上出现了一系列算法。这些算法可以取得较好
的恢复效果，但计算复杂度较高。
基于贪婪迭代的思路主要根据匹配追踪（ＭＰ）思想，
通过局部最优化依次寻找各个非零系数。在此基础上发
展了正交匹配追踪（０ＭＰ）及其改进算法分段匹配追踪
（ＳｔＭＰ）、子空间追踪ｆｓＰ）等。但是这些算法都是建立在信号
稀疏度Ｋ已知的基础上。然而这在实际应用中往往是未
知的，由此出现了不需要稀疏度Ｋ作先验知识的盲恢复
算法——自适应匹配追踪（ＳＡＭＰ）［ １，它通过设置一个可
变步长，对信号的稀疏度进行估计，重构效果较好。 ３系统模型
在图１所示的ＯＦＤＭ系统中，在发送端，数据经过
串并转换后，将导频序列插入数据并进行Ｉｆ］ＦＴ变换，加
上循环前缀并送至中频。发送数据经过多径时变信道后
到达接收端。设多径衰落信道由Ｌ条路径组成。则信道
响应可以表示为：
Ｌ—Ｉ ｈ（７，￡）＝ ） （３） Ｉ＝０ 其中，Ｌ为路径数， 为第ｋ条路径上的延时， 为第ｋ 条路径的衰落。若信道的相干时间远大于ＯＦＤＭ的符
号周期，则可以认为在一个ＯＦＤＭ符号内，信道的冲击
响应是不变的。以ＯＦＤＭ系统的采样周期对 （￡）进行采
样，信道的稀疏性体现在 ）的采样信号中非零元素的
个数远小于采样信号的长度。
图１ ０ＦＤＭ系统框图 在接收端，去掉数据中的循环前缀，提取导频，并进
行信道估计。经过ＦＦＴ变换之后的信号可以表示为：
Ｙ＝ＸＨ＋ｎ （４）
其中，Ｙ是接收到的频域信号；ｘ＝ａ￣ｓ４ｘ（ｏ），ｘ０），…， Ⅳ一１）），
（ ）表示一个ＯＦＤＭ内第ｉ个子载波上的数据；Ｈ是频
域信道矩阵；ｎ是Ｎｘ １维的复加性高斯白噪声。
设系统采用梳状导频结构，有Ｐ路导频子载波。Ｓ
为Ｐ×Ｎ的选择矩阵，用于从Ｎ个子载波中选出与导频
对应的Ｐ行。则接收到的导频位置的信号可以表示为：
＝ ｗ ＋ （５）
其中，Ｙｐ＝ｓＹ， ＝ｓｘｓ ，ｗ￣＝ｓｗ，ｎｐ＝Ｓｎ。Ｗ是ＤＦＴ变换
矩阵。
４信道估计
在（５）式中，令ｙ＝ ， ，ｘ＝ｈ，ｅ＝ ，则可以将
对信道ｈ的估计转化为如（１）式所示的稀疏信号重构问
题。通过一定的重构算法即可恢复ｈ。
本文在文献【５】的基础上，提出一种基于正交匹配追
踪的ＯＦＤＭ信道估计算法，其目标是直接估计出ｈ中
非零元素的位置和大小。基本思路是：在 中找出与Ｙ
最相匹配的列向量并记录该列向量的位置，
然后从中减 ・ ８ ・ 通 信 对 抗 第３１卷
去它在这个列向量上的投影，得到新的残差，按此循环
一定次数后即可确定ｈ中非零元素的位置，并用最小二
乘算法估计其大小。算法的步骤如下： １）初始化：迭代次数ｔ＝ｌ，残差ｒｏ＝ｙ，索引集Ａｏ＝： ，
选择原子矩阵西０＝：｛２Ｉ； ２）若Ｉｒ，Ｉ≤８，则停止迭代，利用得到的原子进行信
号重建，否则进入下一步；
３）确定索引Ａ ，使Ａｔ＝ａｒｇ ｍａｘｌ（ｒ，＿ ，竹＞ｆ，其中卿表示
矩阵 的第 列； ４）增大索引集和选择原子矩阵：Ａ产Ａ 。Ｕ ｝， ＝
“ ； ５）用最小二乘法求一个新的估计值 ，使得ｚ，＝ａｒｇ
ｍｚｉｎｌｙ—ｃＰ￣ｌ；
６）更新残差：ａｔ．－￣ｔＺｔ，ｒｔ＝ｙ，－ａ，；返回步骤２）；
７）Ａ 中的元素即为估计值ｈ中非零元素的位置，
其中第Ａ，个非零元素的值等于 中第＿『个元素。
从以上过程可以看出，本文通过设置一个门限占替
代稀疏度作为迭代的终止条件，不需要信道的稀疏度作
先验知识即可实现对信道冲击响＾应的精确重构，算法的
实用性更高。
５仿真与性能分析
为了验证算法性能，本文进行了如下仿真。在
１６ＱＡＭ—ＯＦＤＭ系统中，子载波个数Ｎ＝５１２，其中有３２路 用来传输导频符号。假设信道的冲击响应在一个ＯＦＤＭ
符号内不变。信道长度Ｌ＝Ｎ＝５１２，多径个数ｍ＝５，最大多
普勒频移为２０Ｈｚ。各径时延在（０，ｒ 上均匀分布， 为
最大多径时延。路径复增益按ｅｘｐ（一ｒ打 衰减。简单起
见，本文在仿真时导频均匀放置。均方误差按（６）式计算：
Ｎ一１正一１ 一１ Ｌ一１ １ 、 １ １ 腽 ｔｔＨ（ｎ，Ｄ一脚，Ｏｉｌｙ ［ＩＨ（ｎ，训 （６） ０ ｌ ０ ＾ ０ ｆ＝０ 图２所示为稀疏度Ｋ估计值不同时，ＯＭＰ算法的
ＢＥＲ—ＳＮＲ性能曲线。可以看出，只有在精确估计稀疏度
ＳＮＲ／ｄＢ 图２疏度Ｋ对ＯＭＰ算法的影响 Ｋ时（本文Ｋ＝５），ＯＭＰ算法才能获得最佳性能，对稀疏 度的估计过大或过小都会造成算法性能下降，且当估计
值偏小时算法的性能恶化更为严重。
图３、图４分别给出了改进后算法的ＢＥＲ和ＭＳＥ
性能比较，仿真时，门限ｅ＝０．１￣ｒｍ（ｒｏ）。为了便于比较，
图３中给出了信道状态信息已知时的ＢＥＲ曲线。可以
看出，在信噪比较低时，由于受噪声的影响，本文算法的
优势不明显。随着信噪比增加，算法的性能均逐步改善，
且本文算法的性能是最优的。
１０１ ＳＮＲ，ｄＢ 图３改进后算法的ＢＥＲ性能比较
匿薹
‘‘ ｊ‘ ‘ ‘ －‘’’‘’‘ ．．．． ＿，． ．．． ．＿ ．。 Ｕ ｂ １Ｕ １５ Ｚ０ ＳＮＲ／ｄＢ 图４改进后算法的ＭｓＥ性能比较
图５所示为门限ｅ取不同值时，改进后算法的
ＢＥＲ性能曲线。可以看出，算法的ＢＥＲ性能并不是随着
￡的减小而提升，而是存在一个最佳门限，当８大于最
佳门限时，算法的ＢＥＲ性能随着门限的降低逐步改善，
OFDM系统群稀疏信道估计与译码迭代算法
OFDM系统群稀疏信道估计与译码迭代算法
李赛峰;付加飞;戚婷;王勇;叶中付
【摘 要】针对OFDM通信中的多径信道估计问题,本文提出了一种群稀疏信道估计和译码迭代算法.在信道估计中,利用了无线多径信道的群稀疏特性,采用群基追踪降噪算法(Group basis pursuit de-noi-sing,Group-BPDN)算法,提高了信道估计的精度.在译码时,采用软输出的维特比算法,从译码输出中提取可信度大的结果,反馈到信道估计的输入部分,与已知的导频信号一起构成新的已知信号集.这样,通过反馈迭代处理,一方面增加了稀疏恢复时的已知信息,提高了恢复的精度;另一方面,新的已知信号集和已估计出的信道响应可以用来估计噪声功率,提高了噪声环境下稀疏恢复算法的精度.仿真实验证明本文算法提升了信道估计性能,降低了误码率.
【期刊名称】《数据采集与处理》
【年(卷),期】2018(033)006
【总页数】9页(P986-994)
【关键词】压缩感知;群稀疏正交频分复用;基追踪;稀疏恢复;软输出维特比译码
【作 者】李赛峰;付加飞;戚婷;王勇;叶中付
【作者单位】中国科学技术大学信息科学技术学院 ,合肥 ,230027;中国科学技术大学信息科学技术学院 ,合肥 ,230027;中国科学技术大学信息科学技术学院 ,合肥 ,230027;电子工程学院电子制约技术安徽省重点实验室 ,合肥 , 230037;通信信息控制和安全技术重点实验室 ,嘉兴 ,314033;中国科学技术大学信息科学技术学院 ,合肥 ,230027 【正文语种】中 文
【中图分类】TN911.7
引 言
在无线通信中，由于反射、绕射和衍射等因素的影响，接收端收到的信号是发送信号经过多条路径衰减和时延之后的叠加。为了从接收信号中更好地估计发送信号，必须进行信道估计。信道估计算法可以分为盲信道估计和数据辅助信道估计两大类。盲信道估计算法无需发送已知信号；而数据辅助信道算法则需要发送已知信号辅助信道估计。数据辅助算法的缺点是增加了系统开销，降低了通信效率。优点是性能优越。本文研究数据辅助信道估计算法。
OFDM系统的信道估计技术讨论
OFDM系统的信道估计技术讨论
OFDM（正交频分复用）是一种广泛应用于数字通信的调制技术。它把高速数据流分成多个低速子信号进行传输，使得每个子信号都有更小的带宽，从而有效地提高了数据传输速率。然而，OFDM系统的性能和可靠性离不开信道估计技术。
在OFDM系统中，信道会受到多径传播和噪声干扰的影响。为了解决这些问题，OFDM系统需要进行精确的信道估计，以便精确调整信号相位和幅度，从而提高系统的性能和可靠性。
OFDM系统信道估计技术主要分为两种：基于训练序列和基于数据的技术。
基于训练序列的信道估计技术采用预定义的训练序列，向接收端发送已知的信号，接收端接收后，通过检测接收的训练序列，从而得到信道参数。这种技术的优点是简单易操作，不需要对数据进行干扰，但缺点是需要消耗大量的训练序列资源，导致了数据传输速率的降低。
基于数据的信道估计技术则是利用已经传输的数据序列进行信道估计。通常采用等化器对OFDM接收端所接收到的复杂信号进行处理，然后利用等化器估计出信道参数。这种技术的优点是可以充分利用数据资源进行信道估计，提高系统的数据传输速率，但缺点是对于复杂的信道环境，由于估计误差较大，会影响OFDM系统的性能和可靠性。
因此，在实际应用中，可以根据需要综合选择这两种技术进行信道估计。为了提高OFDM系统的性能和可靠性，还可以采用多种补偿技术，诸如信道编码、多天线技术和反馈技术等，来提高信道估计的精确度。
总之，OFDM系统信道估计技术是影响OFDM系统性能和可靠性的重要因素。根据不同的应用环境，可以选择合适的信道估计方法，并采用附加的技术手段来提高估计的精确度和可靠性。
OFDM信道估计中基于随机导频的OMP算法研究
２０１３牟ｇ１２期
文章编号：１００９—２５５２（２０１３）１２—００８３—０５ 中图分类号：ＴＮ９１１．２３ 文献标识码：Ａ
ＯＦＤ．Ｍ信道估计中基于随机导频的ＯＭＰ算法研究
王 爽，吴 游，张尤赛
（江苏科技大学电子信息学院，江苏镇江２１２００３）
摘 要：信道估计是正交频分复用（ＯＦＤＭ）系统中非常重要的一个环节，准确的信道状态信息
是数据可靠接收的重要保证。文中具体采用基于随机导频的正交匹配追踪算法（ＯＭＰ）对
ＯＦＤＭ系统进行信道估计，通过与最小二乘（ＬＳ）算法性能对比，验证了ＯＭＰ算法可以使用更 少的导频获得较好的估计性能。并仿真分析了ＯＭＰ算法对先验信道稀疏度的依赖程度，为实际
应用提供了一定参考意义。 关键词：正交频分复用；信道估计；压缩感知；正交匹配追踪
Ｒｅｓｅａｒｃｈ ｏｎ ＯＭＰ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｒａｎｄｏｍ ｐｉｌｏｔ ｉｎ
ｏＦＤＭ ｃｈａｎｎｅｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ
ＷＡＮＧ Ｓｈｕａｎｇ．ＷＵ Ｙｏｕ．ＺＨＡＮＧ Ｙｏｕ。ｓａｉ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ ａｎｄ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，Ｊｉａｎｇｓｕ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ｏｆ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｅｎｊｉａｎｇ ２１２００３， Ｊｉａｎｇｓｕ Ｐｒｏｖｉｎｃｅ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｃｈａｎｎｅｌ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｉｓ ａ ｖｅｒｙ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｌｉｎｋ ｉｎ ｔｈｅ ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ
（ＯＦＤＭ）ｓｙｓｔｅｍ，ｔｈｏ ａｃｃｕｒａｔｅ ｃｈａｎｎｅｌ ｓｔａｔｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｔｈｅ ｉｍｐｏｒｔａｎｔ ｇｕａｒａｎｔｅｅ ｏｆ ｒｅｃｅｉｖｅ ｄａｔａ ｒｅｌｉａｂｌｙ．Ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ｕｓｅｓ ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｍａｔｃｈｉｎｇ ｐｕｒｓｕｉｔ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ（ＯＭＰ）ｂａｓｅｄ ｏｎ ｒａｎｄｏｍ ｐｉｌｏｔｓ ｔｏ
一种OFDM系统稀疏信道估计的有效导频设计方案
一种OFDM系统稀疏信道估计的有效导频设计方案
翁和王
【期刊名称】《湖南城市学院学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2017(026)005
【摘 要】在正交频分复用(OFDM)系统中,导频信号的选择很大程度上影响了信道估计的性能,研究OFDM系统在稀疏信道的导频配置问题具有重要的意义.要找出最佳导频配置,可通过穷尽搜索其所有可能的导频配置,但这会消耗大量的计算时间.为了减少计算复杂度,本文引入了交叉熵优化(CEO)算法来确定最优导频配置,同时最大限度地提高稀疏信道估计的精度.通过计算机仿真模拟的结果表明,利用该算法获得的导频索引序列比传统平均间隔和随机搜索方法效果更好.
【总页数】5页(P56-60)
【作 者】翁和王
【作者单位】武夷学院 数学与计算机学院,福建 武夷山 354300
【正文语种】中 文
【中图分类】TN919.3
【相关文献】
1.一种基于导频的OFDM系统信道估计方法 [J], 罗清龙;冯敏
2.一种新的基于导频簇的OFDM系统信道估计 [J], 夏灵明;袁伟娜;朱煜
3.一种OFDM系统中叠加导频的信道估计方法 [J], 段鹏
4.OFDM系统中基于稀疏信道估计的新导频设计方案 [J], 黄菊菊
5.一种基于叠加导频的OFDM系统迭代信道估计算法 [J], 王刚;李鸿林 因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
PN码准正交原则下的MIMO-OFDM系统信道估计
２０１２年９月 第３３卷第９期 计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧ ＡＮＤ ＤＥＳＩＧＮ Ｓｅｐｔ．２０１２ ＶｏＬ ３３ ＮＯ．９
ＰＮ码准正交原则下的ＭＩＭＯ—ＯＦＤＭ系统信道估计
牛德智，陈长兴，王博，卞东亮
（空军工程大学理学院，陕西西安７１００５１）
摘 要：研究了多输入多输出一正交频分复用（ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｉｎｐｕｔ ｍｕｌｔｉｐｌｅ ｏｕｔｐｕ卜０ｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ，
ＭＩＭ（）ＩＯＦＤＭ）系统的信道估计问题。在分析正交导频估计的基础上，设计多天线上的ＰＮ导频分布，提出了准正交原则
下的ＰＮ码导频信道估计方法，给出了该方法实现信道估计的数学推导过程，分ＰＮ码长度大于、等于发射天线数目两种
不同情况进行了讨论。仿真实验表明，当ＰＮ码长度等于发射天线数目时，所得的信道估计和正交导频信道估计的性能相
当；当伪随机序列码（ｐｓｅｕｄｏ－ｎｏｉｓｅ ｃｏｄｅ，ＰＮ）码长度大于发射天线数目时，其信道估计的性能优于正交导频信道估计方
法。这为ＭＩＭＯ－ＯＦＤＭ技术在４Ｇ通信中应用所要解决的核心问题提供了一种思路。
关键词：ＭＩＭＯ－ＯＦＤＭ（多输入多输出一正交频分复用）；信道估计；正交导频；ＰＮ码；４Ｇ通信
中图法分类号：ＴＮ９１１．５ 文献标识号：Ａ 文章编号：１０００—７０２４（２０１２）０９—３３４２—０５
Ｃｈａｎｎｅ１ ｅｓｔｉｍａｔｉｏｎ ｏｆ ＭＩＭＯ—ＯＦＤＭ ｓｙｓｔｅｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ＰＮ ｃｏｄｅ ｕｎｄｅｒ
ｑｕａｓｉ—ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ
ＮＩＵ Ｄｅ－ｚｈｉ，ＣＨＥＮ Ｃｈａｎｇ－ｘｉｎｇ，ＷＡＮＧ Ｂｏ，ＢＩＡＮ Ｄｏｎｇ—ｌｉａｎｇ
（Ｓｃｉｅｎｃｅ Ｃｏｌｌｅｇｅ，Ａｉｒ－Ｆｏｒｃｅ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ ７１００５１，Ｃｈｉｎａ）
基于梳状导频的ofdm信道估计算法
基于梳状导频的ofdm信道估计算法
基于梳状导频的OFDM信道估计算法
随着无线通信技术的快速发展，正交频分复用（OFDM）作为一种高效的调制技术，在现代通信系统中得到了广泛应用。OFDM技术通过将信号分成多个窄带子载波来传输数据，有效地抵抗了多径衰落和频率选择性衰落所带来的干扰。然而，OFDM系统中的信道估计是至关重要的，因为它直接影响到信号的接收质量和系统性能。
梳状导频是一种常用的OFDM信道估计方法。它通过在OFDM符号中插入一组已知的导频信号，以提供接收端用于估计信道的参考。梳状导频的主要思想是在频率上均匀地插入导频信号，以覆盖整个信道带宽，并在时域上以固定的间隔插入导频信号。接收端通过接收到的导频信号与已知的导频信号进行比较，从而估计出信道的频率响应。
在梳状导频的OFDM信道估计算法中，首先发送端在OFDM符号中插入一组已知的导频序列。这组导频序列通常是在频域上均匀分布的，以覆盖整个信道带宽。接收端接收到OFDM符号后，对导频序列进行采样，并与已知的导频序列进行相关运算，得到信道估计值。最常用的相关运算方法是线性插值法和最小二乘法。
在线性插值法中，接收端根据已知的导频序列和接收到的导频序列之间的差异，通过线性插值的方式进行信道估计。线性插值法的优点是计算简单，但存在插值误差的问题。
最小二乘法是另一种常用的梳状导频的OFDM信道估计算法。在最小二乘法中，接收端将接收到的导频序列与已知的导频序列之间的差异最小化，从而得到信道估计值。最小二乘法能够更准确地估计信道，但计算复杂度较高。
除了上述方法外，还有一些其他的梳状导频的OFDM信道估计算法，如基于贝叶斯估计的方法和基于半盲估计的方法。这些方法在信道估计的准确性和计算复杂度方面有所不同，可以根据具体的应用场景选择合适的算法。
基于梳状导频的OFDM信道估计算法是一种常用的信道估计方法。通过在OFDM符号中插入已知的导频序列，并利用接收到的导频序列与已知序列之间的差异，可以估计出信道的频率响应。不同的算法在估计准确性和计算复杂度方面有所差异，可以根据具体需求选择适合的算法。信道估计的准确性直接影响到接收端的解调性能和系统的整体性能，在实际应用中具有重要意义。
基于压缩感知的MIMO NC-OFDM系统信道估计算法
基于压缩感知的MIMO NC-OFDM系统信道估计算法
陈恩庆;高新利;向小强;王忠勇
【摘 要】多输入多输出不连续正交频分复用(MIMO NC-OFDM)系统是认知无线电(CR)系统的常用体制,由于授权用户占用而导致的载波不连续情况下的信道估计是影响该系统性能的关键技术问题.提出一种基于压缩感知(CS)的MIMO NC-OFDM系统的信道估计方法——稀疏自适应匹配追踪(SAMP)算法.SAMP算法在重构过程中先对信号稀疏度进行初始估计,然后自适应调整步长逐步逼近信号,相较于其他贪婪算法,能够在稀疏度未知的情况下准确重建稀疏信号.仿真结果表明,SAMP算法提高了重构精度,在实际应用中易于实现.
【期刊名称】《电信科学》
【年(卷),期】2016(032)002
【总页数】6页(P41-46)
【关键词】多输入多输出不连续正交频分复用;认知无线电;压缩感知;信道估计;稀疏自适应匹配追踪
【作 者】陈恩庆;高新利;向小强;王忠勇
【作者单位】郑州大学信息工程学院,河南郑州450001;郑州大学信息工程学院,河南郑州450001;郑州大学信息工程学院,河南郑州450001;郑州大学信息工程学院,河南郑州450001
【正文语种】中 文
【中图分类】TN911 认知无线电（cognitive radio，CR）是一种允许感知用户利用主用户在某一时间留下的频谱空洞进行通信的智能多用户无线通信系统，可以有效解决目前频谱资源的分配和优化问题，缓解频谱资源日益紧张的矛盾。不连续正交频分复用（non-contiguous orthogonal frequency division multiplexing，NC-OFDM）［1］是OFDM技术的一种变型，其不同之处在于，NC-OFDM系统所使用的子载波是不连续的，当作为认知无线电的数据调制方式时，能够更灵活、方便地整合空闲的频谱资源，有效地适应动态变化的频谱环境，同时还可以实现感知用户和主用户之间的多系统共存。
基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计算法
基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计算法
陈恩庆;相小强;穆晓敏
【期刊名称】《郑州大学学报（工学版）》
【年(卷),期】2013(034)006
【摘 要】传统的多输入多输出-正交频分复用(MIMO-OFDM)无线通信系统信道估计算法,没有充分利用无线信道时域的固有稀疏性,导致估计精度不高且频谱利用率低等问题,在信道时域稀疏的前提下,研究了基于压缩感知的MIMO-OFDM系统信道估计算法,详细介绍了正交匹配追踪(OMP)和子空间追踪(SP)两种压缩感知算法原理和步骤,并同其它常用信道估计算法进行了比较分析.理论分析与仿真表明,所提出的压缩感知信道估计算法在频谱利用率以及估计性能方面比传统方法有显著提高,更具有效性.
【总页数】5页(P6-9,19)
【作 者】陈恩庆;相小强;穆晓敏
【作者单位】郑州大学信息工程学院,河南郑州450001;郑州大学信息工程学院,河南郑州450001;郑州大学信息工程学院,河南郑州450001
【正文语种】中 文
【中图分类】TN911.23
【相关文献】
1.MIMO-OFDM系统基于压缩感知的稀疏信道估计 [J], 叶新荣;朱卫平;孟庆民
2.基于压缩感知的MIMO-OFDM系统稀疏信道估计方法 [J], 王妮娜;桂冠;苏泳涛;石晶林;张平
3.基于压缩感知的多中继协作通信系统稀疏信道估计算法研究 [J], 贾婉艳;葛涛;程慧亮
4.基于深度学习的压缩感知FDD大规模MIMO系统稀疏信道估计算法 [J], 黄源;何怡刚;吴裕庭;程彤彤;隋永波;宁暑光
5.MIMO-OFDM系统中基于RAMP及其改进的稀疏信道估计算法 [J], 高飞;梅力丹;潘红云;薛艳明
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
基于压缩感知改进算法的MIMO-OFDM稀疏信道估计
基于压缩感知改进算法的MIMO-OFDM稀疏信道估计
任晓奎;葛君;孙兴海
【摘 要】结合压缩感知理论（CS），针对压缩采样匹配追踪算法在多输入多输出正交频分复用（MIMO_OFDM）系统信道估计应用中需要利用信号稀疏度的先验条件，而实际中稀疏度又难获得的情况，提出一种信号稀疏度自适应的压缩采样改进匹配追踪算法（CoMSaMP）。该算法采用具有理论支撑的原子弱选择标准作为预选方案，并设置首次裁剪阈值来减少算法多余的迭代，降低算法在信道估计中的复杂度，裁剪方式的改进保证了重构精度的提高，最终实现MIMO-OFDM稀疏信道估计中信号的稀疏度自适应。仿真结果表明：与原算法相比，该算法在同等信噪比条件下具有更优的信道估计性能，从而提高了频谱利用率，同时降低了复杂度，在稀疏度较高时，提出的算法具有更好的对噪声的抗干扰能力。%In
combination of CS theory, the compressing sampling matching pursuit
algorithm for Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency
Division Multiplexing(MIMO_OFDM)system channel estimation requires
the signal spar-sity as a priori information, while in actual situation the
sparsity is difficult to obtain, for this question it proposes a signal sparsity
adaptive Compressive Modifying Sampling Matching Pursuit
algorithm(CoMSaMP). The algorithm adopts the atomic weak selection
基于自适应阈值SAMP算法的OFDM稀疏信道估计
基于⾃适应阈值SAMP算法的OFDM稀疏信道估计
摘要：为了降低重构算法的复杂度，提⾼重构的精确度，提出⼀种⾃适应阈值的稀疏度⾃适应匹配追踪算法（SAMP），并
将其运⽤在OFDM稀疏信道估计中。蒙特卡洛仿真证明，改进后的算法相⽐于原算法在CPU运⾏时间上减少了44.7%，并且
在较低的信噪⽐下也能达到较好的估计效果。此外，针对OFDM稀疏信道估计问题，结合压缩感知理论中观测矩阵的构造⽅
法，提出⼀种新的导频图案分布设计⽅法，仿真证明该导频图案设计⽅法⽐现有⽅法在估计精确度⽅⾯提⾼2-4dB。
0引⾔
正交频分多址（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）技术能够有效的提⾼系统的抗多径衰落能⼒，消除
码间⼲扰。其中，信道状态信息（Channel State Information, CSI）的估计直接影响接收端信号检测、相⼲解调的实现。⽬
前，OFDM系统中常见信道估计⽅法包括最⼩⼆乘（Least Square, LS）算法和最⼩均⽅误差（Minimum Mean-square Error, MMSE）算法等。以上算法均只适于稠密信道的估计，当信道时延扩展很⼤但能能量强的显著路径个数很少，
以上算法性能均不理想[1]。随着压缩感知（Compressive Sensing, CS）技术的提出和逐渐成熟，其被⼴泛应在OFDM及⾼
速宽带系统信道的估计中。研究表明：基于压缩感知的稀疏多径信道估计不需要通过插值⼿段重构数据⼦载波上的信道信
息，就可以有效地降低信道估计误差和所需传输的导频数⽬，提⾼频谱利⽤率[2,3]。
压缩感知理论的实现包括三个关键要素：信号的稀疏性表⽰、观测矩阵的构造及信号的重构[4]。在基于压缩感知的OFDM
稀疏信道估计中，导频符号在⼦载波中的分布情况与压缩感知中观测矩阵构造息息相关。⽂献[1]依据观测矩阵的相关性来对
导频分布图案进⾏设计，指出当所构造观测矩阵的列相关性越⼩，稀疏信道的估计性能越好。⽂献[5]在⽂献[1]的基础上，提