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重构算法在OFDM信道估计中的应用研究

作　者: 毕彩雷
导　师: 陈如山
学　校: 南京邮电大学
专　业: 通信与信息系统
关键词: 压缩感知正交频分复用信道估计替代正交匹配追踪贝叶斯算法
分类号: TN919.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

压缩感知理论作为现在的研究热点,越来越受到关注。该理论提出打破了奈奎斯特抽样定理的束缚,不仅降低了采样率,而且大大地节约了系统资源。作为高传输速率的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术现如今被广泛应用到无线网络中,也是下一代移动通信的核心部分。近年来对OFDM系统的信道估计也逐渐的用压缩感知的方法来实现。本文首先介绍了压缩感知理论的原理,系统的阐述了该理论是如何利用信号的稀疏特性,然后在采样的同时对信号进行压缩,以及怎样从接收到的信息中精确恢复出原始信号来。其次在OFDM系统信道估计原理的支撑下,本文采用了替代正交匹配追踪算法(OMPR)和贝叶斯算法(Bayesian)的压缩感知信道估计方法。基于贪婪算法的OMPR同正交匹配追踪类似,计算并选择候选原子集合中和残差最相关的元素,然后添加到支撑集中。然而OMPR采用新元素替代支撑集中已有相关性最小元素的方法,对OMP进行了改进。贝叶斯算法根据稀疏矩阵中系数的分布,并利用发送信号的先验信息,逐渐逼近代价函数方式得到最优结果。最后本文对所提出的不同方法进行了仿真分析,并于传统方法做了对比,结果表明OMPR以及Bayesian方法与现存方法相比更快性能更好。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
第一章绪论  8-11
  1.1 课题研究背景和意义  8
  1.2 压缩感知理论研究现状  8-9
  1.3 OFDM 系统信道估计研究现状分析  9-11
第二章压缩感知及OFDM 系统理论基础  11-29
  2.1 传统的信号处理技术  11-12
  2.2 压缩感知理论  12-18
    2.2.1 压缩感知理论基本思想  12-14
    2.2.2 信号的稀疏化  14-15
    2.2.3 信号的观测矩阵  15-18
  2.3 稀疏信号的重构算法  18-22
    2.3.1 凸优化求解  18-19
    2.3.2 基于贪婪算法的CS 求解  19-21
    2.3.3 组合算法  21-22
  2.4 无线信道及OFDM 系统基础理论  22-26
    2.4.1 无线通信中的信道  22-23
    2.4.2 OFDM 系统的基本原理  23-26
  2.5 OFDM 系统信道估计原理  26-29
第三章基于OMPR 与贝叶斯的OFDM 信道估计  29-43
  3.1 传统与CS 信道模型及原理  29-34
    3.1.1 传统信道估计模型及其方法  29-32
    3.1.2 压缩感知信道模型  32-34
  3.2 现存基于CS 的信道估计  34-37
    3.2.1 凸优化求解  34-35
    3.2.2 贪婪算法  35-37
  3.3 本文采用的CS 信道估计方法  37-41
    3.3.1 基于贪婪的OMPR 算法  37-39
    3.3.2 贝叶斯算法  39-41
  3.4 本章小结  41-43
第四章本文方法与传统方法仿真分析  43-49
  4.1 传统信道估计与常用CS 算法BP 的比较  43
  4.2 基于贪婪的OMPR 算法仿真分析  43-46
  4.3 贝叶斯与OMPR 算法的比较分析  46-47
  4.4 结论  47-49
第五章总结与展望  49-51
  5.1 本文的总结  49-50
  5.2 对未来的展望  50-51
参考文献  51-54
攻读学位期间发表的学术论文  54-55
致谢  55

重构算法在OFDM信道估计中的应用研究

内容摘要

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