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基于压缩感知的MIMO NC-OFDM系统信道估计算法
Sparse channel estimation algorithm based on compressed sensing in MIMO NC-OFDM system
- 电信科学 2016年32卷第2期 页码：41-46
- 作者机构：
- 作者简介：
[ "陈恩庆（1977-），男，博士，郑州大学副教授，IEEE 会员，主要研究方向为无线通信系统及技术、时频分析理论及应用、模式识别等。" ]
[ "高新利（1990-），女，郑州大学硕士生，主要研究方向为宽带无线通信、通信信号处理。" ]
[ "相小强（1989-），男，郑州大学硕士生，主要研究方向为通信信号处理。" ]
[ "王忠勇（1965-），男，博士，郑州大学教授，主要研究方向为通信与信息系统、信号处理。" ]
- 基金信息：国家自然科学基金资助项目;The Natural Science Foundation of China(61201251);国家自然科学基金资助项目;The Natural Science Foundation of China(61172086);教育部博士点科研基金资助项目;The Specialized Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education(20104101120011)
DOI：10.3969/j.issn.1000-0801.2016.02.006
中图分类号： TN911-
网络出版日期：2016-02，
纸质出版日期：2016-02-15
- 稿件说明：
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陈恩庆, 高新利, 向小强, 等. 基于压缩感知的MIMO NC-OFDM系统信道估计算法[J]. 电信科学, 2016,32(2):41-46.
Enqing CHEN, Xinli GAO, Xiaoqiang XIANG, et al. Sparse channel estimation algorithm based on compressed sensing in MIMO NC-OFDM system[J]. Telecommunication science, 2016, 32(2): 41-46.
陈恩庆, 高新利, 向小强, 等. 基于压缩感知的MIMO NC-OFDM系统信道估计算法[J]. 电信科学, 2016,32(2):41-46. DOI： 10.3969/j.issn.1000-0801.2016.02.006.
Enqing CHEN, Xinli GAO, Xiaoqiang XIANG, et al. Sparse channel estimation algorithm based on compressed sensing in MIMO NC-OFDM system[J]. Telecommunication science, 2016, 32(2): 41-46. DOI： 10.3969/j.issn.1000-0801.2016.02.006.
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。
Abstract
Multiple-input multiple-output non-contiguous orthogonal frequency division multiplexing（MIMO NC-OFDM）system is a commonly used system in cognitive radio. One of the key technical that affects the MIMO NC-OFDM performance is channel estimation in the condition of non-continuous carrier caused by licensed users’ occupation. Sparsity adaptive matching pursuit（SAMP）algorithm was proposed as a new method to estimate sparse channel in MIMO NC-OFDM system. Compared with other state-of-the-art greedy algorithms，the most innovative feature of the SAMP is that it is capable to adjust the step length adaptively to approach the original signal and reconstruct the sparse signal without prior information of the sparsity. Simulation result shows that，the new channel estimation method outperforms many existing iterative algorithms in reconstruction performance and can be implemented easily in practical application.
关键词
Keywords
references
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