基于稀疏度自适应算法的MIMO-OFDM稀疏信道估计研究.pdfVIP

第 33 卷第 1 期 Vol. 33 No. 1 计算机应用与软件 2016 年 1 月 Computer Applications and Software Jan. 2016 基于稀疏度自适应算法的 MIMO-OFDM 稀疏信道估计研究 任晓奎孙兴海靳琳 (辽宁工程技术大学电子与信息工程学院 辽宁葫芦岛 125105 ) 摘要 无线信道在时域上具有稀疏性，为压缩感知理论提供了应用前提。多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM) 系统的 信道估计问题就转变为稀疏信号的重建。压缩感知重构算法中的压缩采样匹配追踪(CoSaMP) 算法在 MIMO-OFDM 的信道估计中 表现出较好的抗噪性能和较高的重构精度，但其需要稀疏度作为已知信息，而在实际中很难获得信道的稀疏度。为此提出一种基于 稀疏度自适应算法(CoSaSAMP) 的 MIMO-OFDM 系统信道估计，同时在原算法的基础上使用了矩阵分块的方法，提高了其重构精度。 仿真结果表明，与传统算法相比，该算法具有更好的估计性能和更高的频谱利用率，并将矩阵分块前后的估计性能进行了对比，结果 表明分块后的估计精度更高。 关键词 稀疏估计压缩感知 多输入多输出正交频分复用 矩阵分块 中图分类号 T凹93.17 文献标识码 A DOI: 10. 3969/j. issn. 1αXJ-386x. 2016. 01. 031 SPARSE CHANNEL ESTIMATION OF 岛ÐMO-OFDl\置 BASED ON SPARSITY ADAPTIVE ALGORITHM Ren Xiaokui Sun Xinghai Jin Lin (Sc，胁。1 of Electronic and b庐rmalÎon E晤时ering ， liω阳ng Technical Uni肥市坊， Hulu仇。 125105 ， μωning ， China) Abs仕act Wireless channel is sp町se in time domain , which provides the applied premise for compressed sensing 由四可. The problem of channel 臼timation of multiple input multiple output orthogonal frequency divìsion multiplexing (MIMO-OFDM) system is then converted to 由e 1哩construction of spar回 signals. Compressed sampling matching pursuit (CoSaMP) algorithm in compressed sensing reconstruction al伊 rithm represents beUer anti-noise performance and high reconstruction acc旧acy in MIMO-OFDM channel estimation , however , it needs the sparsity as 出e known information , but it is quite difficult to obtain the sparsity of channel in pmctice. In li酬。f 由is ，出e paper proposes a channel estimation for MIMO-OFDM systems which is based on sparsity adaptive algorithm (CoSaSA