[发明专利]一种基于压缩感知的移动OFDM系统信道估计方法有效
申请号: | 201710015751.4 | 申请日: | 2017-01-10 |
公开(公告)号: | CN106656874B | 公开(公告)日: | 2019-07-12 |
发明(设计)人: | 谭国平;刘健均;余韵;李岳衡;居美艳 | 申请(专利权)人: | 河海大学 |
主分类号: | H04L25/02 | 分类号: | H04L25/02;H04L27/26 |
代理公司: | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人: | 姚兰兰;董建林 |
地址: | 211100 江*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 压缩 感知 移动 ofdm 系统 信道 估计 方法 | ||
1.一种基于压缩感知的移动OFDM系统信道估计方法,其特征在于,
包括以下步骤:
步骤1、初始化OFDM系统相关参数,包括子载波数、导频数、调制方式,并在发送序列中插入导频信号;
步骤2、根据压缩感知原理建立基本数学模型,由延时多普勒函数得到时域里的信号输入输出的关系,根据无线信道的特性,信道系数是稀疏的,对数学模型进行相应的变换,得到频域里输入输出的关系,构造出字典矩阵;
步骤3、让系统在高信噪比的情况下运行,在接收端提取出导频信号,对信道系数进行估计,高信噪比情况下的信道估计方法采用OMP算法;
步骤4、统计在步骤3中,字典矩阵每一列被选取的概率,并选择被选取概率较高的列向量,作为低信噪比时进行信道估计的字典矩阵;
步骤5、在低信噪比时运行系统,重复步骤3中的信道估计方法,但是在计算残差与字典相关度时,只与步骤4中选取出来的列向量进行相关度计算;
步骤6、步骤5中得到估计出来的信道系数,通过LSQR均衡算法,恢复出发送信号并与原来的进行对比得到BER和MSE;
所述步骤2中得到时域里的信号输入输出的关系具体为:构造字典矩阵,根据延时多普勒函数构造信道模型,时域里的输入输出关系如下:
其中h(t,τ)表示信道冲激响应,M为路径数目,hm是第m条路径的信道增益,fm是第m条路径的多普勒频移,τm为第m条路径的时延,δ(t)为单位冲激响应;
所述步骤2中得到频域里的信号输入输出的关系具体为:对多普勒频移和延时进行采样并进行归一化处理,再经过傅里叶变换,可以得到频域里输入输出的关系,如下所示:
其中YF、S分别表示频域里的接收信号和发送信号,SD表示发送信号中有效数据的位置,SP表示发送信号中到贫富好的位置,L和D分别表示延时采样和多普勒采样的个数,μ(l,d)为第l个延时采样、第d个多普勒频移采样的信道增益,Cf,d是频域里多普勒频移延时循环矩阵,Λf,d是频域里延时对角矩阵;
步骤3中OMP算法过程为:
1)首先初始化残差r0=y,y是接收信号,初始化索引集合
2)迭代开始,令迭代次数i=1;
3)接着残差与字典矩阵A中的每一列进行内积运算,并记录绝对值最大的列向量的索引值Smax,计算公式为其中S为不在索引集合里的列向量索引,A(s)表示相应的列向量,ri-1表示第i-1次迭代残差;
4)更新索引值集合即第3步中求出的最大列向量Smax与i-1次迭代索引集合的并集,生成新的索引集合
5)获得新的估计值AS为被选索引值选取的列向量,上标H表示共轭转置,上标-1表示求逆矩阵,此式为最小均方估计表达式;
6)更新残差ri=y-Abi,bi为第i次迭代的估计值,y为接收信号,A为字典矩阵;
7)令ci=(ri)′*ri,其中(ri)′是ri的复共轭转置,
8)其中Np是导频数目,其中Np是导频数目,ci是残差平方和函数,fBICi是贝叶斯信息准则函数,当满足fBICi>fBICi-1时(i>1),迭代停止;
9)当满足fBICi>fBICi-1时(i>1),迭代停止,令i=i*,若不满足条件,则i=i+1,并重新回到步骤3;
10)输出即OMP算法的估计值。
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