为提高稀疏信道估计性能,基于压缩感知(CS)理论,研究了正交频分复用(OFDM)系统中的导频设计问题。由于已有方法不能准确衡量采样矩阵重建性能,从而导致根据已有方法设计的导频具有较差的信道估计性能,因此提出以互相关矩阵元素的立方和...为提高稀疏信道估计性能,基于压缩感知(CS)理论,研究了正交频分复用(OFDM)系统中的导频设计问题。由于已有方法不能准确衡量采样矩阵重建性能,从而导致根据已有方法设计的导频具有较差的信道估计性能,因此提出以互相关矩阵元素的立方和为准则准确评价采样矩阵的重建性能。针对OFDM系统信道估计导频设计为离散组合优化问题,提出了一种并行完全树分组替换搜索算法用于搜索最优的导频。在算法的每次循环中,先将导频索引集合分组,再根据每一组替换的结果更新导频,提出的方法扩大了导频搜索空间,避免了导频搜索的局部最优问题。仿真结果表明,提出的评价方法相比现有方法能够准确评价采样矩阵重建性能,使用提出的准则设计的导频与现有互相关准则相比信道估计均方误差可减小约3 d B。同时,所提出的导频搜索算法具有更快的收敛速度和最优的导频搜索性能。展开更多
文摘为提高稀疏信道估计性能,基于压缩感知(CS)理论,研究了正交频分复用(OFDM)系统中的导频设计问题。由于已有方法不能准确衡量采样矩阵重建性能,从而导致根据已有方法设计的导频具有较差的信道估计性能,因此提出以互相关矩阵元素的立方和为准则准确评价采样矩阵的重建性能。针对OFDM系统信道估计导频设计为离散组合优化问题,提出了一种并行完全树分组替换搜索算法用于搜索最优的导频。在算法的每次循环中,先将导频索引集合分组,再根据每一组替换的结果更新导频,提出的方法扩大了导频搜索空间,避免了导频搜索的局部最优问题。仿真结果表明,提出的评价方法相比现有方法能够准确评价采样矩阵重建性能,使用提出的准则设计的导频与现有互相关准则相比信道估计均方误差可减小约3 d B。同时,所提出的导频搜索算法具有更快的收敛速度和最优的导频搜索性能。