基于壓縮感知理論的ofdm信道估計研究

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1、碩士學(xué)位論文基于壓縮感知理論的OFDM信道估計研究作者姓名劉偉海學(xué)科專業(yè)通信與信息系統(tǒng)指導(dǎo)教師馮穗力教授所在學(xué)院電子與信息學(xué)院論文提交日期2016年4月ResearchonOFDMChannelEstimationbasedonCompressedSensingADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：LiuWeihaiSupervisor：Prof.FengSuiliSouthChinaUniversityofTechnologyGuan

2、gzhou,China分類號：TN911學(xué)校代號：10561學(xué)號：201320108470華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于壓縮感知的OFDM信道估計研究作者姓名：劉偉海指導(dǎo)教師姓名、職稱：馮穗力教授申請學(xué)位級別：工學(xué)碩士學(xué)科專業(yè)名稱：通信與信息系統(tǒng)研究方向：現(xiàn)代通信理論與技術(shù)論文提交日期：2016年04月20日論文答辯日期：2016年06月07日學(xué)位授予單位：華南理工大學(xué)學(xué)位授予日期：年月日答辯委員會成員：主席：柯峰副教授委員：馮穗力教授孫季豐教授張永忠教授薛鋒章研究員華南理工大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明

3、本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨立進行研究所取得的研究成果。除了文中特別加標注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個人或集體己經(jīng)發(fā)表或撰寫的成果作品。對本文的研究做出重要貢。獻的個人和集體，均己在文中明確方式標明本人完全意識到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。巧Ｉ０：備作者簽名：曰期年月曰）學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，目Ｐ：研巧生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識產(chǎn)權(quán)單位屬華南理工大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保存并向國家有

4、關(guān)部口或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許學(xué)位論文被查閱（除在保密期內(nèi)的保密論文外）可＾＾；學(xué)校［公布學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容，可允許采用影印、縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位一致論文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相。本學(xué)位論文屬于：□保密，在年解密后適用本授權(quán)書。掃不保密，，同意在校園網(wǎng)上發(fā)布供校內(nèi)師生和與學(xué)校有共享協(xié)議的單位瀏覽；同意將本人學(xué)位論文提交中國學(xué)術(shù)期刊（光盤版）電子雜志社■全文出版和編入ＣＭＩ《中國知識資源總庫》，傳播學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容

5、。＂＂（請在［＾上相應(yīng)方框內(nèi)打Ｖ）袍＞瓜。＜．〇乂作者簽名：圳偉日期：？－。（?！叮褐笇?dǎo)教師簽名曰６期＾店礦＾愛＾／：：作聯(lián)系電話電郵箱者子：聯(lián)系地址（含郵編）摘要在傳統(tǒng)的信號處理理論中，奈奎斯特定律要求信號的采樣頻率不低于信號最高帶寬的兩倍，才能不失真地還原出原始信號，但這給信號的采樣、存儲、傳輸和處理帶來很大的壓力，特別是在OFDM系統(tǒng)和UWB系統(tǒng)等通信領(lǐng)域，壓縮感知理論指出，當(dāng)滿足一定條件時，可以低于兩倍信號最高帶寬的頻率對信號同時進行采樣和壓縮，然后接收

6、端使用合適的重構(gòu)算法精確恢復(fù)原始信號，不僅突破了奈奎斯特定律的限制，還節(jié)省了很多信號處理資源。本文主要研究OFDM系統(tǒng)信道估計領(lǐng)域里的壓縮感知理論，分析其相關(guān)算法性能和改進方法。首先，本文講述壓縮感知理論的三個基本問題：其一是信號的稀疏表示，其二是觀測矩陣的設(shè)計，其三是重構(gòu)算法的設(shè)計，這是決定壓縮感知中信號重構(gòu)質(zhì)量好壞的關(guān)鍵。本文重點研究重構(gòu)方法中的正交匹配追蹤算法（OMP），分析了OMP算法、最小二乘法（LS）和基于匹配追蹤的結(jié)構(gòu)化LS算法的性能差異，并研究導(dǎo)頻個數(shù)和導(dǎo)頻圖案兩個因素對OMP算法的性

7、能影響，驗證了導(dǎo)頻個數(shù)為信道稀疏度的4~6倍時，重構(gòu)算法可以獲得較好的性能。其次，根據(jù)稀疏度確定壓縮感知算法的導(dǎo)頻個數(shù)后，為進一步提升算法性能，本文重點研究了導(dǎo)頻圖案對算法性能的影響。根據(jù)觀測矩陣設(shè)計的有限等距性質(zhì)（RIP），結(jié)合互相關(guān)系數(shù)的定義，定量衡量觀測矩陣不相關(guān)性的大小，并設(shè)計搜索算法找到每種導(dǎo)頻數(shù)量下的最佳導(dǎo)頻位置，最后分析最佳導(dǎo)頻位置的重構(gòu)算法性能，并通過仿真實驗驗證最佳導(dǎo)頻位置的有效性。最后，本文也研究了在信道稀疏度K未知的情況下，如何對分段正交匹配追蹤算法（StOMP）進行改進。傳統(tǒng)S

8、tOMP算法具有稀疏度未知、算法收斂速度快等特點，但其測量矩陣局限在隨機高斯矩陣，應(yīng)用范圍較局限。本文通過改進其閾值參數(shù)，將其應(yīng)用到信道估計領(lǐng)域（測量矩陣是部分傅里葉矩陣），同時結(jié)合最佳導(dǎo)頻位置的研究，提出基于最佳導(dǎo)頻位置的改進的StOMP算法，通過實驗表明，當(dāng)閾值參數(shù)范圍是[0-1]時，重構(gòu)性能較佳，該范圍適用于快變信道或慢變信道。關(guān)鍵詞：壓縮感知重構(gòu)算法信道估計導(dǎo)頻圖案OMPStOMPIAbstractIntheconventionalsignalp