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MIMO-OFDM技术融合了多输入多输出技术与正交频分复用技术的双重优势,具有能成倍提升系统容量和抗频率选择性衰落等优势,在第四代移动通信的物理层核心技术中得到了广泛应用。传统的线性信道估计方法未充分利用无线信道的稀疏性,使用大量导频来获取信道状态信息,导致系统频谱利用率较低。压缩感知技术可通过少量的观测样本精确地恢复出原始信号,为利用少量导频实现信道估计提供了思路。论文围绕MIMO-OFDM系统压缩感知信道估计展开研究,探讨了导频方案设计,以及信道稀疏度未知和脉冲噪声条件下信道估计问题。论文主要内容如下:(1)简要介绍了压缩感知的基本原理及实际应用情况,分析了MIMO-OFDM系统压缩感知信道估计的可行性,并举例介绍了OMP和DCS-SOMP信道估计算法。(2)研究了MIMO-OFDM系统压缩感知信道估计的导频优化算法,设计了一种基于模拟退火算法和空时块码的导频方案。基于最小化传感矩阵互相关值的导频优化准则,并针对基于遗传算法和移位机制的导频方案收敛速度慢、占用导频子载波较多的问题,提出采用局部搜索能力更强的模拟退火算法进行导频优化,并通过对导频符号进行空时编码,使不同天线的导频子载波位置相互重叠,以进一步减少导频数量,提高系统频谱利用率。仿真表明,论文提出的导频方案收敛时间更短,性能更优。(3)研究了信道稀疏度未知情况下的信道估计算法,针对SAMP信道估计算法复杂度高,且需要估计噪声参数的问题,论文提出了一种改进的OMP信道估计算法,该算法通过对残差能量求二阶差分来判断是否停止迭代。该算法计算量低于SAMP算法,且不需要估计噪声参数。仿真表明,改进的OMP算法在信噪比较高时性能优于SAMP信道估计算法,系统误码率接近理想信道估计。将改进算法与分布式压缩感知相结合,进一步改善了低信噪比下的信道估计性能。(4)研究了脉冲噪声环境下的信道估计方案。针对SPA-SAMP算法阈值计算复杂度高的问题,论文采用改进的DCS-SOMP算法实现脉冲噪声和信道冲激响应的估计。该算法不需要进行复杂的阈值计算,也无需高斯噪声参数等先验信息。当信噪比较高时,该算法获得略优的性能,系统误码率接近无脉冲噪声时的理想信道估计。