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正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM)技术有抗符号间干扰能力强、频带利用率高等优点,已经被广泛的认为是未来移动通信系统中的主要核心技术之一。在OFDM系统的接收端为了能够进行相干检测、解调,需要知道信道状态信息(Channel State InformatioN, CSI)。通常都是通过基于导频的信道估计来获得CSI,但插入的导频占用了带宽,降低了系统的频带利用率,因此如何减少插入导频的数量是信道估计研究中的关键问题之一。另一方面,压缩感知(Compressed Sensing, CS)原理表明只要信号在某个变换域是稀疏的,就可以通过其少量的投影以较高的概率重建出原信号。
本文在分析了无线信道特性,OFDM系统原理和信道估计技术的基础上,结合压缩感知原理,探讨了基于离散傅氏变换的稀疏信号重建问题,提出了一种基于压缩感知原理的OFDM稀疏信道估计方法,具体采用正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit, OMP)算法对OFDM系统时域信道脉冲响应进行估计,并进行了仿真。仿真结果表明与传统的最小二乘(Least Square, LS)算法相比,该算法可以在使用很少导频的条件下获得很好的信道估计性能,从而提高了系统的频带利用率。本文还根据仿真结果和压缩感知原理分析确定了OMP算法在信道估计中的最佳导频数量、最佳导频位置和最低的迭代次数。