稀疏成分分析在信道估计中的应用

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无线电在空间传播会遇到多径效应。多径会使传送的数据产生码间串扰或符号间干扰,带来信道的频率选择性衰落,从而降低了通信的质量。为了克服这些问题,可以使用多种技术,但是许多技术都需要知道信道的信息,如信道的冲激响应。本文首先介绍了无线电信号的传播及多径信道模型,包括Ray Tracing模型和统计多径信道模型,在统计多径信道模型基础了得到了离散情况下信道估计模型,并给出了传统的信道估计方法,如LS,MMSE等。在一些特殊的场合,如水下信道模型,高解析电视传播信道,超宽带信道,信道会有很长的时延扩展,但是信号却只经过少数几条路径,对于用FIR模型建模的信道,这种信道只有少数抽头系数为非零值,称这种信道为稀疏多径信道。传统的信道估计方法,如LS,MMSE,由于没有利用稀疏这一先验信息,估计出的稀疏多径信道冲激响应抽头系数会有大量的非零值,降低了估计的精度。稀疏成分分析是研究如何开发利用稀疏先验信息,以更精确的恢复和估计信号。本文介绍了两类稀疏成分分析算法:1)以MP,OMP为代表的吐故纳新算法;2)以BP,Lp范数约束,FOCUSS为代表的竞争优化算法,它们都利用了稀疏先验信息。在稀疏多径情况下,利用稀疏先验信息能提高信道估计的性能。仿真表明稀疏算法所估计出的信道参数有更小的均方误差。多径引起的频率选择性衰落对OFDM系统影响很大。OFDM信号也会遇到稀疏多径,比如在超宽带OFDM中。在稀疏多径情况下,传统估计方法给出的估计仍然使冲激响应抽头有大量非零值,这使得得到的频域特性与实际频域特性相差很大。本文首先介绍了OFDM信号,然后给出了OFDM系统中信道估计模型,最后利用稀疏成分分析算法估计稀疏多径情况下,OFDM的信道冲激响应。
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