【摘 要】
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针对正交频分复用(OFDM)系统中,压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法在进行信道估计时选择原子更新残差过程中采用最小二乘(LS)估计忽略了噪声影响的问题,文章利用信道时域的稀疏性提出了一种改进的CoSaMP算法.首先利用Co-SaMP算法进行初始信道估计,然后再采用线性最小均方误差(LMMSE)算法对结果进行降噪处理,提高了估计精度.仿真结果表明,在OFDM系统中,改进的CoSaMP算法比传统CoSaMP算法具有更好的均方误差和误码率(BER)估计性能.
【机 构】
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重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065
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针对正交频分复用(OFDM)系统中,压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法在进行信道估计时选择原子更新残差过程中采用最小二乘(LS)估计忽略了噪声影响的问题,文章利用信道时域的稀疏性提出了一种改进的CoSaMP算法.首先利用Co-SaMP算法进行初始信道估计,然后再采用线性最小均方误差(LMMSE)算法对结果进行降噪处理,提高了估计精度.仿真结果表明,在OFDM系统中,改进的CoSaMP算法比传统CoSaMP算法具有更好的均方误差和误码率(BER)估计性能.
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