基于最优观测矩阵的压缩信道感知

• 作者: 王臣昊 肖小潮 郑宝玉
• 来源期刊: 信号处理
• 学科: 工学
• 关键词: 稀疏多径信道 最小二乘估计 压缩信道估计 最优观测矩阵 相关性
• 年，卷（期）: 2012,（1）
• 所属期刊栏目: 算法研究
• 页码范围: 67-72
• 分类号: TN929.5
• 字数: 4888字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-0530.2012.01.010

摘要

信道估计技术作为获得信道衰落信息的方法,是提高无线信道传输接收性能的关键技术.而物理多径信道固有的稀疏性,使得将压缩感知(CS)理论用于稀疏多径信道的估计成为可能.相比于传统的线性估计方法,压缩信道估计的优势在于考虑了信道的固有稀疏性,在训练序列数目较少的情况下,重构效果要明显优于传统的最小二乘估计方法；从另一个角度来说,在获得同样估计性能的情况下,压缩信道估计需要的训练序列长度也大大减少,提高了频谱资源利用率.本文在应用CS理论进行稀疏信道估计的过程中引入了最优观测矩阵,通过进一步减小随机观测矩阵的列向量相关性,使得信道估计的性能得到了进一步的改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖小潮	南京邮电大学信号处理与传输研究院	5	71	4.0	5.0
2	王臣昊		2	20	1.0	2.0