OFDM系统中基于贝叶斯学习的联合稀疏信道估计与数据检测

• 作者: 崔峰 李攀 郭秋歌 陈平
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 正交频分复用 变分消息传递 正交匹配追踪 稀疏贝叶斯学习 信道估计 近似稀疏
• 年，卷（期）: 2020,（z2）
• 所属期刊栏目: 计算机网络
• 页码范围: 349-353
• 页数: 5页
• 分类号: TP911
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/jsjkx.191100090

摘要

众所周知,一个宽带无线信道的冲击响应是近似稀疏的,从某种意义上,相对于时延扩展来讲,它仅有一小部分重要的组成成分.针对正交频分复用系统,基于稀疏贝叶斯学习方法,提出两种稀疏信道估计算法:稀疏贝叶斯算法和联合稀疏贝叶斯算法.在信道测量矩阵未知的情况下,所提算法仍能够有效地估计出信道抽头.蒙特卡洛仿真显示,与经典正交匹配追踪算法和变分消息传递算法相比,所提算法在均方误差和误码率相同的情况下,信噪比有3～5 dB的提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈平		4	0	0.0	0.0
2	李攀		6	29	2.0	5.0
3	郭秋歌		1	0	0.0	0.0
4	崔峰		1	0	0.0	0.0