毕业论文外文翻译-贪婪算法LTE实现稀疏信道估计

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1、附件1.第一篇外文资料翻译译文贪婪算法LTE实现稀疏信道估计PatrickMaechler,PierreGreisen,BenjaminSporrer,SebastianSteiner,NorbertFelber,andAndreasBurg集成系统实验室，苏黎世联邦理工学院，瑞士{maechler，apburg}@iis.ee.ethz.ch摘要：宽带无线系统通常下运行信道条件的特征是稀疏信道脉冲响应。当训练量是给定的标准，压缩感知信道估计可以利用此稀疏，来提高信道估计的质量。在这种本文中，我们分析和比较的硬件的复杂性和消

2、噪三个贪心算法表现为3GPPLTE系统。复杂性/性能权衡分析使用参数化设计，具有不同的配置。每个算法的结构被制造在一个180纳米的过程中并进行测量。1.引言这个显著压缩传感（CS）的[1]，[2]的关注在过去的几年中导致了框架性能开发的理论保证，许多重建算法，和若干可能的应用。其中的一个有前途的应用是宽带无线系统频分复用（OFDM）的信道估计。宽带无线系统是OFDM调制的首选技术，诸如3GPP长期演进（LTE）[3]，这项工作的目标应用程序。误差率连贯的OFDM通信系统的性能很大的依赖于信道估计的质量。不幸的是，宽带通道需要

3、很多的估计参数。然而，信道测量表明无线信道通常可以通过一小部分传播路的数量径进行说明。因此，该信道自由度是有限的。通道的这种固有的稀疏脉冲响应（CIR）可以被利用来提高信道估计的质量。相应的算法有最近在CS的背景下受到显著关注，并且之前也已在CS-时代被考虑用于信道估计。使用匹配追踪（MP）算法的优点[4]对通信信道与所述估计稀疏的CIR表示于[5]。后来，延迟多普勒功能的稀疏浅水通信信道被利用在[6]，其中的MP被用于跟踪疏反射在快速的时间变化的环境。在[7]中，CS被施加到如OFDM多载波系统的双选择性信道的估计。该作者

4、表明，近似稀疏表示可以在时延多普勒域被发现，与随机分布导频音调和基于CS的估计，在此基础追求（BP）的算法实现了更好的信道估计只用了一半培训色调，相比最小二乘（LS）估计。在[8]中，它表明，基于CS的算法如BP和正交匹配追踪（OMP）优于基础的子空间稀疏重建算法的推定水声信道。稀疏信道估计初步在[9]中实现被设计为DS-CDMA。作者提出了一个高度并行架构在FPGA的MP算法来获得高的吞吐量。在[10]中，它被称为一个浅水声通信系统中，一个高度并行的FPGA实现的MP的信道估计的性能优于对应DSP和微处理器（XILINX的

5、MicroBlaze）就这两种功率消耗方面实现和处理时间而言。然而，不对照硬件的复杂性不同的算法已经做了很远了。在我们以前的工作[11]，对LTE被提出的一个MP执行，但并没有其它CS算法已被实施对于如LTE高数据速率的通信标准。概要及贡献：在本文中，我们比较硬件三种算法的复杂性：配套的追求，渐变的追求，以及正交匹配的追求。在第二节我们展示CS是如何应用到信道估计的3GPPLTE标准。然后，我们介绍三种算法在第三节，描述重要的优化算法以减少计算复杂度。第四节礼物硬件架构为所有三种实现。他们的成本和优点，然后在芯片面积方面进行

6、比较和在第五节定点演出符号：在本文中，下面的符号是使用。大写粗体字母表示矩阵，小写粗体字母为一个列向量。(.)H表示厄密共轭转，是向量c的第个组成部分，表示矩阵Φ的列。表示的矩阵（载体），其中所有的列（元素）是零除外由该组Γ的元素中选择。A.3GPPLTE系统概述3GPPLTE是用于移动通信即将到来的标准。LTE支持1.4MHz的和20MHz之间的带宽。OFDM具有高达2048子信道采用在下行链路和单载波频分多址是用于上行链路。LTE还支持多输入多输出传输与多达两个接收和四个发射天线。在本文中，我们将重点放在单输入单输出的下

7、行链路，但同样的算法，也可以是施加于MIMO情况的复杂性的结果可以作为估算硬件成本为MIMO情况的基础与正交训练。LTE采用试点辅助通道估计。在0.5毫秒持续时间的时隙的训练分布在频率和时间根据模式图。1.通常，信道估计值进行平均并且通过2DWiener插在时间和频率，例如过滤器。B.稀疏信号恢复CS提供了一个框架，允许重建稀疏从比尺寸测量少得多信号的未知信号表明[1]，[2]。因此，对于稀疏信号矢量，测量向量用N《M和测量矩阵（或字典），人们可以从重建x如果满足Φ上的限制等轴属性某些条件[2]。同无噪声的测量，该信号x可通

8、过重构寻找最稀疏可能的解决方案，满足。。（1）大量的算法已经被提出来解决在CS重建问题（1）。大多数算法也适用在嘈杂的地方测量重建问题不解决与等价但错误界内。II.稀疏信道估计在本节中，CS的应用到OFDM信道估计是解释和使用的信道模型介绍。A.信道模型令P为与复数增益主导路径数的AI和延