基于压缩感知的mimo-ofdm系统信道估计方法研究

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1、分类号：TN929.5密级：公开研究生学位论文基于压缩感知的MIMO-OFDM系统信道估论文题目（中文）计方法研究StudyonChannelEstimationMethodsof论文题目（外文）MIMO-OFDMSystemBasedonCompressedSensing研究生姓名席继奎学科、专业信息与通信工程·通信与信息系统研究方向通信系统数字信号处理学位级别硕士导师姓名、职称杨凌副教授论文工作起止年月2015年4月至2016年4月论文提交日期2016年5月论文答辩日期2016年6月学位授予日期校址：甘肃省兰州市原创性声明本人郑重声明：本人所呈交的学位论文，

2、是在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。学位论文中凡引用他人已经发表或未发表的成果、数据、观点等，均已明确注明出处。除文中已经注明引用的内容外，不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究成果做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。论文作者签名：日期：关于学位论文使用授权的声明本人在导师指导下所完成的论文及相关的职务作品，知识产权归属兰州大学。本人完全了解兰州大学有关保存、使用学位论文的规定，同意学校保存或向国家有关部门或机构送交论文的纸质版和电子版，允许论文被查阅和借阅；本人授权兰州大学可以将本学位

3、论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用任何复制手段保存和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，第一署名单位仍然为兰州大学。本学位论文研究内容：□可以公开□不宜公开，已在学位办公室办理保密申请，解密后适用本授权书。（请在以上选项内选择其中一项打“√”）论文作者签名：导师签名：日期：日期：基于压缩感知的MIMO-OFDM系统信道估计方法研究中文摘要正交频分复用（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM）是一种因实现容易而被广泛使用的多载波调制技术，能有效对抗频率

4、选择性衰落信道，实现信息高速度传输；多输入多输出（Multiple-InputMultiple-Output，MIMO）系统的天线布局具有提高无线系统通信容量和通信可靠性的优点。MIMO-OFDM系统联合了OFDM技术和MIMO技术各自特点，是新一代无线通信系统的关键技术。MIMO-OFDM系统中的空时解码、分集接收和相关解调等都需要准确的信道状态信息（ChannelStateInformation，CSI），因此信道估计技术是MIMO-OFDM系统的核心技术之一。传统的基于导频的非盲信道估计虽然实现简单，时间复杂度较低，但难以降低导频的发送量，造成实际信息发送

5、量下降，而盲估计与半盲估计都需要信道的一些统计特性。研究表明，在大量的无线通信系统中，许多无线多径信道具有时延扩展大，主要能量有效路径的个数很少等特点，即信道具有稀疏性，这样可利用压缩感知（CompressedSensing，CS）理论更进一步降低导频发送量。本文主要针对MIMO-OFDM系统的非盲信道估计问题开展研究，重点研究压缩感知理论在MIMO-OFDM系统稀疏信道估计中的应用。本文介绍了MIMO-OFDM系统的信道估计，详细介绍了非盲信道估计方法，比较了非盲信道估计的常用算法，重点对MIMO-OFDM系统中稀疏信道下的信道估计方法进行了研究，介绍压缩感知

6、的基本原理，详细介绍了其研究的主要三个方面，讨论了基于压缩感知理论进行稀疏信道估计方法的可能性，将常用的压缩感知重构算法与传统的信道估计算法进行了MATLAB平台的仿真实验比较，仿真结果表明，压缩感知重构算法可以更利用减少导频数目来提高实际有效信息的发送量。本文重点研究了基于压缩感知融合框架类的重构算法，提出了将压缩感知融合框架类重构算法应用于MIMO-OFDM系统的非盲信道估计中。MATLAB仿真实验表明，基于压缩感知融合框架类的重构算法的信道估计性能普遍优于常用的压缩感知重构算法，即同等条件下能用更少的导频数目达到常用的压缩感知重构算法相同的信道估计精度。随

7、着融合的基本重构算法增多，其信道估计的性能更优，但相应的时间复杂度增高。通过对比，基于OMP(OrthogonalMatchingPursuit)I算法与SP（SubspacePursuit）算法的融合重构算法的估计性能比常用重构算法的性能更优，且时间复杂度不是很高，是比较理想的MIMO-OFDM系统的信道估计方法之一。关键词：MIMO-OFDM系统，信道估计，压缩感知，融合重构算法IIStudyonChannelEstimationMethodsofMIMO-OFDMSystemBasedonCompressedSensingAbstractOrthogona

8、lFrequencyDi