大学科研成果论文

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1、论文题目:基于压缩感知理论的超宽带通信信道估计学院：计算机与信息学院专业年级：电子信息工程2010级学号：姓名：指导教师、职称：2012年11月15日基于压缩感知理论的超宽带通信信道估计摘要：针对超宽带信号在采样速率过高时难以采样的问题，利用信号稀疏性提出一种基于压缩感知的信道估计和信号检测算法(CS算法)．将信号重复送入随机滤波器后发送，对接收信号进行欠采样，利用调制信号、滤波器、信道的圆周卷积关系建立压缩感知的数学模型，从而可采用基追踪算法实现信道估计和信号检测．仿真结果表明，CS算法所需的采样数据量仅为最小二乘算法的1／3或更少，而在中等信噪比(15~25dB)的情况下

2、，估计性能可以提高约4．5dB，且可以准确检测出原始信号或通过准Toeplitz测量矩阵将信道估计模型转化为压缩感知理论中的稀疏向量重构模型，在接受端只需对输出样值进行较低速率的采样，即可准确重构信道抽头系数并进行仿真。仿真结果表明，方法仅需1／5—1／1O奈奎斯特采样速率即可准确估计信道，且同等信噪比条件下估计的均方误差较传统信道估计算法下降约6—8dB，可以为设计提供可靠的依据。关键词：压缩感知；超宽带通信；信道估计1.引言超宽带(UWB)技术是一种新兴的短距离无线通信技术。由于它利用纳秒至皮秒级的窄脉冲传输数据，具有高空间频谱效率、高测距精度、低截获概率、高抗多径衰落能

3、力、传输速率高，功耗低，安全性好，低成本、小体积，可与现有的无线通信系统在同一频带内共存等诸多优点，因而在频谱资源日益紧张的今天受到广泛关注。超宽带信号是具有很大带宽的离散脉冲流，多径衰落信道下超宽带系统拥有大量可分辨的多径分量，因此通常使用RAKE接收机实现分集接收。在RAKE接收机的多径合并过程中需要多径衰落信息和时延信息。因而信道估计的准确性直接影响系统性能。脉冲无线电超宽带通过发送一串经过调制的极窄脉冲(ns级)来实现数据传输。在设计UWB数字接收机时，首先要对UWB信号进行采样，然而高带宽对模数转换器(ADC)提出很高要求，通常要求采样速率高达10GHz以上，这样高

4、的采样速率在目前的工艺水平下难以实现．压缩感知是一种新的稀疏信号获取和重构技术，而UWB信道具有很强的稀疏性．Paredes等人研究了一种基于压缩感知的UwB信道估计算法，但算法利用的随机矩阵存在硬件实现困难、计算复杂度高等缺陷，另外算法要求脉冲间隔大于信道延迟，降低了数据速率．为计算简单和便于硬件实现，本文通过加入随机滤波器来构造随机矩阵，将信号通过随机滤波器后送入信道得到接收信号，再对接收信号进行欠采样可得N0n,0量信号，然后利用发送信号、滤波器和信道的圆周卷积关系建立压缩感知的数学模型，最后利用基追踪(BP)算法重构出信道，从而降低了超宽带信道估计对采样速率的要求。同

5、时由于该方法充分利用了超宽带信道的稀疏性，避免了无谓的零抽头估计，减小了算法复杂度。2.压缩感知理论压缩感知是一种全新的数据获取理论。该理论指出，对可压缩信号(稀疏信号)以远低于Nyquist采样速率进行采样，仍能精确地恢复出原始信号。在压缩感知理论框架下，数据获取可大幅度突破Nyquist采样定律的限制，为数据存储，传输和处理带来极大便利。目前该理论在通信，计算机，遥感，雷达，天文，地质，医疗成像等重要领域受到广泛关注，成为近年来的研究热点。压缩感知的中心问题为由以下测量模型重构稀疏向量其中表示向量中非零元素的个数，A为已知的M×N测量矩阵，中的元素依次为A中每一行与的内积

6、，即A中的每一行对应一个测量值。当M<

7、x约束的向量中寻找最稀疏的一个，即求解0范数最小化问题：其中为向量的重构值。上式求解为联合优化问题，因计算量过大而难以求解。DONOHO和TSAIG在文献[11]中指出在测量矩阵满足RIP条件下，上述0范数最小化和1范数最小化等价，具有相同的解。因此重构问题转化为：求解1范数最小化问题常使用基追踪(BasisPursuit)算法，该算法将最优化问题转化为计算相对简便的线性规划问题。如果适当增加测量值，还可应用迭代方法进行求解，例如MP(MatchingPursuit)算法、OMP(OrthogonalM