张美娟

(南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003)



基于分布式压缩感知的MIMO-OFDM系统信道估计研究

张美娟

(南京邮电大学 通信与信息工程学院，江苏 南京 210003)

针对MIMO系统信道的联合稀疏特性，提出一种基于分布式压缩感知(DCS)的MIMO-OFDM系统信道估计方法。分布式压缩感知(DCS)被视为分布式信源编码和压缩感知(CS)的结合，论文详细论证了分布式压缩感知理论在MIMO-OFDM系统中运用的可行性。将该算法与基于压缩感知理论的CoSAMP算法做比较，仿真结果表明，基于DCS算法的信道估计不仅性能更优，而且可以实现更低的时间复杂度。

分布式压缩感知；MIMO-OFDM；信道估计

0 引言

多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)技术在现代通信系统中得到了广泛的应用，MIMO通信系统与OFDM技术相结合，可以有效地提高无线通信系统的频谱利用率和传输链路的可靠性，增大系统容量。在目前常用的MIMO-OFDM通信系统中，接收端一般通过相干检测进行信号解调，相比于非相干解调可以获得更大的输出信噪比，因此需要精确地估计出信道的状态信息。

MIMO-OFDM系统信道在任何一对发送接收天线之间呈现联合稀疏特性，利用这种联合稀疏特性进行信道估计，可以获得更好的信道估计性能。分布式压缩感知(Distributed Compressed Sensing, DCS)理论为上述信道估计方法提供了理论基础。

压缩感知理论[1-5]是根据各个信号之间的相关性来实现的。在MIMO-OFDM无线通信系统中，各天线传送的信息进行联合编码，根据各子信道间的相关性研究DCS理论。在文献[6]中，BARON D等人首次提出了分布式压缩感知理论的概念，并做了相关的理论研究，之后在文献[7]中证明了译码端需要测量值的上限和下限。……