压缩感知理论在MIMO-OFDM系统信道估计中的应用
2021-09-10王莉杰姜恩华
王莉杰 姜恩华
【摘 要】 该文借助压缩感知理论完成MIMO-OFDM系统的信道估计，分别采用压缩采样匹配追踪（CoSaMP）算法和广义正交匹配追踪（GOMP）算法重构信道参数，与最小二乘（LS）算法比较，通过归一化均方误差（NMSE）展现了压缩感知类算法能够有效地提高信道参数重构的精度。该文设计了一个MIMO-OFDM通信系统，测试了压缩感知算法对数据传输的误码率（BER）的影响，实验结果表明，基于压缩感知的算法能够有效降低系统的误码率（BER）。
【关键词】 GOMP;CoSaMP;压缩感知;信道估计;MIMO-OFDM系统
Application of Compressed Sensing Theory in the Channel Estimation of the MIMO-OFDM System
WANG Li-jie，JIANG En-hua*
（Huaibei Normal University ，Huaibei 235000 ，China）
【Abstract】 In the MIMO-OFDM system，the channel estimation provides channel information for the receiver. Because the time-domain sparsity of wireless channel， the compressed sensing theory is used to complete the channel estimation of the MIMO-OFDM system in this paper，the compressed sampling matching pursuit （CoSaMP） algorithm and the generalized orthogonal matching pursuit （GOMP） algorithm are used to reconstruct the channel parameter，and compared with the least squares （LS） algorithm， the normalized mean square error （NMSE） shows that compressed sensing algorithms can effectively improve the accuracy of reconstruting channel parameter. The MIMO-OFDM communication system is designed and the effect of compressed sensing algorithms is tested by the bit error rate （BER） of data transmission in this paper，the experiment results show that the algorithms based on the compressed sensing can effectively reduce bit error rate （BER） of the system.
【Keywords】 GOMP;CoSaMP;Compressed sensing theory;Channel estimation;MIMO-OFDM system
〔中图分类号〕 TN911 〔文献标识码〕 A 〔文章编号〕 1674 - 3229（2021）01- 0000 - 00
0 引言
OFDM技术有效地降低了频率选择性衰落信道中多径效应带来的干扰，该技术可以与MIMO收发器组合构成MIMO-OFDM技术，MIMO收发器通过使用分集技术和空分复用技术有效地提高了通信链路的数据传输效率和信道总容量[1]。在无线通信中，由于复杂的环境和噪声使得无线信道具有时变性，所以在接收端精确的估计无线信道参数显得尤为重要。随着对无线移动通信的深入研究，越来越多的实验表明无线信道时域具有稀疏性[2]。由于压缩感知理论能够准确的重构出稀疏信号，因此本文采用压缩感知理论估计无线信道的参数 [3-5]。
本文以[2×2Alamouti]编码器模型为基础，把OFDM技术加入到该模型中搭建了一个[2×2]MIMO-OFDM通信系统。采用压缩感知重构算法CoSaMP算法和GOMP算法完成该通信系统的无线信道参数估计，与LS算法比较，结果表明压缩感知重构算法能够有效的提高重构的精度。
1 压缩感知理论概述
在MIMO-OFDM通信系统中，数据在传输过程中受噪声的影响，因此在信道估计中压缩感知模型选择的是有噪声的压缩感知模型。……
