[发明专利]基于自适应压缩感知的OFDM稀疏信道估计方法

说明书

本发明公开了基于自适应压缩感知的OFDM稀疏信道估计方法，包括以下步骤：步骤（1）：将OFDM信道估计问题建模为压缩感知信号重建问题；步骤（2）：利用自适应压缩感知信道估计算法求解压缩感知信号重建问题，估算出OFDM稀疏信道。本发明的优点是：在OFDM系统信道稀疏性未知的情况下，能快速估算出OFDM稀疏信道，基于本发明算法的OFDM稀疏信道估计方法与基于现有的稀疏度自适应算法的OFDM稀疏信道估计方法相比，具有更低的信道估计均方误差、更低的系统误比特率和更短的估计时间。

技术领域

本发明涉及通信系统的信道估计领域，具体涉及基于自适应压缩感知的OFDM稀疏信道估计方法。

背景技术

在移动通信系统中，多径传播导致接收信号中产生符号间干扰(Inter SymbolInterference,ISI)，严重影响了系统的可靠性。OFDM技术由于其对抗频率选择性衰落和抗ISI能力强且复杂度低等特点，被广泛应用于4G移动通信、无线局域网等。在OFDM系统中，信道状态信息(Channel State Information,CSI)的获取至关重要，因此需要估计CSI。最小二乘估计、最小均方误差估计^[2]这些基于导频的信道估计方法虽然复杂度低，但是导频序列开销很大，需要很多的导频才能获得较好的估计性能。高速宽带移动通信中信道多呈现稀疏性，基于压缩感知(Compressed sensing,CS)的信道估计能够以较少的导频获得良好的估计性能。目前常用的压缩感知信道估计算法有正交匹配追踪(OMP,orthogonalmatching pursuit)、正则化正交匹配追踪(ROMP,regularized orthogonal matchingpursuit)等。此类算法重建精度高且容易实现，但前提是要事先知道信道的稀疏度，而在实际信道估计中往往无法准确获得信道稀疏度，因此上述算法在信道估计中无法实用。稀疏自适应匹配追踪算法(sparsity adaptive matching pursuit,SAMP)通过固定步长s逐渐增加支撑集的大小G来逼近真实稀疏度，克服了必须以稀疏度作为先验信息的缺陷，可以自适应的重建信号。但该算法由于步长s固定，步长的取值会影响重建精度和重建质量，因此如何在提高重建速度的同时保证较高的重建精度是个有待解决的问题。有文献提出的变步长分段自适应匹配追踪(Variable Step Size stagewise Adaptive Matching Pursuit,VSStAMP)算法通过判断候选原子集的个数来标识变步长的阶段，在不同阶段以不同的步长增加支撑集的长度，以此来逼近真实稀疏度，虽然可以有效减少算法的重建时间，同时保证较高的重建精度，但是在原子初选阶段始终按照支撑集的长度G来删选原子扩充候选集，容易引入大量不理想的原子而造成重构精度的下降。因而亟需发明一种在OFDM系统信道稀疏性未知的情况下，能快速估算出OFDM稀疏信道的方法。

发明内容

本发明的目的是提供一种在OFDM系统信道稀疏性未知的情况下，能快速估算出OFDM稀疏信道的基于自适应压缩感知的OFDM稀疏信道估计方法。

为实现上述技术目的，本发明采用了如下技术方案：所述的基于自适应压缩感知的OFDM稀疏信道估计方法，包括以下步骤：

步骤(1)：将OFDM信道估计问题建模为以下的压缩感知信号重建问题：

y_P＝X_PW_Ph+n_P＝Ah+n_P