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基于压缩感知的MIMO—OFDM系统稀疏信道估计算法
  • ISSN号:1671-6833
  • 期刊名称:《郑州大学学报:工学版》
  • 时间:0
  • 分类:TN911.23[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]郑州大学信息工程学院,河南郑州450001
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61201251,61172086);教育部博士点科研基金项目(20104101120011)
中文摘要:

传统的多输入多输出.正交频分复用(MIMO—OFDM)无线通信系统信道估计算法,没有充分利用无线信道时域的固有稀疏性,导致估计精度不高且频谱利用率低等问题.在信道时域稀疏的前提下,研究了基于压缩感知的MIMO—OFDM系统信道估计算法,详细介绍了正交匹配追踪(OMP)和子空间追踪(sP)两种压缩感知算法原理和步骤,并同其它常用信道估计算法进行了比较分析.理论分析与仿真表明,所提出的压缩感知信道估计算法在频谱利用率以及估计性能方面比传统方法有显著提高,更具有效性.

英文摘要:

In multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) wire- less communication systems, traditional channel estimation methods did not make full use of the channel spar- sity which leads to low precision estimation and low frequency spectrum utilization. Under the premise of time domain channel sparsity, this paper studies compressed sensing based sparse channel estimation in MIMO- OFDM systems, then introduces Orthogonal Matching Pursuit (0MP) and Subspace Pursuit (SP) compressed sensing methods in details and makes a comparative analysis with other commonly used algorithm. Theoretical analysis and simulation shows that the new channel estimation methods in spectrum utilization and performance than the traditional methods have improved significantly and are more efficient.

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期刊信息
  • 《郑州大学学报:工学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:郑州大学
  • 主编:李燕燕
  • 地址:郑州市高新区科学大道100号
  • 邮编:450001
  • 邮箱:gxb@zzu.edu.cn
  • 电话:0371-67781276 67781277
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-6833
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1339/T
  • 邮发代号:36-232
  • 获奖情况:
  • 全国高校优秀学报,河南省优秀科技期刊一等奖,河南省高校学报“三优”评比一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:5750