信道自适应技术是宽带无线通信中提高频谱效率的有效手段之一,在多用户多天线下行链路中,为了进行多用户调度和自适应调制编码,基站发送端必须知道下行信道状态信息(CSI)和信道质量信息(CQI),尽管在时分双工(TDD)系统中,CSI存在上下行对称性,但干扰和噪声不对称,所以,无论是频分双工(FDD)还是TDD,CQI必须由用户终端反馈获得。在多载波系统中,反馈量与子载波数成正比,反馈开销急剧增加,因此研究CQI的压缩传输技术尤为必要。另一方面,近年来,信号处理领域出现了新的研究进展-压缩感知(CS)技术,并有望在图像压缩等领域获得应用。本项目在深入研究CS理论基础上,首次将其应用于CQI的压缩反馈,旨在降低反馈开销、减少用户终端反馈的处理复杂度。
channel state information;feedback compression;compressed sensing;adaptive transmission;
信道自适应技术是宽带无线通信中提高频谱效率的有效手段之一,采用这一技术的前提是发送端必须知道信道状态信息,在这一背景下,本项目深入研究了基于压缩感知的信道状态信息高效估计与反馈新技术。具体来说,本项目的主要创新工作有(1)在深入研究压缩感知基本理论基础上,我们提出了采用正交匹配追踪的稀疏信号一致恢复充要条件,而文献中给出的所有条件只是充分条件,从而为压缩感知的具体应用奠定了坚实的基础;(2)针对OFDM系统和MIMO-OFDM系统,提出了基于压缩感知的稀疏信道状态信息估计新方法,并基于测量矩阵互相关最小化和遗传算法提出了导频分配最优化方法,其性能比传统的导频均匀分布和随机分布大大提高;(3)针对OFDM系统和MIMO-OFDM系统,提出了基于压缩感知的信道质量信息反馈新方法,比传统认为最好的基于离散余弦变换的压缩方法性能有较大提高。此外,本项目还研究了认知无线电NC-OFDM系统中的压缩感知信道状态信息估计新方法和基于有限反馈的多小区协作传输技术等相关内容。