一种新的基于压缩感知的毫米波信道估计算法

针对传统稀疏重构算法需要信道稀疏度先验信息、复杂度高、不利于实际应用的问题,提出了一种新的基于波束空间分解的稀疏度自适应毫米波信道估计算法。该算法利用毫米波信道稀疏性的特点对信道进行波束空间分解,构造基于码本的感知矩阵,获得l1范数约束问题模型;其次结合分段弱匹配追踪算法,采用弱阈值从感知矩阵筛选原子,再通过分组选择机制对选择的原子进行二次优化;最后根据最小二乘法估计出毫米波信道。仿真结果表明,所提算法的估计精度和复杂度在低信噪比和低训练长度情况下明显优于传统匹配追踪算法。     

5G毫米波信道估计研究综述

信道估计是大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）毫米波（Millimeter Wave,mmWave）系统关键技术之一。梳理了近几年大规模MIMO毫米波的信道估计策略,重点从压缩感知（Compressive Sensing,CS）、参数估计和深度学习三个方面进行了描述与分析。通过算法性能的对比,总结了毫米波信道估计目前存在的问题以及未来发展的趋势。     

基于压缩感知的大规模MIMO下行信道状态信息获取

信道状态信息（Channel State Information,CSI）对于大规模多输入多输出（Multiple-Input Multiple-Output,MIMO）发挥高性能至关重要。但在上下行传输信道不存在互易性的频分双工（Frequency Division Duplex,FDD）制式下,若采用传统的信道估计方法会给CSI的获取带来巨大的导频开销和计算量。考虑利用大规模 MIMO 信道的虚角域稀疏性来减少获取CSI所需开销,在此基础上进一步研究了大规模 MIMO 正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统中各子载波信道在虚角域的共同稀疏特性和稀疏支撑集的时间相关特性,达到降低信道维度的目的,则大大减少了基站对 CSI 获取所需的资源开销。同时,为了降低信道稀疏支撑集信息获取所需的导频开销和提高信息的时效性,利用压缩感知技术对支撑集进行估计。仿真结果验证了所提方案性能的优越性。     

基于隐训练序列的MIMO通信系统信道估计与跟踪

针对MIMO通信系统的信道估计与跟踪问题,提出了一种基于隐训练序列(ITS)的信道估计算法,分析了该算法的均方误差性能,给出了训练序列的优化方案.仿真表明,该算法与传统的最小二乘信道估计算法、预编码隐训练序列算法相比,具有估计精度高、计算量低、易于优化训练序列等特点,且算法不受接收端存在直流偏移的影响,其自适应结构能够很好地实现对快时变通信信道的跟踪,对解决电子战中快时变通信信道的捕获和跟踪问题具有一定的指导意义和应用价值.     

基于压缩感知的信道反馈重构

在大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系统中,基于压缩感知技术(Compressed Sensing,CS)开发高效的信道状态信息(Channel State Information,CSI) 反馈方案是现在研究的热点。针对现有的基于CS的信道反馈重构算法——正交匹配追踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法存在重构时间长、数据量大可能会无法适用的不足,提出了一种改进的OMP算法,即广义正交匹配追踪(Generalized OMP,GOMP)算法对CSI进行高效重构。仿真结果表明,GOMP算法在重构精确度上高于OMP算法,特别是在较低的压缩比下优势更为突出;而且由于迭代次数减少,需要的重构时间也显著减少。     

基于压缩感知超宽带信号盲稀疏度信道估计

鉴于超宽带（UWB）信道估计要求预先给出信道才能精确重构的不足,研究了 基于压缩感知的盲稀疏度匹配追踪类算法用于信道重建。这种盲稀疏度方法根据迭代终止条 件和字典中最优原子选择方式的不同,设置迭代终止阈值和阶段转换阈值,通过可变步长的 增大逐步逼近稀疏度,实现精确重建。仿真结果表明,相同条件下,基于此思想经过改进算 法可有效用于解决实际UWB信道估计,较改进前算法估计性能相当,是一种具有应用价值的 盲稀疏度重构方法。     

基于确定性观测的压缩感知MIMO信道参数反馈

在实际资源受限（带宽受限或功率受限）的无线通信系统中,多径信道具有很强的稀疏特性,如何利用这一特点更加高效地将接收端获得的多径信道状态信息（CSI）进行压缩、反馈,是目前信道状态信息反馈技术的研究热点。针对现有多入多出（MIMO）信道状态信息反馈方法中随机观测矩阵需要较大存储空间的问题,引入了确定性Golay测量矩阵,提出了一种基于确定性观测的压缩感知MIMO多径信道参数反馈方法。在接收端对由信道估计得出的信道状态信息利用确定性Golay测量矩阵进行观测,将较少数目的观测值反馈到发送端,在发送端通过重构算法恢复出完全信道状态信息。仿真实验表明,与随机观测相比,采用确定性Golay观测矩阵的方法虽然需要的观测值数目会有所增加,但所需存储空间远小于随机观测矩阵,且利用确定性观测反馈信道状态信息的重构性能与随机观测矩阵相当。     

基于遗传算法的毫米波大规模MIMO系统混合预编码

目前混合预编码方案中,大多采取高精度的移相器作为模拟预编码的设计基础,使得系统成本增加。针对这一问题,探讨了有限精度射频前端的混合预编码设计。为了实现更高的频谱利用率,考虑到天线权值的最优组合为一NP（Non-deterministic Polynomial）问题,受机器学习启发,采用遗传算法对阵列中阵元的相位取值进行建模设计模拟预编码。通过信道矩阵与模拟预编码矩阵的乘积引入等效信道矩阵,考虑用户间干扰,以最大信干噪比准则进行数字预编码设计。仿真结果表明,该方案得到的混合预编码矩阵其系统性能可逼近全数字预编码矩阵的性能。     

OFDM系统中基于弱选择ROMP算法的稀疏信道估计

为了解决实际OFDM通信系统中信道稀疏度未知的不足,提出将弱选择正则化正交匹配追踪算法用于估计稀疏信道。算法在不知晓信道稀疏度的情况下,对不同迭代残差与测量矩阵中原子的相关系数进行判定后,根据原子的弱选择准则灵活地确定出表示信道冲激响应的原子候选集,进而利用正则化原则从候选集中挑选出表示信道冲激响应的最优原子组,逐步实现精确重建。仿真结果和理论分析表明：与正则化正交匹配追踪算法相比,相同条件下改进算法可以获得更低的均方误差和误比特率;另外,算法无需将信道稀疏度作为先验信息,实用性更强。     

一种基于RAMP算法的OFDM稀疏信道估计方法

针对OFDM稀疏信道估计需要信道稀疏度作先验条件的不足,将正则化自适应匹配追踪（RAMP ） 用于信道重建,可在信道稀疏度未知的情况下,自适应地调整候选集原子的个数,并利用正 则化过程实现支撑集的二次筛选,逐步扩大支撑集,准确地估计出信道的冲激响应。仿真结 果表明,该方法收敛速度快,估计效果好,有较好的应用价值。     

MIMO-OFDM系统的一种改进型LS信道估计算法

基于多输入多输出正交频分复用(MIMO-OFDM)系统,研究了LS信道估计算法,提出了一种训练序列和块状导频联合LS信道估计算法,给出了权值的计算公式.理论推导和计算机仿真表明,这种改进型的LS信道估计方法提高了LS信道估计的误码率性能,并具有较高的灵活性和较低的复杂度增长.     

平坦信道下的MIMO信道估计误差分析

基于导频序列推导了频率平坦多输入多输出(MIMO)信道下的最小二乘信道估计(LS)误差;将信道估计误差等效为高斯噪声,推导了信道估计条件下系统的等效信噪比,提出了用系统的等效信噪比来分析和评估在信道估计误差条件下系统的误码性能;最后用等效信噪比的方法评估了ZF-V-BLAST算法在信道估计下的性能,结果表明和计算机仿真结果基本相吻合。     

采用数据辅助的大规模MIMO信道半盲迭代估计

由于大规模多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)信道衰落参数的维度较高,导致最优估计算法计算量大且需要的导频数较多而影响到频谱效率。为降低计算复杂度并减少导频开销,提出了两种基于期望最大化(Expectation Maximization,EM)估计的半盲迭代改进算法。利用少量正交导频序列估计出信道初值,通过用户与基站间信道的大尺度衰落系数把用户分簇,根据这些系数按比例地分配接收噪声,再利用数据的统计特性推导出信道衰落参数的均值和方差。仿真结果表明,当导频数远少于待估计参数的个数时,半盲估计算法的均方误差(Mean Square Error,MSE)优于导频估计的极大似然(Maximum likelihood,ML)算法。     

MB—OFDM UWB系统中基于信道缩短的信道估计

在MB-OFDM超宽带(UWB)系统中,针对循环前缀(CP)长度小于信道最大多径延迟时难于估计信道参数的问题,提出一种基于信道缩短的信道估计方法。首先采用发送信号插入梳状导频的方式,利用无约束最优准则,在接收机前端设计信道缩短均衡器,然后根据均衡器输出序列估计出复合信道,最后通过反卷积解出原信道参数。仿真结果表明,在信道最大多径延迟大于CP长度时,该算法具有更优的性能。     

用于直接序列扩频系统的信道估计算法及改良

对于无线通信接收机设计说，信道估计单元一直是一个关键的模块。在WLAN（无线局域网）接收机的设计中，室内环境下无线信道的复杂性和不可预测性成为系统研究和分析的焦点。如何获得精确的信道估计，从而计算出准确的Rake接收机和均衡器的抽头系数，是关系着整个系统性能的重要因素。介绍了传统信道估计的方法和过程，并针对其缺点展开讨论，并提出了两种改良的信道估计算法。该算法能够大大地缩小估计误差，提高系统性能。     

MIMO系统的物理层安全性

针对闭环多输入多输出(MIMO)预编码,分析了符号随机加密特性以及系统的安全容量,针对信道和预编码矩阵估计存在误差的情况,分析给出了窃听者接收信干噪比的上界。仿真分析表明,在同样信噪比下,安全容量随着收发天线数增加而增大,即使窃听者信噪比略好仍然具有无法窃听的安全容量。存在估计误差时,窃听者接收信干噪比降低,且预编码矩阵估计误差对其影响更严重。     

LTE系统中基于改进样条插值的信道估计方法

上行控制信道（PUCCH）格式1/1a/1b在长期演进（LTE）系统中承载重要的控制信令 ,其信道估计对系统性能有着重要影响。普通循环前缀（CP）时,PUCCH格式1/1a/1b要利用 时隙内3个连续排放的导频进行插值需要考虑二阶插值或者三次样条插值。为了使其在TD-L TE测试仪表系统中得到高效实现,分析了两种插值算法,并提出改进的三次样条插值算法, 即采用逐步外推的插值思想估计时隙内边缘的数据符号,通过离线完成大部分运算,使得信 道估计的实现在减小复杂度的同时还降低了误比特率。     

频率选择性信道下空间相关MIMO的迭代检测技术

给出了一种频率选择性信道下空间相关MIMO的系统模型,其发送端采用准循环系统RA码,接收端采用一种对空间相关和非相关信道均适用的软干扰消除迭代检测算法.该算法首先采用基于最小均方误差检测(MMSE)的滑动窗口模型进行干扰消除,然后采用多天线联合最大似然检测(ML)以得到软信息,再将得到的软信息传递到译码器译码并输出发送比特的软信息作为下一次迭代的先验信息,即完成一次迭代.此模型能够取得比较好的误码率性能(BER),其改进方案既增加了发送端的调制域分集,性能又有提升.作为比较,基于软干扰消除的逐天线MMSE迭代检测的方案(ABA SC/MMSE)性能很差.仿真结果也证明了以上观点.