文献类型：期刊文献

中文题名：一种基于压缩感知的时变稀疏信道估计方法

英文题名：A Novel Time-Varying and Sparse Channel Estimation Based on Compress Sensing

作者：马时雨[1];袁伟娜[1];王建玲[1]

机构：[1]华东理工大学信息科学与工程学院,上海200237

年份：2016

卷号：42

期号：3

起止页码：382

中文期刊名：华东理工大学学报（自然科学版）

外文期刊名：Journal of East China University of Science and Technology

收录：CSTPCD;;Scopus;北大核心:【北大核心2014】；CSCD:【CSCD2015_2016】；

基金：国家自然科学基金(61501187)

语种：中文

中文关键词：信道估计;基扩展模型;稀疏;CAZAC序列;压缩感知

外文关键词：channel estimation; BEM; sparse; CAZAC sequence~ compress sensing

摘要：对于快时变且稀疏环境下的正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)系统模型,现有的方法是基于基扩展模型(Basic Expansion Model,BEM)进行估计,并利用恒定幅值零自相关(Constant Amplitude Zero Auto Correlation,CAZAC)序列估计时延。本文利用信道响应中稀疏的观测矩阵,用压缩感知(Compress Sensing,CS)的正交匹配跟踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法进行时延估计。仿真结果表明,两种方法都能对时延进行有效的筛选,但当多普勒频移增大、信噪比较低时,本文将OMP、BEM相结合的方法效果较优。
In fast-varying and sparse orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） system model, the existing methods utilize basic expansion model to estimation and use constant amplitude zero auto correlation （CAZAC） sequence to detect delays. By means of the channel＇s sparse response matrix, this paper proposes a compress sensing（CS） method for detecting delays via orthogonal matching pursuit （OMP）. Simulation results show that both CAZAC and OMP methods can improve the effectiveness of channel estimation. However, when Doppler shift is increasing, the proposed method can attain better performance.