發(fā)布時(shí)間：2021-10-18 23:56

　　多輸入多輸出正交頻分復(fù)用（Multiple Input Multiple Output-Orthogonal Frequency Division Multiplexing,MIMO-OFDM）系統(tǒng)作為多輸入多輸出（MIMO）系統(tǒng)和正交頻分復(fù)用（OFDM）系統(tǒng)的結(jié)合,具有很高的頻帶利用率并能有效地對(duì)抗無(wú)線信道的多徑效應(yīng)。由于無(wú)線多徑信道常常呈現(xiàn)稀疏特性,傳統(tǒng)信道估計(jì)不能充分利用無(wú)線信道的稀疏特性,針對(duì)稀疏信道的信道估計(jì)性能較差。將壓縮感知（Compressed Sensing,CS）技術(shù)應(yīng)用于稀疏信道估計(jì)可以降低導(dǎo)頻數(shù)量,提高頻譜利用率。傳統(tǒng)信道估計(jì)中等間隔放置導(dǎo)頻在基于CS的信道估計(jì)中并不是最優(yōu)的。本文研究了基于CS理論的MIMO-OFDM系統(tǒng)稀疏信道估計(jì)及導(dǎo)頻優(yōu)化問(wèn)題。主要研究?jī)?nèi)容如下:1)研究了基于壓縮感知的OFDM信道估計(jì)及其導(dǎo)頻優(yōu)化方法,針對(duì)導(dǎo)頻優(yōu)化問(wèn)題,重點(diǎn)研究了基于隨機(jī)序貫搜索的SSS（Stochastic Sequential Search）算法和基于隨機(jī)平行搜索的SPS（Stochastic Parallel Search）算法。通過(guò)仿真比較了它們改善信道估計(jì)性能的優(yōu)... 

【文章來(lái)源】：南京郵電大學(xué)江蘇省

【文章頁(yè)數(shù)】：56 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
abstract
專(zhuān)用術(shù)語(yǔ)注釋表
第一章 緒論
    1.1 引言
    1.2 論文研究背景
        1.2.1 OFDM和MIMO技術(shù)
        1.2.2 信道估計(jì)技術(shù)現(xiàn)狀
        1.2.3 基于壓縮感知的稀疏信道估計(jì)方法概述
    1.3 論文研究?jī)?nèi)容
第二章 MIMO-OFDM系統(tǒng)信道估計(jì)
    2.1 引言
    2.2 無(wú)線信道特性
        2.2.1 多徑信道參數(shù)
        2.2.2 無(wú)線通信信道分類(lèi)
    2.3 MIMO-OFDM系統(tǒng)模型
        2.3.1 SISO-OFDM系統(tǒng)模型
        2.3.2 MIMO-OFDM系統(tǒng)模型
    2.4 MIMO-OFDM信道估計(jì)
        2.4.1 導(dǎo)頻放置模式
        2.4.2 OFDM系統(tǒng)基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)算法
第三章 MIMO-OFDM系統(tǒng)基于壓縮感知的信道估計(jì)
    3.1 引言
    3.2 壓縮感知理論概述
        3.2.1 信號(hào)的稀疏表示
        3.2.2 測(cè)量矩陣設(shè)計(jì)
        3.2.3 重建算法
    3.3 OFDM系統(tǒng)基于壓縮感知的稀疏信道估計(jì)算法
        3.3.1 OMP算法
        3.3.2 CoSaMP算法
        3.3.3 ROMP算法
        3.3.4 SAMP算法
第四章 基于壓縮感知的OFDM信道估計(jì)中導(dǎo)頻優(yōu)化方法
    4.1 引言
    4.2 導(dǎo)頻優(yōu)化準(zhǔn)則
    4.3 基于隨機(jī)序貫搜索的導(dǎo)頻優(yōu)化算法
    4.4 基于隨機(jī)并行搜索的導(dǎo)頻優(yōu)化算法
    4.5 仿真分析
第五章 基于壓縮感知的MIMO-OFDM信道估計(jì)中導(dǎo)頻優(yōu)化方法
    5.1 引言
    5.2 一種聯(lián)合設(shè)計(jì)的導(dǎo)頻優(yōu)化方案
        5.2.1 導(dǎo)頻優(yōu)化準(zhǔn)則
        5.2.2 導(dǎo)頻優(yōu)化算法
    5.3 基于導(dǎo)頻移位機(jī)制的改進(jìn)算法
    5.4 仿真分析
        5.4.1 重建性能比較
        5.4.2 算法復(fù)雜度比較
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫(xiě)的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間申請(qǐng)的專(zhuān)利
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]稀疏隨機(jī)矩陣有限等距性質(zhì)分析[J]. 張波,劉郁林,王開(kāi).  電子與信息學(xué)報(bào). 2014(01)
[2]基于壓縮感知的MIMO-OFDM系統(tǒng)稀疏信道估計(jì)方法[J]. 王妮娜,桂冠,蘇泳濤,石晶林,張平.  電子科技大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(01)
[3]基于壓縮感知的OFDM稀疏信道估計(jì)導(dǎo)頻圖案設(shè)計(jì)[J]. 何雪云,宋榮方,周克琴.  南京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(05)
[4]壓縮感知理論及其研究進(jìn)展[J]. 石光明,劉丹華,高大化,劉哲,林杰,王良君.  電子學(xué)報(bào). 2009(05)

博士論文
[1]基于壓縮感知的無(wú)線OFDM信道估計(jì)及導(dǎo)頻優(yōu)化研究[D]. 何雪云.南京郵電大學(xué) 2015



本文編號(hào)：3443751