基于压缩感知的专用短距离通信信道估计方法

摘要

本发明公开了一种基于压缩感知的专用短距离通信信道估计方法，主要解决现有技术在帧长度较大时性能差的问题。其实现步骤是：在发送端采用Applebaum导频设计方法得到导频位置和导频数据，并根据导频位置在发送的数据中插入导频数据；发送端通过无线信道向接收端发送经过IFFT变换的数据；接收端对接收到的数据经过FFT变换后提取导频位置处的数据符号；根据LS算法得到导频处的信道频域响应估计值；利用OMP算法得到信道时域冲激响应估计值；对信道时域冲激响应做DFT变换得到信道频域响应估计值。本发明通过利用压缩感知技术，充分利用了无线信道的稀疏性，提高了帧长度较大时的系统性能，可用于车载通信。

主权项

1.一种基于压缩感知的专用短距离通信信道估计方法，包括如下步骤：（1）在发送端采用Applebaum导频方法设计导频插入位置和导频数据，从N×N的单位矩阵中选择出与导频位置相对应的P行，得到一个选择矩阵S∈C^P×N，其中N为发送的数据符号的总个数，P为导频数据个数；（2）根据步骤（1）得到的导频插入位置在发送的数据符号中插入导频数据；（3）将插入导频数据后的数据符号经过IFFT变换，通过专用短距离通信系统下的无线信道发送给接收端；（4）接收端将接收到的信号经过FFT变换，得到信号向量Y∈C^N×1且Y＝XH+N＝XWh+N，其中X＝diag(x₁,x₂,...,x_i,...,x_N)，X∈C^N×N，x_i表示发送的第i个数据符号，且i∈[1,N]，即实际发送的数据或导频数据，H∈C^N×1为信道的频域响应，N∈C^N×1为频域信道噪声，h为信道的时域冲激响应，h＝[h₀,h₁,...,h_l,...,h_L-1]^T，h_l为第l个抽头的复增益，且l∈[0,L-1]，L为离散信道的抽头时延的总个数，W∈C^N×L为离散傅里叶变换的采样系数矩阵，式中$W_N=e^{-j\frac{2\pi }{N}};$（5）根据步骤（4）中的信号向量Y及步骤（1）中的选择矩阵S，得到接收的导频处数据为：Y_P＝X_PW_Ph+N_P，其中Y_P＝SY，Y_P∈C^P×1，为接收的导频处数据；X_P＝SXS^T，X_p∈C^P×P，为发送的导频数据；W_p=SW，W_p∈C^P×L，为导频处的离散傅里叶变换的采样系数；N_p=SN，N_P∈C^P×1，为导频处的频域信道噪声；（6）接收端根据接收的导频处数据Y_p和已知的发送的导频数据X_p，利用最小二乘LS算法得导频处的信道频域响应H_P的估计值${\hat{H}}_P=\frac{Y_P}{X_P};$（7）根据步骤（5）及步骤（6）得${\hat{H}}_P=W_{P}h+\frac{N_P}{X_P};$（8）根据导频处信道频域响应的估计及导频处离散傅里叶变换的采样系数W_p，对上式利用压缩感知技术的正交匹配追踪OMP算法获得信道时域冲激响应h的估计值（9）根据信道时域冲激响应的估计值与离散傅里叶变换的采样系数W，得到信道频域响应H的估计值$\hat{H}=W\hat{h}.$