低密度导频分布的OFDM快变信道估计方法

摘要

本发明公开了一种低密度导频分布的OFDM快变信道估计方法，该方法在发射端高斯分布导频数据和待传输数据按时频随机插入方式进行复用；在接收端以远低于奈奎斯特频率进行随机降采样、复用，将复用得到的对应导频位置上的接收导频数据送入进行压缩感知信道建，得到信道时延-多普勒稀疏域的S个非零信道值后，再经过除S个非零位置信道系数补零和时延-多普勒稀疏域反变换处理，在频域得到所有子载波的信道参数。该方法以远低于奈奎斯特频率进行随机降采样，利用压缩感知信道重建滤除噪声，以提高低信噪比和低密度导频分布条件下的OFDM快变信道参数估计精度，能够实现高精度的信道参数估计和跟踪，其估计计算复杂度低、误码率低。

主权项

1.一种低密度导频分布的OFDM快变信道估计方法，该方法在发射端产生与OFDM抽样子载波中心频点相同的高斯分布导频数据，并和发射端待传输数据按照时频随机插入方式进行复用；在接收端以远低于奈奎斯特频率进行随机降采样、复用，将复用得到的对应导频位置上的接收导频数据k＝1，…，[N/B]送入进行压缩感知信道重建，得到初始信道时延-多普勒稀疏域的S个非零信道值后，再经过除S个非零位置信道系数补零和时延-多普勒稀疏域反变换处理，在频域得到所有的子载波位置上对应的信道参数，其特征在于：上述将复用得到的对应导频位置上的接收导频数据k＝1，…，[N/B]P′，经过压缩感知信道重建，得到时延-多普勒稀疏域的S个非零信道值其具体步骤如下：(1)、设计快变信道时延-多普勒稀疏域H⁽ⁱ⁾＝Fh⁽ⁱ⁾，其中F为傅立叶变换，$h^{\left(i\right)}={[h_0^{\left(i\right)},...,h_{L-1}^{\left(i\right)},0,...0]}^T,$$h_l^{\left(i\right)}=\underset{q=0}{\overset{Q}{\Sigma }}{\beta }_{l,q}^{\left(i\right)}{\Psi }_q^{\left(i\right)},$${\Psi }_q^{\left(i\right)}=[e^{-j2\pi (q-Q/2)/\mathrm{GK}},...,e^{-j2\pi (q-Q/2)(K-1)/\mathrm{GK}}],$i＝1，…N，Q＝2[f_max NT_s]，，f_max为最大多普勒频移，T_s抽样时间间隔，q＝1，…，Q，G为一正整数，根据实际环境调节；(2)、将导频数据和时延-多普勒稀疏域进行数值最优问题准确重构处理：s.t.FΨH＝P′，||□||₀为向量的零范数，得到S个非零位置信道系数数据进行幅度相位联合抽取。(3)、得到初始信道时延-多普勒稀疏域估计数据后再经过除S个非零位置信道系数补N-S个零；(4)、将S个非零信道系数N-S个零进行时延-多普勒稀疏域反变换处理，在频域得到所有的子载波位置上对应的信道参数。