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压缩感知及其在超宽带信道估计中的应用研究

程小苟  
【摘要】:超宽带(Ultra Wide Band, UWB)无线通信是当今无线通信领域的一大突破,因其具有很高的传输速率和很低的功耗,传递信息方面又可靠安全,更为重要的一点是它能共用现有的窄带通信的带宽而不相互影响,诸多的优势使得超宽带无线通信成为当前人们研究的热点之一。但由于UWB信号的带宽很宽,通常达到10GHz以上,这就使得对UWB接收机的模数转换单元(ADC)的设计就比较困难,目前的硬件技术还很难实现。 近年来出现的压缩感知理论为处理这一难题提供了契机,它是一种全新的不同于传统奈奎斯特采样定律的理论,它将信号的采样和压缩同时进行,并且在满足一定的条件下能够从较少的采样点中较精确的重构出原始信号,大大降低了采样和计算的成本。使用CS理论的前提是信号具有稀疏性或信号是可压缩的,而UWB信号具有天然的稀疏性,加上UWB信道也是天然稀疏的,因此CS理论能有效用于UWB系统中。本文将CS理论应用于UWB系统,并采用了压缩感知中不同的重构算法对UWB系统的信道进行估计,继而提出了一种改进的OMP重构算法应用于超宽带信道估计中。 本文介绍了压缩感知基本原理、UWB系统的基本原理及其信道模型,重点研究了基于CS理论的超宽带信道估计技术。 本文首先深入研究了压缩感知理论,继而研究分析了超宽带通信系统的基本原理和信道特征。在此基础上结合UWB信道估计的实际情况,提出了将CS理论中几种经典的重构算法应用于UWB信道估计中,并对其中的OMP算法进行了一定的改进。最后对各种重构算法在UWB系统信道估计中的性能进行了仿真分析,仿真结果和理论分析表明,在基于压缩感知理论的超宽带信道估计系统中,不同的重构算法有各自不同的特点,有各自的优缺点。 本文还重点对改进的OMP算法(APOMP算法)应用于超宽带信道估计中进行了一定的仿真和分析,仿真结果表明改进算法在基于压缩感知的超宽带通信系统中有较好的综合性能。


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