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OFDM系统双选择性慢衰落信道的压缩感知估计

叶新荣 朱卫平 张爱清 孟庆民

叶新荣, 朱卫平, 张爱清, 孟庆民. OFDM系统双选择性慢衰落信道的压缩感知估计[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(1): 169-174. doi: 10.11999/JEIT140247
引用本文: 叶新荣, 朱卫平, 张爱清, 孟庆民. OFDM系统双选择性慢衰落信道的压缩感知估计[J]. 电子与信息学报, 2015, 37(1): 169-174. doi: 10.11999/JEIT140247
Ye Xin-Rong, Zhu Wei-Ping, Zhang Ai-Qing, Meng Qing-Min. Compressed Sensing Based on Doubly-selective Slow-fading Channel Estimation in OFDM Systems[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(1): 169-174. doi: 10.11999/JEIT140247
Citation: Ye Xin-Rong, Zhu Wei-Ping, Zhang Ai-Qing, Meng Qing-Min. Compressed Sensing Based on Doubly-selective Slow-fading Channel Estimation in OFDM Systems[J]. Journal of Electronics & Information Technology, 2015, 37(1): 169-174. doi: 10.11999/JEIT140247

OFDM系统双选择性慢衰落信道的压缩感知估计

doi: 10.11999/JEIT140247
基金项目: 

国家自然科学基金(61372122)和江苏省普通高校研究生科研创新计划 (CXZZ11-0397)资助课题

Compressed Sensing Based on Doubly-selective Slow-fading Channel Estimation in OFDM Systems

  • 摘要: 为了增强压缩感知框架里Sl0(Smoothedl0-norm)重构算法的抗噪性能,该文在其目标函数里添加一个误差容允项,并提出了一种改进型重构算法l2-Sl0(Smoothed l0-norm regularized least-square)。另外通过对多径信道的时延和多普勒频移参数构成的时频2维有界区域进行量化,将OFDM时频双选择性慢衰落信道估计问题建模为压缩感知理论中的稀疏信号重构问题,提出了一种采用l2-Sl0估计信道时频参数的方法。仿真结果表明在相同的噪声环境里,l2-Sl0的重构性能优于Sl010 dB左右;运用l2-Sl0的信道估计方法可获得接近于理想最小二乘法的估计性能,且该方法在低信噪比的场景里也能获得较高的估计准确度。
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出版历程
  • 收稿日期:  2014-02-26
  • 修回日期:  2014-05-19
  • 刊出日期:  2015-01-19

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