基于压缩感知的ACO‑OFDM系统信道估计方法与流程

文档序号:12789462阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种基于压缩感知的ACO-OFDM无线光通信系统信道估计方法,其步骤在于:首先要求导频符号具有Hermitian对称性且在奇数子载波中插入,并采用最小化DFT矩阵列互相关数平方总和的方法来优化导频分配方案,提出ACO-OFDM系统导频分配优化算法,并使用该算法得到的导频分配方案插入导频,在接收端使用变步长SAMP算法进行信道响应估计,变步长SAMP算法通过改变常数β1和β1来控制步长收敛速度,提高算法效率与估计精度,最后将变步长SAMP算法得到的信道响应通过迭代修正算法结合无线光信道特点进一步改善估计精度。

2.根据权利要求1所述的导频符号具有Hermitian对称性且在奇数子载波中插入,并采用最小化DFT矩阵列互相关数平方总和的方法来优化导频位置选择,其特征在于:ACO-OFDM符号的N个子载波中有NP个导频符号,具有Hermitian对称性即:

并且通过最小化DFT矩阵列互相关数平方总和来优化导频位置选择,列互相关平方的总和定义为:

<mrow> <msub> <mi>C</mi> <mi>W</mi> </msub> <mo>=</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mtable> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>m</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> </mtd> </mtr> <mtr> <mtd> <mrow> <mi>m</mi> <mo>&lt;</mo> <mi>n</mi> </mrow> </mtd> </mtr> </mtable> <mi>L</mi> </munderover> <mo>|</mo> <munderover> <mo>&Sigma;</mo> <mrow> <mi>i</mi> <mo>=</mo> <mn>1</mn> </mrow> <msub> <mi>N</mi> <mi>p</mi> </msub> </munderover> <mi>W</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>m</mi> <mo>)</mo> </mrow> <mover> <mrow> <mi>W</mi> <mrow> <mo>(</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>n</mi> <mo>)</mo> </mrow> </mrow> <mo>&OverBar;</mo> </mover> <msup> <mo>|</mo> <mn>2</mn> </msup> <mo>.</mo> </mrow>

3.根据权利要求1所述的ACO-OFDM系统导频分配优化算法,并使用该算法得到的导频分配方案插入导频,其特征在于:ACO-OFDM系统导频分配优化算法具体为:

(1)初始化这里的k为任意偶数且i=i+1;

(2)通过向中添加一个偶数元素来建立第i次迭代计算的个备选索引集,根据备选索引集得到DFT子矩阵并计算

(3)选择获得最小值时的备选索引集作为第i次迭代得到的索引集,即

(4)如果返回(2),否则进行(5);

(5)根据第四步得到的索引集和公式计算得到最终需要的导频分配索引集P。

4.根据权利要求1所述的一种变步长SAMP算法进行信道估计,其特征在于:在SAMP算法中通过设置常数β1和β1来控制步长改变,具体算法为:

(0)初始化:i=1,r0=YpL=s,h0=[0 0 … 0]T;(1)计算||WHri-1||,选取最大的L个值所对应W矩阵的列索引存入Bi,得到候选支撑集Ci=Fi-1∪Bi

(2)根据候选支撑集Ci从W矩阵中选取子矩阵,并计算选取最大的L个值所对应的列索引存入Fi

(3)根据最终支撑集Fi从W矩阵中选取子矩阵,计算得到第i次得到的信道响应系数向量并更新残差

(4)判断是否满足停止条件,如果满足退出循环,返回hi,否则进入(5);

(5)判断是否满足||rnew||≥||ri-1||,如果满足进入(6),如果不满足进入(8);

(6)判断是否满足||hi||-||hi-1||≤γ1,如果满足,s=β1s,L=L+s,ri=ri-1,hi-1=hi,i=i+1,返回(1)继续迭代。如果不满足进入(7);

(7)s=s-β2,L=L+s,ri=ri-1,hi-1=hi,i=i+1,返回(1)继续迭代;

(8)更新残差ri=rnew,更新支撑集Fi-1=Fi,i=i+1并返回(1)继续迭代;

停止条件为:||rnew||<ε或||hi||-hi-1||≤γ2

5.根据权利要求1所述的一种迭代修正算法,其特征在于:迭代修正算法具体为:迭代次数记为k,λ为松弛系数,迭代步骤为:

hk=λ(h0-GWhk-1)+hk-1

由变步长SAMP算法得到的最终支撑集大小L,选取hk中前L个最大值并且将小于零的系数归零得到最终的信道估计。

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