【信道估计】基于压缩感知双向中继信道估计附Matlab代码

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内容介绍

摘要

在本文中，我们提出了一种基于压缩感知（CS）的双向中继信道估计方法。该方法利用CS理论中的稀疏表示和随机投影技术，将信道估计问题转化为一个求解稀疏向量的优化问题。通过设计合适的测量矩阵和优化算法，我们可以有效地估计双向中继信道的参数。仿真结果表明，该方法在低信噪比条件下具有良好的性能，并且能够有效地抑制噪声和干扰。

引言

双向中继信道是一种常见的无线通信信道，它由两个源节点、一个中继节点和两个接收节点组成。源节点通过中继节点将数据发送给接收节点，接收节点通过中继节点将数据发送给源节点。双向中继信道具有较高的频谱利用率和较大的覆盖范围，因此在无线通信系统中得到了广泛的应用。

信道估计是无线通信系统中的一项重要技术，它可以为接收机提供信道的参数信息，从而提高接收机的性能。传统的信道估计方法通常基于最小均方误差（MMSE）准则，但这些方法在低信噪比条件下往往性能不佳。为了提高信道估计的性能，近年来，基于压缩感知（CS）的信道估计方法得到了广泛的研究。

基于压缩感知的双向中继信道估计方法

CS理论是一种新的信号处理理论，它可以利用信号的稀疏性来实现信号的压缩和重构。CS理论中的稀疏表示和随机投影技术为信道估计提供了一种新的思路。

在基于CS的双向中继信道估计方法中，我们将信道估计问题转化为一个求解稀疏向量的优化问题。具体来说，我们将双向中继信道表示为一个稀疏向量，然后利用CS理论中的随机投影技术将信道向量投影到一个低维空间中。通过求解低维空间中的稀疏向量，我们可以得到双向中继信道的参数估计值。

部分代码

function[pos_array,aug_y]=omp(sparse_degree,s,T)m=2*sparse_degree;M=size(T,1);N=size(T,2);Aug_t=[];                                         %  增量矩阵(初始值为空矩阵)r_n=s;                                            %  残差值for times=1:m;                                    %  迭代次数    for col=1:N;                                  %  恢复矩阵的所有列向量        product(col)=abs(T(:,col)'*r_n);          %  恢复矩阵的列向量和残差的投影系数(内积值)     end    [val,pos]=max(product);                       %  最大投影系数对应的位置    Aug_t=[Aug_t,T(:,pos)];                       %  矩阵扩充    T(:,pos)=zeros(M,1);                          %  选中的列置零（实质上应该去掉，为了简单我把它置零）    aug_y=(Aug_t'*Aug_t)^(-1)*Aug_t'*s;           %  最小二乘,使残差最小    r_n=s-Aug_t*aug_y;                            %  残差    pos_array(times)=pos;                         %  纪录最大投影系数的位置end​

⛳️ 运行结果

仿真结果

为了验证该方法的性能，我们进行了仿真实验。仿真结果表明，该方法在低信噪比条件下具有良好的性能，并且能够有效地抑制噪声和干扰。

结论

在本文中，我们提出了一种基于CS的双向中继信道估计方法。该方法利用CS理论中的稀疏表示和随机投影技术，将信道估计问题转化为一个求解稀疏向量的优化问题。通过设计合适的测量矩阵和优化算法，我们可以有效地估计双向中继信道的参数。仿真结果表明，该方法在低信噪比条件下具有良好的性能，并且能够有效地抑制噪声和干扰。

参考文献

[1] 袁文文.双向中继网络中干扰对齐及压缩感知技术研究[D].南京邮电大学,2015.

[2] 袁文文.双向中继网络中干扰对齐及压缩感知技术研究[D].南京邮电大学[2024-02-03].DOI:CNKI:CDMD:2.1015.544707.

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