壓縮感知框架下基于多模板解卷積的超寬帶信道估計.pdf

1、脈沖超寬帶（Impulse Radio-Ultra Wide Bandwidth, IR-UWB）是一種新興的短距離無線通信技術(shù)。該技術(shù)憑借低功耗、抗干擾能力強等優(yōu)點已經(jīng)引起了廣泛的關(guān)注和深入研究。然而，IR-UWB技術(shù)在應(yīng)用領(lǐng)域也存在著難題，IR-UWB脈沖在時域上納秒級的持續(xù)時間決定了其頻域上占有極高的帶寬，這就對數(shù)字化接收機設(shè)計過程中ADC的采樣能力提出了很高的要求，如果嚴格按照Nyquist采樣定律來設(shè)計接收機的采樣部分將會帶來

2、高額的成本。
　　壓縮感知理論（Compressed Sensing, CS）是近年來應(yīng)用數(shù)學(xué)領(lǐng)域的研究熱點，該理論指出，在信號滿足稀疏特性的前提下，利用遠小于Nyquist采樣定律的觀測數(shù)量也可以高概率地重構(gòu)原信號。超寬帶信號的天然稀疏特性可以滿足壓縮感知理論的前提要求，因此CS理論就為打破傳統(tǒng)思路的瓶頸設(shè)計IR-UWB數(shù)字化接收機提供了良好的契機?？紤]到精確的信道估計是保障通信性能的重要環(huán)節(jié)，本文重點針對CS框架下IR-UWB

3、系統(tǒng)信道估計進行研究。
　　本文首先介紹 CS的基本理論以及CS-UWB接收機的基本架構(gòu)，然后基于CS-UWB信道估計方向已有的研究成果進行進一步的研究。超寬帶接收機接收信號的一般形式為：g=Ψθ+n，其中Ψ為本地模板矩陣、n為噪聲向量、θ即為待估計的信道沖擊響應(yīng)。IR-UWB信道估計的精確度受到n和Ψ兩方面的影響，本文針對這兩方面的影響分別進行討論并提出了在已有研究基礎(chǔ)上進行改進的對應(yīng)方法。傳統(tǒng)的正交匹配追蹤（Orthogona

4、l Matching Pursuit,OMP）利用已知的接收信號g與本地模板Ψ之間的迭代來得到信道估值，這種方法的抗噪聲能力較差。本文在傳統(tǒng)OMP算法迭代過程中加入噪聲向量n的影響，基于公式的推導(dǎo)和證明提出了Anti-Noise OMP重構(gòu)算法，并且通過仿真與原始OMP算法的信道估計性能作對比論證了推導(dǎo)的合理性。針對模板Ψ改進的問題，本文首先對超寬帶收發(fā)實驗的實測數(shù)據(jù)進行分析，介紹了該實驗的環(huán)境和參數(shù)，通過對不同點接收信號的分析來判斷它

5、們所受到失真的影響，根據(jù)分析結(jié)果構(gòu)造包含波形失真信息的多模板字典ΨMT，并通過仿真驗證了多模板較單模板的性能優(yōu)越性?；趯Τ瑢拵诺捞匦缘姆治?，本文利用部分信道先驗信息（Channel Prior Information, CPI）來得到一個加權(quán)函數(shù)并利用它進一步改進模板，得到了一定的性能提升。最后，本文將所提出對針對噪聲n和本地模板Ψ的改進方法結(jié)合在一起，形成了系統(tǒng)的CS-UWB信道估計方案，在不同迭代次數(shù)下較原始方法的重構(gòu)信噪比（R