Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ước lượng kênh dựa trên cảm biến nén cho hệ thống SC-FDE
Tóm tắt
Kênh của hệ thống thông tin băng thông rộng không dây thường có đặc trưng là tính phân tán trong miền thời gian. Việc ước lượng kênh của hệ thống điều chỉnh tần số miền đơn (SC-FDE) được mô hình hóa như một sự tái tạo tín hiệu thưa dựa trên cảm biến nén. Các thuật toán truy xuất phù hợp dựa trên tìm kiếm tham lam đã được áp dụng để tái tạo thông tin kênh. Dưới tiền đề giảm tải tín hiệu tham chiếu, độ tin cậy của hệ thống có thể được nâng cao hiệu quả. Bài báo này đề xuất một sơ đồ hỗ trợ thông tin tiên nghiệm. Bằng cách chèn tiền tố chu kỳ của chuỗi đào tạo đầu tiên vào một khung truyền SC-FDE, được sử dụng làm khoảng thời gian bảo vệ, thông tin tiên nghiệm bao gồm độ dài kênh chính xác hơn và tính phân tán có thể được thu thập với chuỗi đào tạo không bị nhiễu giữa các khối (IBI). Sơ đồ được đề xuất cho thấy sự vượt trội rõ rệt trong các kênh suy giảm chậm. Nó cải thiện hiệu quả việc tái tạo xác suất, do đó nâng cao độ chính xác của ước lượng kênh, trong khi hy sinh ít hiệu quả phổ hơn.
Từ khóa
#kênh không dây #ước lượng kênh #cảm biến nén #SC-FDE #thuật toán truy xuất phù hợpTài liệu tham khảo
D.L. Donoho, Compressed sensing. IEEE Trans. Inf. Theory 52(4), 1289–1306 (2006)
R.G. Baraniuk, Compressive sensing. IEEE Signal Process. Mag. 24(4), 118–121 (2007)
E.J. Candès, M.B. Wakin, An introduction to compressive sampling. IEEE Signal Process. Mag. 25(2), 21–30 (2008)
W.U. Bajwa, J. Haupt, A.M. Sayeed, et al., Compressed channel sensing: a new approach to estimating sparse multipath channels. Proc. IEEE 98(6), 1058–1076 (2010)
C.R. Berger, S. Zhou, J.C. Preisig, et al., Sparse channel estimation for multicarrier underwater acoustic communication: from subspace methods to compressed sensing. IEEE Trans. Signal Process. 58(3), 1708–1721 (2010)
C. Qi, X. Wang, L. Wu, Underwater acoustic channel estimation based on sparse recovery algorithms. IET Signal Process 5(8), 739–747 (2011)
J.L. Paredes, G.R. Arce, Z. Wang, Ultra-wideband compressed sensing: channel estimation. IEEE J. Sel. Top. Sign. Proces. 1(3), 383–395 (2007)
A.H. Muqaibel, M.T. Alkhodary, Practical application of compressive sensing to ultra-wideband channels. IET Commun. 6(16), 2534–2542 (2012)
L. Dai, Z. Wang, Z. Yang, Compressive sensing based time domain synchronous OFDM transmission for vehicular communications. IEEE J. Sel. Areas Commun. 31(9), 460–469 (2013)
N. Benvenuto, R. Dinis, D. Falconer, S. Tomasin, Single carrier modulation with nonlinear frequency domain equalization: An idea whose time has ComeAgain. Proc. IEEE 98(1), 69–96 (2010)
Y. Zeng, T.S. Ng, Pilot cyclic prefixed single carrier communication: channel estimation and equalization. IEEE Signal Process Lett. 12(1), 56–59 (2005)
J.A. Tropp, A.C. Gilbert, Signal recovery from random measurements via orthogonal matching pursuit. IEEE Trans. Inf. Theory 53(12), 4655–4666 (2007)
J.A. Tropp, Greed is good: algorithmic results for sparse approximation. IEEE Trans. Inf. Theory 50(10), 2231–2242 (2004)
J. Cai, W. Song, Z. Li, Doppler spread estimation for mobile OFDM systems in Rayleigh fading channels. IEEE Trans. Consum. Electron. 49(4), 973–977 (2003)
J.J. Van de Beek, M. Sandell, P.O. Borjesson, ML estimation of time and frequency offset in OFDM systems. IEEE Trans. Signal Process. 45(7), 1800–1805 (1997)
Y. Li, L.J. Cimini, N.R. Sollenberger, Robust channel estimation for OFDM systems with rapid dispersive fading channels. IEEE Trans. Commun. 46(7), 902–915 (1998)
B. Yang, K.B. Letaief, R.S. Cheng, Z. Cao, Timing recovery for OFDM transmission. IEEE J. Sel. Areas Commun. 18(11), 2278–2291 (2000)
D.C. Chu, Polyphase codes with good periodic correlation properties. IEEE Trans. Inf. Theory 18(4), 531–532 (1972)
B. Yang, K. Letaief, R. Cheng, Z. Cao, Channel estimation for OFDM transmission in multipath fading channels based on parametric channel modeling. IEEE Trans. Commun. 49(3), 467–479 (2001)