基于压缩感知超宽带信号盲稀疏度信道估计✴

王平，阮怀林，樊甫华，陈小波（.解放军电子工程学院信息系，合肥30037；.解放军6708部队，海口576）

基于压缩感知超宽带信号盲稀疏度信道估计✴

王平1，阮怀林1，樊甫华1，陈小波2
（1.解放军电子工程学院信息系，合肥230037；2.解放军61708部队，海口571126）

鉴于超宽带（UWB）信道估计要求预先给出信道才能精确重构的不足，研究了基于压缩感知的盲稀疏度匹配追踪类算法用于信道重建。这种盲稀疏度方法根据迭代终止条件和字典中最优原子选择方式的不同，设置迭代终止阈值和阶段转换阈值，通过可变步长的增大逐步逼近稀疏度，实现精确重建。仿真结果表明，相同条件下，基于此思想经过改进算法可有效用于解决实际UWB信道估计，较改进前算法估计性能相当，是一种具有应用价值的盲稀疏度重构方法。

超宽带信号；压缩感知；信道估计；盲稀疏度；贪婪迭代类算法

1 引言

超宽带（UWB）通信技术是下一代无线电通信的关键技术之一。超宽带脉冲（Impulse Radio-UWB，

IR-UWB）信号是具有很大带宽的稀疏脉冲流，多径衰落信道下超宽带系统拥有大量可分辨的多径分量，因此通常使用RAKE接收机实现分集接收。在RAKE接收机的多径合并过程中需要多径衰落信息和时延信息，因而信道估计的准确性直接影响系统性能。

压缩感知理论（Compressive Sensing，CS）是一种新的稀疏信号获取和重构的技术。多径衰落信道估计问题很大程度上也属于信号稀疏表示和重建的问题，因此我们可以将CS理论应用于信道估计中［1］。文献［2］利用信号多径传播效应通过CS理论对信道估计，采用完备的冗余字典下的对信号进行稀疏表示。……