基于压缩感知的稀疏协同信道估计技术

2002年，Shane F.Cotter等人提出了一种基于匹配追踪算法的稀疏多径信道估计思路。随后，匹配追踪算法广泛应用于无线多径衰落信道以及OFDM通信系统的稀疏信道估计中。基于匹配追踪稀疏信道估计的算法只是从实现的角度进行了分析，缺乏理论支持。随着压缩感知理论的出现与发展，针对不同信道衰落环境和不同的通信系统，学者们提出了大量基于该理论的稀疏多径信道估计算法。这些算法主要集中于稀疏多径信道估计的可行性和理论分析两个方面。美国斯坦福大学的Dr.Bajwa等人定性地描述了多径信道在高维空间具有很强的稀疏特性，提出了基于压缩感知理论的稀疏多径信道估计方法，并称之为压缩信道感知。澳大利亚维也纳理工大学的Dr.Taubock等人在多载波通信系统中提出了压缩感知双选择性衰落信道估计方法。国内方面，如电子科技大学、北京邮电大学、上海交通大学、西安交通大学、南京邮电大学等很多高校也开展了基于压缩感知稀疏信道估计的研究，并取得了很好的研究成果。

稀疏信道估计方面的成果主要集中于点对点通信系统的场景，协同中继系统稀疏信道估计方面的研究相对较少，目前在该方面取得的成果主要是基于压缩感知理论的信道重构。对于点对点通信系统，利用多径信道的稀疏特性，只要设计满足严格等距特性的观测矩阵，就可以利用压缩感知理论重构出所需要的信道冲激响应。然而，对于协同中继系统，尤其是放大转发协议下的信道估计，需要估计级联信道状态信息。所以，点对点通信系统稀疏多径信道估计的思路不能简单应用于协同中继信道中。首先，结合协同中继通信系统的信道特点，对于多个满足稀疏分布特性的信道，进行卷积运算后产生新的信道，需要验证该新的信道是否具有稀疏特性，如果该级联信道满足稀疏分布特性或者聚类稀疏分布特性，才能应用稀疏信号处理的理论进行稀疏信道估计。其次，对于级联信道的稀疏表示，由于该类信道的模型与点对点系统有很多差异，需要经过复杂的数学变换，才可利用压缩感知理论进行信道模型的稀疏表示。(www.xing528.com)

综合国内外协同通信系统中稀疏信道估计的研究现状，针对单天线双向中继系统的稀疏信道估计成果比较多，故本书不做研究。在单天线单向中继系统的稀疏信道估计方面，大部分的研究成果是基于平坦衰落信道的稀疏信道估计，由于无线通信环境中常存在频率选择性衰落的特点，所以要考虑应对措施，本书引入OFDM技术，对单中继协同OFDM通信系统进行稀疏信道估计。在多天线中继协同系统和多中继系统的稀疏信道估计方面，成果较少。另外，目前针对协同中继稀疏信道估计的研究大部分是在稀疏度先验已知的基础上进行的，基于稀疏度自适应的协同中继系统信道估计方面的成果仍然不足。基于以上分析，本书以压缩感知理论为工具，研究单中继节点的稀疏信道估计问题，主要包括基于期望最大化算法的MIMO中继系统信道估计、零吸引最小均方协同通信系统信道估计、加权lp范数约束的自适应滤波信道估计算法、变步长lp-LMS算法的稀疏系统辨识、基于对数和约束的LMS稀疏信道估计算法。